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第八届中国不确定系统年会

作者： Renkuan Guo~1,Yanghong Cui~1,and Danni Guo~2 1 Department of Statistical Sciences,University of Cape Town,Private Bag, Rondebosch,7701,Cape Town,South Africa 2 Kirstenbosch Research Center,South African National Biodiversity Institute, Private Bag X7,Claremont 7735,Cape Town,South Africa

＜正＞Statistical decision theory is a framework with a probabilistic foundation,which admits the random uncertainty about the real world and human *** this paper,we propose a theoretical framework for the observational data oriented decision analysis under general uncertainty environments. We start with the three basic elements of an uncertainty decision problem,evolve naturally to the investigation on the unique characteristic and the fundamental roles of uncertainty distribution underlying the observational data in decision process,and finally end at the establishment of an uncertainty Bayesian data modeling under the Maximum uncertainty Principle.

关键词： Statistical decision state space action space loss function risk uncertain measure the essential form of uncertain distribution uncertainty decision uncertainty Bayesian analysis

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Allocation Planning for R&D with uncertainty:Model and Procedure

引用

Systems Science and Systems Engineering 1993年第3期3卷 204-210页

作者： FENG Junwen Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210014, China

A decision support model with the stochastic objective function measuring the benefit contributions of projects and stochastic resource constraint and its decision making analysis procedure with the case study are presented for selecting R&D projects, in which the uncertainty in project evaluation and selection, the technical or outcome, cost or resource and benefit or payoff interrelationships among projects, and the experience and knowledge of the R&D manager can be considered.

关键词： decision analysis decision support system R&D project selection risk decision uncertainty decision allocation planning.

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