几种不确定性测度的粗糙集解释

以粗糙集为基础,研究了信任函数与内测度、信任函数与随机集的下概率之间的关系,并给出了它们基于粗糙集理论的解释.首先将粗糙集与随机集作了比较,并由此得出了信任函数与下概率的关系.其次,对内测度的集合特征作了分析后,给出了信任函数与内测度的关系.

MV-代数上的不确定性测度

定义MV-代数上关于Boole划分的下近似和上近似运算,给出关于Boole划分的下近似和上近似运算的性质。利用MV-代数的全体Boole元素集合上的mass函数定义MV-代数上的信任函数和似然函数,讨论MV-代数的上、下近似与信任函数和似然函数的关系。

案例教学在《电力系统不确定性理论与测度》课程中的应用研究

《电力系统不确定性理论与测度》是电力专业里一门交叉型课程,根据电力系统课程的独特性,结合现有教学环境,按照课程教学目的,文章根据课程教学中出现的缺点与不足,从教学内容、教学理念和教学方式等方面进行了改革。通过引入案例教学,激发学生对电力系统不确定性理论深入了解的热情,使学生更加充分理解课程内容,同时培养学生的分析解决问题能力、工程实践能力,整体上提高学生的综合素质。

3种不确定性对研发人员激励契约设计的影响研究

针对研发人员的激励问题,提出在对研发人员激励的过程中面临3种不确定性,即技术不确定性、市场不确定性和测度不确定性。通过建立一个多任务委托-代理模型,从理论上分析了3种不确定性对研发人员的行为和最优激励契约的影响作用,并由此得到8条重要结论。

三种不确定性对研发人员激励契约影响实证研究

由于研发活动的高度不确定性,研发人员的激励问题成为一个难点。本文从不确定性角度出发,将研发人员激励面临的不确定性细分为技术不确定性、市场不确定性和主观测度不确定性,并通过实证方法研究了三种不确定性对研发人员激励契约选择的影响。研究表明:技术不确定性是影响研发人员激励契约设计的关键,应当给予研发人员充分授权,并采用基于业绩的激励契约加以约束;当市场不确定性程度较高时,基于主观业绩的激励契约将成为企业的主要选择,这时努力降低主观测度不确定性将成为激励有效性的关键。

基于CRS的规则不确定性测度

提出了一种新的规则不确定性测度 ,改进了基于信息熵和经典粗集理论的不确定性测度 ,据此导出了变精度粗集 ( V PRS)

基于FAVAR模型的技术创新效率不确定性测度

本文在大量数据集合中提炼共同因子,与不可观测变量构成预测器,建立因子增广向量自回归模型,分析技术创新效率不确定性方差构成,精准测度其不确定性程度。研究发现:①技术创新效率不确定性变动具有3种效应,即水平效应、规模效应和稳定性效应;②水平效应表现为线性冲击作用,而后两种效应是非线性冲击作用;③技术创新效率不确定性程度可以由自回归随机变动幅度表示,各组成部分是由自回归扰动项、共同因子和不可观测变量共同引起的。研究意义在于坚持效率导向,通过优化要素配置和推动协同创新,减少技术创新效率不确定性变动中的随机因素冲击,使之持续平稳提升。

基于归属不确定性的变规模网络重叠社区识别

拓扑势理论是一种新的复杂网络社区识别理论.针对该理论和方法存在的应用范围不明确和社区重叠节点数量过少等问题,提出基于归属不确定性的变规模网络重叠社区识别方法.在证明拓扑势熵最小值点存在性的基础上,该方法通过提出重叠节点社区归属不确定性测度以及变规模社区的概念和思想,实现社区的有效识别.通过实验验证了该测度的合理性和有效性.实验结果表明,该方法不但具有识别变规模重叠社区的能力,而且还可获得与拓扑势方法相当的社区识别效果.

计及预测误差相关性的风电出力不确定性集合建模与评估

先进的鲁棒调度技术是应对出力不确定性最经济、最有效的手段之一;而不确定性集合是刻画风电出力不确定性的基本形式,它不依赖于预测误差的具体分布形式,是制定风电鲁棒调度策略,进而保障系统安全经济运行的重要参考依据。首先,采用实际数据对现有不确定性集合建模方法进行了评估,指出在不确定性集合中若忽略风电预测误差的相关性将导致不合理的结果。在此基础上,基于广义椭球的一般表达式,提出了风电出力不确定性测度的概念,进而给出一种可以准确考虑风电预测误差相关性的不确定性集合建模方法。实际算例表明,在给定置信概率下,所提方法能够保证不确定性集合凸性,大幅压缩不确定性集合的测度,从而显著降低电力系统鲁棒优化决策的保守性。

我国货币政策不确定性测度

货币政策是我国政府稳增长和保增长的重要政策工具,然而,货币政策调整带来的不确定性却对经济发展产生不利影响,本文立足我国货币政策对我国货币政策不确定性进行了测度。2008年全球金融危机以来,世界各国普遍采用货币政策对经济波动进行干预,宽松的货币政策对经济进一步恶化具有一定的抑制作用,但货币政策调整带来的不确定性产生负向冲击,不利于经济复苏。

电子战系统试验中不确定性信息的处理问题

信息不完全、不清晰及不断变化等不确定性问题直接影响到电子战系统的试验决策与评估,不确定性信息的描述和处理一直是其中的突出难点。介绍了电子战系统试验中已研究发现的随机性信息、模糊信息、灰色信息和未确知信息等4种不确定性信息,基于内涵和外延表现对这些信息的特点、性质和处理方法进行了比较和分析,提出了各种不确定性信息的不确定性测度表达方法,指出了目前电子战系统试验中不确定性信息处理急需解决的若干问题。

基于验前信息的测试性验证试验方案确定方法

针对目前测试性验证试验方案样本量过大、工程上实现困难的问题,提出了基于验前信息的复杂设备的Bayes测试性验证试验方案.首先,利用Beta分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同来源的验前信息确定验前分布超参数;然后,定义了验前分布不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;接着,利用融合后的验前信息建立成败型装备测试性验证试验方案的Bayes决策模型;最后,通过实例分析表明,与经典验证试验方案相比,新方案减少试验样本量40%左右,又克服了传统Bayes验证试验方案的冒进.

