合作还是冲突?组合代言中代言人关系类型对广告效果的影响

在营销实践中,多位代言人同时出现在一则广告中的组合代言广告日益增多,却很少有研究关注。本文探究了组合代言中代言人关系类型(合作型组合代言vs.冲突型组合代言)对广告效果的影响。研究发现,相对于合作型组合代言,冲突型组合代言会产生更好的广告效果;这种作用是通过消费者感知到的广告生动性所中介的;消费者的情感强度可以调节这种作用,对于情感强度较高的消费者,冲突型组合代言能产生更好的广告效果,而对于情感强度较低的消费者没有显著影响;此外,代言人之间的差异程度也可以起到调节作用,即当消费者对组合代言中代言人们的评价相差较小时,冲突型组合代言能提升广告效果,当对代言人们的评价相差较大时,则没有显著的促进作用。文章还对这些发现的理论贡献、营销启示和未来研究方向进行了讨论。

水环境质量评价灰色模式识别模型及应用

在灰色关联度的基础上，以定义的关联差异度为测度，并结合水质综合指数，构造一种新的水环境质量评价灰色模式识别模型。该模型克服了灰色关联度分析方法评价结果趋于均化而分辨率低的缺点，同时评价结果具有连续性和可比性，能够更精确地反映水体污染程度的状况。

区域地下水资源承载力评价的模糊联系度方法

集对分析方法中差异度系数i的取值对联系度的确定十分重要。提出将模糊联系度的思想应用到i的取值中,充分挖掘所研究系统中的有效信息,使系统评价和决策更为准确和合理。将该方法应用到实际区域地下水资源承载力综合评价中,所得结果与其它方法结果基本相同。该方法思路清晰、简便易行、合理有效,在系统评价中具有推广应用价值。

基于模糊集对分析的黄土路堑边坡稳定性评价方法

集对分析是一种用联系度处理不确定性问题的系统分析方法。提出将模糊联系度的思想应用到差异度系数的取值中,充分挖掘所研究系统中的有效信息,使得对系统的评价和决策更加准确和合理。将此改进的集对分析方法应用于黄土路堑边坡稳定性评价中,并与其他方法进行对比,表明该方法简便、有效。

集对分析在武器系统效能评估中的应用

武器系统效能评估在武器系统的设计、研制、试验、采购、使用及维护等各个阶段都有着十分重要的意义。由于武器系统本身的复杂性以及它在作战运用中的多样性,使得武器系统的效能评估过程中存在大量的随机性、模糊性、不完全性和未确知性信息。为了更好地刻画这些不确定性因素对效能评估的影响,同时更有效地利用评估矩阵中的信息,采用了集对分析的基本思想,通过对评估方案与理想方案在同、异、反三方面的定量分析,构造了评估方案的联系度表达式,从而建立起基于集对分析的效能评估模型。最后,通过实例的计算,验证了该模型应用于武器系统效能评估中的可行性和有效性,为武器系统的效能评估提供了一种实用、有效的方法。

福建省入境旅游区域差异的时空演化与影响因素研究

运用加权标准差、加权变异系数、相对发展率、区位熵和赫芬达尔-赫希曼指数,研究1996-2011年间福建省各地级市入境旅游绝对差异、相对差异以及空间聚集的演化规律。结果发现:(1)福建省各地市在入境旅游收入总量上的绝对差异不断扩大,呈先平稳增长再快速增长的演化轨迹。(2)加权变异系数反映的入境旅游相对差异波动变化总体下降,但相对差异显著。入境旅游相对发展速度差异较大,发展速度差距逐渐缩小,必将减小各地市入境旅游绝对差距。各地市入境旅游产业地位的相对差异显著,但不断缩小,相较国内先进地区,多数地市入境旅游占第三产业比重仍然偏低。(3)福建省各地市入境旅游人次和收入聚集呈波动下降趋势,垄断聚集程度仍然较高,入境旅游人次和收入集中在厦门、福州、泉州,全省入境旅游主要依靠其带动,缺乏广泛的竞争。(4)政策环境、地区知名度和区位交通,是造成福建省入境旅游区域差异最重要的影响因素。

长三角中心城市宜居度分级及空间差异

以长三角25座中心城市为研究对象，利用熵值法从生活便宜度、环境优美度、社会发展度、经济富裕度四个层面构建综合指标体系作出评价，得出：第一，长三角25座城市宜居度可划分为I～Ⅳ级；第二，宜居度排名具有等级性、经济发展水平相关性以及城市品牌及知名度重合性等特征。在宜居度分级的基础上，利用地理加权回归对宜居度进行空间差异解释和分析，结果显示：（1）GDP参数贡献呈现“南高北低”的格局；（2）房地产投资（REI）和市容环境卫生维护支出（EOES）的参数贡献呈现“北高南低”的格局；（3）城区面积（UA）的参数贡献呈“东高西低”的格局。

流域水资源丰富度评价的灰色模式识别模型

在灰色关联度的基础上,以定义的关联差异度为测度,结合级别变量特征值,构造了一种新的灰色模式识别模型.以辽西沿海诸河流水资源的丰富度评价为例介绍了该模型的计算步骤,并与其它方法比较.结果表明该模型能够更准确地反映水资源的丰富度客观实际.

