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犹豫模糊软集的相关系数及其在决策中的应用
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控制与决策 2019年 第4期34卷 821-826页
作者: 黄先玖 汤静 南昌大学理学院 南昌330031
犹豫模糊软集结合了Torra(2010)的犹豫模糊集理论和Molodtsov(1999)的软集理论.鉴于相关系数是数据分析中应用最广泛的指标之一,提出一种犹豫模糊软集相关系数,同时给出犹豫模糊软集的平均值和方差的定义,基于这些概念给出犹豫模糊软集... 详细信息
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语言犹豫模糊集的相关系数及其在决策中的应用
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控制与决策 2020年 第5期35卷 1211-1216页
作者: 黄先玖 彭伟姝 南昌大学理学院 南昌330031
语言犹豫模糊集是指决策者可以用一些有隶属度的语言术语项表示他/她对一件事情的偏好.这种类型的集合很好地反映了决策者定性和定量的认知以及它的不确定性,因此受到越来越多学者的关注.首先,提出语言犹豫模糊集的相关系数概念,并给出... 详细信息
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多属性决策的等级偏好优序法
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系统工程理论与实践 2012年 第7期32卷 1506-1516页
作者: 陈春芳 朱传喜 黄先玖 南昌大学理学院 南昌330031
提出了等级偏好占优关联系数的新概念.在此基础上给出了多属性决策的等级偏好优序法.等级偏好优序法克服了已有优序法的不足,使各方案优劣的区分度更明显,而且等级偏好优序法可以通过计算机编程进行实现,从而可使等级偏好优序法在实际... 详细信息
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图映射的渐近稳定集和拓扑序列熵
图映射的渐近稳定集和拓扑序列熵
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作者: 黄先玖 广西大学
学位级别:硕士
图上动力系统主要研究图映射的轨道的拓扑结构和渐近行为等。曲面自同胚的动力学性质与图映射的动力学性质有着密切的联系。近年来,图映射的动力学性质引起了人们的极大关注,人们在图映射这一领域做了大量的研究,取得了一系列的成果... 详细信息
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一种粒子群优化的神经网络综合训练算法研究
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计算机工程与应用 2011年 第11期47卷 37-38,42页
作者: 徐刚 黄先玖 南昌大学数学系 南昌330031
基于粒子群优化算法,将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定,实现了BP神经网络结构的优化;然后将贝叶斯正则法应用于神经网络训练,进一步提高网络的泛化性能。仿真结果表明泛化能力明显优于其他改进的BP算法,拟合效果较好。
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概率语言犹豫模糊集及其在多属性决策中的应用
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南昌大学学报(理科版) 2017年 第6期41卷 511-518页
作者: 赵科星 黄先玖 南昌大学数学系 江西南昌330031
结合概率语言集和语言犹豫模糊集定义了概率语言犹豫模糊集,它能表达出决策者对语言术语的偏好和语言术语属于集合的隶属度.同时定义了概率语言犹豫模糊集的得分函数和方差函数,并定义集合之间的一些基本运算.提出了概率语言犹豫模糊集... 详细信息
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分数阶Schrodinger-Poisson系统无穷多解的存在性
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南昌大学学报(理科版) 2022年 第4期46卷 379-385页
作者: 胡慧如 黄先玖 南昌大学数学与计算机学院 江西南昌330031
通过对偶方法以及Kajikiya建立的临界点定理,证明了下列Schrodinger-Poisson系统无穷多个小能量解的存在性:(-Δ)su+V(x)u+φu=f(x,u),x∈ℝ^(3),(-Δ)tφ=u^(2),x∈ℝ^(3),其中(-Δ)^(α)表示分数阶Laplacian算子,其阶数为α∈(0,1),V是... 详细信息
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序数信息条件下的多属性决策研究
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统计与决策 2010年 第4期26卷 38-40页
作者: 陈春芳 朱传喜 黄先玖 余克弟 南昌大学理学院 南昌330031 南昌大学软件学院 南昌330031
文章给出了偏好结构中的偏好关系占优关联系数与被占优关联系数的概念,在此基础上对决策者只能提供序数偏好信息的多属性决策问题进行了研究,得到了相应的决策方法;并用数例说明了该方法的可行性。
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对数伽玛分布尺度参数的Bayes估计在LINEX与复合LINEX损失函数下的比较
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应用数学 2018年 第2期31卷 384-391页
作者: 王成元 黄先玖 南昌大学数学系 江西南昌330031
在LINEX损失函数与复合LINEX损失函数下,研究对数伽玛分布尺度参数θ的Bayes估计、E-Bayes估计和多层Bayes估计.给出先验分布为伽玛分布和Jeffreys先验分布时的Bayes估计,进而给出先验分布为伽玛分布时的E-Bayes估计和多层贝叶斯估计.... 详细信息
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基于S-IFOWA算子的多属性决策方法及其应用
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南昌大学学报(理科版) 2015年 第5期39卷 415-419页
作者: 陈建建 黄先玖 南昌大学数学系 江西南昌330031
基于直觉模糊有序加权平均算子的相关思想,提出一种新的集成算子—对称直觉模糊有序加权平均(S-IFOWA)算子.并研究此算子的相关性质及给出基于S-IFOWA算子的多属性决策方法,并用实例来说明该方法的可行性和有效性。
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