基于不确定性测度与支持度的测试性验前信息融合方法

针对目前验前信息融合方法存在主观性和单一性的缺陷,引入验前分布的不确定性测度和支持度,提出了基于不确定性测度与支持度相结合的验前信息加权融合方法.首先,利用β分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同的验前信息确定验前分布超参数;然后,引入不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;最后利用混合验前分布,结合测试性现场试验数据,计算了Bayes融合评估的验后结果.该方法不仅考虑了验前分布本身对测试性参数的真实情况描述的接近程度,还考虑了不同来源的验前信息之间的支持程度.实例分析表明,在同一置信水平下,基于该方法的测试性评估置信下限相对于传统方法的测试性评估置信下限大约提高了0.7%.

不确定度问题研究情况综述

不确定度是一个度量不确定性测度函数所表示对象的不确定程度的模型,不同的不确定性理论用不同的不确定性测度描述。很多文献针对不同对象的不同不确定性测度提出了各种不确定度模型。本文从经典Shannon熵和Hartley熵出发,对这些不确定度模型作一个综述,涉及到的不确定性理论包括概率论、模糊集合论、证据理论、可能性理论等。

基于不确定性测度相对熵的资产组合优化

假设投资者是风险规避型,运用相对熵测度均值-方差模型参数不确定性程度,研究投资者在最坏情境下的资产组合优化问题。基于均值-方差模型,在相对熵某一正常数约束下构建描述资产组合优化问题的最小-最大化模型;运用拉格朗日法获得模型相应最优解,分析模型参数不确定性对资产组合优化的影响;最后,基于不同类型资产组合样本数据做对比性实证研究。结果表明:最坏情境下,随着模型参数不确定性程度增加,尽管投资者增加风险资产投资但资产组合业绩在下降;资产风险溢价不确定性对资产组合的影响强于风险溢价协方差不确定性;仅当相对熵低于风险中性测度相对熵时,投资者才会投资风险资产,否则离开金融市场;替代性投资有助于降低参数不确定性对资产组合优化的影响,提升资产组合业绩。研究不但为参数不确定性最坏情境下的资产组合优化问题提供了一个分析框架,而且为金融市场上的"非市场参与"现象提供了一个解释。

意愿调查法中的偏好不确定性研究综述

对非市场物品和服务,如环境改善和资源保护,进行经济价值评估是学术界面临的一大难题。意愿调查法(Contingent Valuation Method,CVM)作为非市场物品经济价值评估的一种重要方法,其方法论在不断地接受检验并得到改进,近年来一个重要进展是其分析框架由确定偏好假设向不确定偏好假设转变。为系统认识国际上对CVM中受访者偏好不确定性的研究进展、推动国内相关研究,本文在简单介绍产生不确定结果的原因和不确定偏好假设下标准CVM不足的基础上,系统梳理了不确定偏好的测度方法和不确定偏好下价值计算方法,分析了各种方法的优劣以及考虑不确定性对价值估计值大小和估计效率的影响。总体来看,不确定偏好假设已基本形成共识,个人支付意愿应为随机变量也得到广泛支持。多数学者认为借助一定的测度技术获取的不确定性信息是有价值的,而如何更准确地测度和利用偏好不确定程度以提高资源环境等非市场物品价值估计效率应是今后研究的重点。最后,针对既有研究存在的问题,从加强个人偏好及不确定性的异质性研究、改进问卷设计等方面提出对未来研究工作的建议。

基于拓扑势的重叠社区及社区间结构洞识别——兼论结构洞理论视角下网络的脆弱性

社会网络和复杂网络上的社区识别已经成为当前研究的热点和前沿课题.针对目前社区识别方法不能兼具较低时间复杂度、无须专家知识或先验知识和允许存在重叠节点的不足,提出了基于拓扑势理论的重叠社区识别方法.通过提出的重叠节点社区归属不确定性测度,该方法同时实现了社区间结构洞的识别.实验验证了该方法的有效性.另外,文章在理论证明的基础上提出了影响因子优化算法;论证了结构洞理论视角下网络的脆弱性.

关于信任函数的两种解释

讨论了信任函数与其它不确定性测度的关系 信任函数在某种情况下可以看成是内测度 ,但在另外一种情况下又可以看成是下概率函数 。

The uncertainty measure for q-exponential distribution function

Based on the q-exponential distribution which has been observed in more and more physical systems, the uncertainty measure of such an abnormal distribution can be derived by employing a variational relationship which can be traced from the first and second thermodynamic laws. The uncertainty measure obtained here can be considered as the entropic form for the abnormal physical systems having observable q-exponential distribution. This entropy will tend to the Boltzmann-Gibbs entropy when the nonextensive parameter tends to unity. It is very important to find that this entropic form is always concave and the systemic entropy is maximizable.