混合值不完备决策信息系统的粗糙分类方法

针对混合值不完备决策信息系统,提出一种将邻域联系度粗糙集与贝叶斯理论相结合的分类方法。定义了一种新的属性辨识矩阵——同异反辨识矩阵,给出了基于同异反辨识矩阵的t分配约简算法,以及对约简后的决策信息系统建立基于邻域联系度粗糙集的最小错误率贝叶斯决策准则,用于对含有混合属性值以及不完备数据的对象进行分类。实验表明所提出的方法是客观有效的。

基于数据挖掘的地图质量集对分析模型

应用模糊联系度的概念,以探讨对差异度系数进行数据挖掘的改进集对分析方法,实现对不确定性数据信息的数据挖掘和深入分析,提高评价结果的准确性和可靠性。结合实例验证构建模型的正确性和有效性,并与模糊数学方法及专家评价方法的结果进行对比分析,结果表明应用基于数据挖掘的集对分析方法评价地图质量是有效可行的,且操作过程简单。

基于SPA的同异反科研管理理论及应用

本文初步探讨了基于集对分析（ＳＰＡ）的同异反科研管理理论及其在高校科研管理中的应用。

同异反向量模型在电厂安全评价中的应用

根据集对分析理论,针对安全评价系统的不确定性特点,采用了同异反向量模型对某电厂进行安全评价,评价结果与原文献吻合。该方法数学表达式简单,计算方便,物理意义明确。在安全评价过程中,差异度系数i的不同取值,反映了该电厂安全状况的变化,是安全管理工作的“晴雨表”,可以使安全状况受到“增益”或“惩罚”,映射出安全管理工作的重要性。这种方法为企业管理者提供了量化分析,使管理者对企业的安全程度及发展趋势有了更确切的了解,为安全管理工作提供依据。

供应商选择的多属性群决策方法

针对图书供应商选择问题,提出了一种新的多属性群决策方法。该方法由专家给出的评判信息计算专家评判的相似度和差异度,从而确定群体专家的权重。利用熵权得到属性的权重,根据供应商的群体综合属性值给出排序结果。应用实例验证了方法的可行性和合理性。

一种基于集对分析的作战方案优选方法

作战方案的选择是作战指挥决策的关键环节,其合理与否直接关系到作战效能的发挥和作战的成败.针对作战方案优选问题,运用集对分析不确定性理论,提出了一种多时段多指标作战方案优选方法.通过构造合理的同异反(IDC)联系度,有效地分析了作战方案的不确定性对作战态势转化的影响,获得了作战方案的集对势排序.应用算例验证了所提方法的可行性和有效性.

区间型多属性群体专家权重的确定方法

针对方案偏好和属性值均为区间数的多属性群决策问题,研究了群体专家权重的确定,并提出了一种新的群决策方法.通过定义区间数向量的内积,计算专家评判的相似度和差异度,进而客观地确定了专家的权重.求解最小化主、客观偏差的目标规划模型,得到了属性的权重,利用方案的群体综合属性值给出排序结果.供应商选择的应用实例验证了方法的可行性和合理性.

基于集对分析的弃权问题再研究

在深入研究集对分析和集对分析对不确定性问题处理理论基础上,通过引入新的弃权问题评价指标与方法,给出了一种新的处理弃权问题的方法.

基于模糊多属性决策法的软基加固效果评价

基于模糊多属性决策法建立了真空联合堆载预压法加固软土地基效果评价模型。选择总沉降、固结度、抗剪强度和侧向位移等4种监测变量作为加固效果评价的影响因素,采用模糊多属性决策方法,对软基加固效果的指标值和权值进行分析计算,确定出其效果评价的模糊指标值和模糊权值,并通过差异度分析和模糊效用值分析与常规堆载预压法进行对比,研究二者的加固效果随时间的变化关系。通过真空联合堆载预压法在广东西部沿海高速公路台山段路基加固工程中的应用,有效地论证了的该法的优势。

名人代言的品牌经济学分析

作为品牌联合策略的一种重要形式,名人代言使名人品牌与原产品品牌形成联合品牌,改变了品牌信用度,也改变了消费者的选择成本、消费者的需求函数,最终改变了产品的销量或价格。名人代言的联合品牌信用度取决于品类契合系数、产品的品牌信用度和名人的品牌信用度三个要素。其中,产品的品牌信用度要达到一定水平,这是名人代言成功的保底条件,而品类契合度是较名人品牌信用度更为重要的影响因素与条件。

新集对论

集对分析自１９８９年提出以来［１］，在许多领域得到了应用，但仍有许多认识上和理论上的问题值得研究。本文认为没有必要限定集对中两个集合的元素数目相等，这样就拓广了集对论的应用范围；并且两集合元素间的对比应在元素序偶中展开，而非对应元素的直接比较，对比方式应采用“是否符合某种关系”来进行。为此，提出了“集对”及其“联系度”的新的数学定义，给出了联系度的运算规则。最后，用简例说明了新集对论的应用。

面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法

提出了面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法,其结果为任务规划提供了包含空域、时域、功能的目标群体特征。该方法采用标准化方法对属性数据分类和扩展,按照不同类型属性数据分别建立属性差异度,提高了目标分组特征属性的可扩展性,解决了传统属性差异度难以适用于时域及功能属性的问题;在此基础上,综合考虑协同任务对目标分组各项属性的定性/定量要求、阈值约束及重要程度要求,构造了目标综合差异度,解决了某些属性不能直接加权的问题。仿真结果表明该方法能够快速有效地实现满足任务复杂要求的目标分组。