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基于co-occurrence相似度的聚类集成方法被引量：3: 2011年; 首先提出了一种基于属性值的co-occurrence相似度概念,通过对其进一步的研究,提出了3个等价性表述;然后对属性值之间的co-occurrence相似度进行引申,给出了数据对象之间co-occurrence相似度的定义,并将其成功应用到聚类集成方法中。利用co-occurrence相似度在计算某个初始聚类结果中数据对象之间的相似度时,充分考虑了其他初始聚类结果和该初始聚类结果之间的相互影响和联系。实验表明,基于co-occurrence相似度的聚类集成(CSCE)方法能有效识别数据之间的细微结构,有助于提高聚类集成的效果。; 凌光王明春冯嘉毅; 关键词：聚类集成

基于矩阵变换的聚类集成优化模型: 2011年; 聚类集成方法能够有效综合不同的聚类结果,提高聚类的精确度和稳定性.提出了一个基于矩阵变换的聚类集成优化模型,模型通过矩阵变换代替传统方法中的聚类配准模式,使得优化模型更加简洁,然后给出了求解该优化模型的叠代算法.实验表明,提出的聚类集成方法能够有效提高聚类集成的稳定性和精确度,并且在聚类数目比较少时,算法有着较低的时间复杂度.; 王明春冯嘉毅凌光; 关键词：聚类集成矩阵变换

基于GJR-ALaplace方法的开放式基金风险研究被引量：2: 2011年; 根据我国开放式基金收益率序列的尖峰、厚尾、有偏和波动时变的特征，引入非对gg,Laplace分布对收益率序列进行刻画和拟合。构建度量基金风险的动态GJR—Asymmetric～Laplace模型，在非对称Laplace分布、Laplace分布和正态分布三种分布假设下测算VaR，并做返回检验。选取12只开放式基金在2007．01．04～2009．12．31期间的日累计净值数据做实证研究。实证表明：除了基金大成债券外，其余11只基金显著通过假设，符合非对称Laplace分布，相rELaplace分布和正态分布来说，非对称Laplace分布能更好地拟合基金收益率序列。正态分布假设下风险度量值通过检验的基金数显著少于Laplace分布假设，而Laplace分布下通过检验的基金数亦少于非对称Laplace分布，可知非对称hplace分布假设下得出的基金动态风险值更为有效。; 杜子平何辉张勇冯嘉毅; 关键词：开放式基金 GJR模型非对称LAPLACE分布基金风险证券投资

基于名词型属性权重的ELECTRE-I外包商选择方法被引量：1: 2009年; 当同时存在多个外包商时,如何选择最佳的外包商是外包决策过程中的一个重要环节。文章在建立外包商评价指标体系的基础上,利用ELECTRE-I方法求解外包商选择问题。由于在数据处理中存在着名词型属性,在考虑概率分布的基础上,给出了名词型属性值之间距离的定义,进而可以计算出名词型属性的权重。最后通过实例验证了此方法的可行性。; 程艳王明春冯嘉毅; 关键词：外包商选择

构建基于粗糙集和BP神经网络的信用风险预警模型被引量：4: 2009年; 本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。; 王明春唐万生冯嘉毅刘鑫; 关键词：风险预警粗糙集 BP神经网络

基于外包决策的并行调度随机模型: 2009年; 在传统的并行机器调度问题基础上引入了不确定随机变量,同时考虑了以产品外包为能力拓展形式的现代生产模式,建立了基于外包决策的并行调度随机模型.模型以带有拖期惩罚函数的最大化利润为目标,以遗传算法这种进化的启发式计算方法寻找最优解.同时引入虚拟机器的概念,实现了对外包情形下机器调度问题的有效处理和简化.实例证明,该模型更符合现代生产模式,极大地提高了企业的工作效率和经济效益.; 刘鑫王明春凌光冯嘉毅程艳; 关键词：生产外包

考虑外包的并行调度随机期望值模型被引量：8: 2011年; 在已有并行机器调度随机期望值模型的基础上,考虑了以产品外包为能力拓展形式的现代生产模式,建立了基于外包决策的并行调度随机期望值模型.该模型以带有拖期惩罚函数的最大化利润为目标,以遗传算法这种进化的启发式计算方法寻找近优解.同时引入虚拟任务的概念,实现了对外包情形下机器调度问题的有效处理和简化.实例证明,该模型在用于解决考虑外包的并行机器调度问题时是可行的.; 王明春凌光刘鑫冯嘉毅程艳; 关键词：生产外包

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冯嘉毅