基于二层决策的第三方物流分包合同设计

针对第三方物流提供者如何设计有效的激励机制既避免分包商的败德行为,又促使分包商不断提升服务绩效直至第三方物流的整体绩效最佳的问题。通过引入二层规划的研究方法,假定分包合同决策变量为外生变量的前提下,构建合同双方博弈的Nash均衡模型;进一步在Nash均衡的约束下,分析决策变量为内生变量时的最优解,从而把目前局限于委托代理层面的分包合同关系研究推进到了委托代理与合同整体绩效最优决策相结合的层面。

基于人工神经网络的R&D项目中止决策诊断

R&D项目中止决策诊断是我国企业创新管理中的薄弱环节。本文阐述了人工神经网络理论用于R&D项目中止决策诊断的理论依据 ,探讨了R&D项目中止决策的神经网络诊断的一般程序和步骤 ,并以收集到的样本为例 ,对该方法进行了实证研究 ,证明了该方法的有效性。

技术创新的几个理论误区

技术创新对经济的促进作用与日俱增 ,世界各国都加强了对技术创新的理论和政策研究 ,其发展状况和趋势也受到学术界和企业界的普遍重视。本文主要从经济、技术管理学的角度 ,深入探讨了技术创新的内涵 ,揭示了技术创新的基本特征 ,并以此为基础 。

汇率的非线性组合预测方法研究

近年来的经济统计研究表明 ,组合预测比单项预测具有更高的预测精度 ,但线性组合预测方法在汇率的组合建模与预测方面存在着较大的局限性。本文提出了一种基于模糊神经网络的汇率非线性组合建模与预测新方法 ,并给出了相应的混合学习算法。对于英镑、法朗、瑞士法朗、日本元对美元等汇率时间序列的组合建模与预测结果表明 ,该方法具有很强的学习与泛化能力 ,在处理外汇市场这种具有一定程度不确定性的非线性系统的组合建模与预测方面有很好的应用价值。

R&D项目中止决策的小波网络模式识别

如何科学、合理、有效地识别和中止那些行将失败或没有前途的 R&D项目 ,对于企业成功地进行技术创新、建立和保持竞争优势 ,显然具有十分重要的理论价值和实践意义 .本文根据中止决策的实质及模式识别的基本原理 ,探讨了定量地中止 R&D项目的一般模式识别程序 .同时 ,基于小波基具有很强的自适应数据和函数变化的能力 ,进一步研究给出了一种基于小波网络的 R&D项目中止决策分析模式识别新方法 ,并在最小均方能量准则下 ,采用相应的共轭梯度学习算法求解子波函数线性组合的尺度和时延参数 ,以及神经网络的权值 .本研究不仅克服了现有 R&D项目中止决策分析技术在构造与求解模型方面的某些局限性 ,并且为R&D项目的跟踪管理提供了一种新的理论依据 ,为具体决策单位和政府有关部门对正在实施的

基于小波网络的非线性组合预测方法研究

提出了一种基于小波网络的非线性组合预测新方法 ,以克服线性组合预测方法在解决非平稳时间序列组合建模问题所遇到的困难和存在的不足 ,并给出了相应的学习算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络权值 .理论分析和大量的应用实例表明 :本方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力 。

基于因素影响的电力消费预测研究

深入研究了国内生产总值、人口及电力价格指数等因素对电力消费的影响 ,建立了因素影响的电力消费预测模型 ,确定了算法 ,以新加坡电力消费及其影响因素的实际数据为背景进行了实证研究 。

关于技术创新与推进我国传统出口商品更新换代

本文根据我国出口贸易统计资料，对我国传统出口商品的结构水平、技术含量和竞争力等特 征和影响因素进行了系统分析、提出了利用技术创新推进我国传统出口商品更新换代的相关对策和措施。

R&D项目中止决策的小波网络模式识别

本文根据中止决策的实质及模式识别的基本原理 ,探讨了中止 R& D项目的一般模式识别程序。同时 ,基于小波基具有很强的自适应数据和函数变化的能力 ,进一步研究给出了一种基于小波网络的 R& D项目中止决策分析模式识别新方法 ,并在最小均方能量准则下 ,采用相应的共轭梯度学习算法求解子波函数线性组合的尺度和时延参数 ,以及神经网络的权值。本研究不仅克服了现有 R& D项目中止决策分析技术在构造与求解模型方面的某些局限性 ,并且为 R& D项目的跟踪管理提供了一种新的理论依据 ,为具体决策单位和政府有关部门对正在实施的 R&

基于遗传辅助设计的汇率组合预测模型研究

针对汇率变化的非线性特性与线性组合预测方法在解决非平衡时间序列的组合建模问题所遇到的困难和存在的不足，本文建立了汇率的非线性组合预测模型，并确定了有效的学习算法。应用从１９８５年１月至１９９２年１２月英镑对美元的月末数据，进行了实证研究。结果表明：该方法具有很强的学习与泛化能力，在处理诸如汇率时间序列这种具有一定程度不确性的非线性系统的组合建模与预测方面有很好的应用价值。