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作者

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检索条件"作者=吴祈宗"
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基于遗传算法和模拟退火算法优化神经网络的铁路营业里程预测
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北京理工大学学报 2004年 第3期24卷 247-250页
作者: 侯福均 吴祈宗 北京理工大学管理与经济学院 北京100081
提出应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化神经网络预测铁路营业里程.采用3层前馈神经网络实现铁路营业里程的时间序列预测,输入节点数为5,隐层节点数为8,输出节点数为1.对神经网络的连接权重和节点阈值的确定,采用GA和SA算法相结合的混... 详细信息
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Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的一致性和排序研究
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系统工程理论与实践 2005年 第10期25卷 60-66页
作者: 侯福均 吴祈宗 北京理工大学管理与经济学院 北京100081
研究Ⅰ型不确定数(区间数,三角模糊数和梯形模糊数)互补判断矩阵的一致性和排序方法.首先引入Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的定义,然后给出一致性Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的定义,并给出构造一致性Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的方法.为了进... 详细信息
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不确定数互补模糊偏好关系与不确定数互补判断矩阵
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北京理工大学学报 2005年 第10期25卷 856-860页
作者: 侯福均 吴祈宗 北京理工大学管理与经济学院 北京100081
研究不确定数(区间数,三角模糊数和梯形模糊数)互补矩阵的一致性.建立表示矩阵的概念,将不确定数互补判断矩阵和专家给出的两两比较信息联系起来,表示矩阵即常用的互补判断矩阵.在给出一致性表示矩阵的诸多性质的基础上,给出了求一致性... 详细信息
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对群模糊偏好规划算法的一种改进
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北京理工大学学报 2006年 第Z1期26卷 138-142页
作者: 黄礼健 吴祈宗 北京理工大学 管理与经济学院北京100081 北京理工大学管理与经济学院北京100081
用折中原则代替原有的极端悲观主义原则,对群模糊偏好规划算法进行了改进.改进的具体做法是用绝对值加权和方法代替最差绝对值加权方法,构造一个不同于群模糊偏好规划算法的模糊线性规划来集结群的综合排序向量.将改进后的群模糊偏好规... 详细信息
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方案集团序及其应用
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北京理工大学学报 2006年 第6期26卷 521-524页
作者: 吴祈宗 侯福均 北京理工大学管理与经济学院 北京100081
提出了集团序的概念和方法,建立方案之间的3种关系.基于这3种关系,对每个方案定义了3个集合.定义了方案集的集团序,给出了集团序的构造算法.对算法进行了时间复杂度分析,该算法的时间复杂度为O(n3).定义了方案的集团序指标和方案的集团... 详细信息
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判断信息为偏好序的群决策方案排序:互补判断矩阵法
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北京理工大学学报 2009年 第1期29卷 80-84页
作者: 侯福均 吴祈宗 北京理工大学管理与经济学院 北京100081
应用互补判断矩阵研究判断信息为偏好序的群决策方案排序问题.由决策群体中专家给出的方案偏好序得出互补判断矩阵:当方案间只有优先关系时,得到的是精确数互补判断矩阵;当方案间不仅有优先关系还有无差异关系时,建立精确数互补判断矩... 详细信息
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应用遗传算法求解模糊参数的单机调度问题
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北京理工大学学报 2006年 第3期26卷 260-263页
作者: 侯福均 吴祈宗 北京理工大学管理与经济学院 北京100081
应用遗传算法求解基于可能性理论的模糊参数单机调度问题.在单机调度问题中,作业处理时间和要求完成期限均为模糊数,而作业的权重是正的精确数.在设计的遗传算法中,个体基因的表示采用整数排列,交叉操作使用交换子串的交叉算子,变异操... 详细信息
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新技术条件下政府对自然垄断型公用事业的管制政策研究
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经济管理 2005年 第8期31卷 90-96页
作者: 高巍 吴祈宗 北京理工大学管理与经济学院
本文讨论了技术与自然垄断市场结构和政府管制政策的关系以及新技术条件下政府对自然垄断型公用事业管制政策调整中的管制滞后现象,认为新技术条件下政府对自然垄断型公用事业的管制政策,应是基于产业拆分基础上的放松管制和激励性管制... 详细信息
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关于Vague集理论中记分函数的分析
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北京理工大学学报 2008年 第4期28卷 372-376页
作者: 王伟平 吴祈宗 北京理工大学管理与经济学院 北京100081
分析了Vague集理论中记分函数的内涵、本质及现有几种主要记分函数的优缺点,指出了构造记分函数时应考虑的主要因素.从评价函数的角度提出Vague值的期望的概念,从风险的角度看待未知信息,提出风险厌恶型和风险追求型两类记分函数的概念... 详细信息
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管理系统中信息技术的应用
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2002年
作者: 吴祈宗
中华人民共和国教育部考试中心 全国计算机应用技术证书考试(NIT):本书内容主要包括三个部分:管理系统中信息技术的基本概念、管理信息系统概论、数据库系统及其应用(Visual FoxPro 6.0)。
来源: 汇雅图书(南通市图书馆... 评论