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期刊信息/Journal information
系统科学与数学
系统科学与数学

陈翰馥

月刊

1000-0577

jssms@iss.ac.cn

010-62555263

100190

北京市中关村东路55号中科院数学与系统科学研究院

系统科学与数学/Journal Journal of Systems Science and Mathematical SciencesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国内外公开发行的学报类季刊，是国内核心期刊之一，主要刊登系统科学与数理科学在理论和方法上具有创造性的学术论文，创造性地解决实际问题的科学技术报告以及重要学术动态的报道。1997年数学类期刊影响因子第三名。
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    基于改进TODIM与图片模糊偏好信息的多属性双边匹配决策方法

    彭娟娟谭灏隆清琦陈辛格...
    2384-2411页
    查看更多>>摘要：针对图片模糊偏好信息下的双边匹配问题,考虑匹配主体有限理性行为与匹配属性的不完全性,提出基于改进TODIM的图片模糊双边稳定匹配决策方法.首先,文章定义了基于欧氏距离与反余弦的图片模糊数混合距离测度,避免了单一距离测度带来的缺陷,并提高了图片模糊数之间的区分度.其次,文章考虑了匹配属性信息的不完全性,并结合混合距离与最大偏差法构建优化模型,从而确定各匹配主体的属性权重信息.再次,鉴于匹配主体在决策过程中的有限理性行为,本文结合基于混合图片模糊距离的TODIM方法构建稳定的双边匹配决策优化模型.最后,以在线医疗平台医患双边匹配问题为案例背景,利用所提方法获得了稳定的双边匹配方案,并通过不同角度的对比分析和灵敏度分析进一步验证了方法的有效性和稳定性.

    双边匹配决策图片模糊数混合图片模糊距离TODIM最大偏差法

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    生鲜产品基于时变需求与物流服务不确定性的供应链协调

    刘卫华卢义桢
    2412-2428页
    查看更多>>摘要：生鲜产品面临新鲜度变化产生的时变需求与物流服务不确定性的双重压力,供应链与物流服务高效协同以制定最优化的运营策略尤为关键.文章通过构建Stackelberg博弈模型,基于消费者时变效用函数分析了生鲜供应商与零售商的定价,保鲜策略以及物流不确定性对供应链的影响.探讨了集中决策与分散决策下生鲜供应链的协调问题.研究发现:从供应链整体看,当考虑物流不确定性时,供应链效率明显降低;从供应商看,当物流不确定性水平较低时,基准情形(不存在物流不确定性)下利润更大.而当物流不确定性超过某一阈值时,会带来正向需求的增加从而使得供应商利润更大;从零售商看,当产品销售期较短时,存在物流不确定时利润大于基准情形,当产品销售期较长时,基准情形利润更高;当收益共享比例越高时,生鲜供应链效率越大且不断逼近100％,说明收益共享契约能实现供应链协调.

    生鲜产品供应链时变需求物流不确定性供应链协调

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    高维协变量混合型数据的异质性分析

    徐少东李扬边策
    2429-2457页
    查看更多>>摘要：大数据时代下,具有混合类型协变量的高维调查数据给异质性分析及其变量选择带来了挑战.文章提出了一种改进的稀疏聚类方法,并以中国教育追踪调查和"千人百村"社会调查为例展开应用讨论.文章提出了调整后DBI准则用以衡量协变量重要程度,使用不同惩罚参数分别控制不同类型协变量的权重,得出最优的聚类划分结果以及重要的类别区分协变量.理论层面,文章证明了所提出方法的变量筛选一致性.数值实验层面,文章设计了一系列模拟实验验证了所提出方法在聚类和变量选择方面的良好性能.实证数据的结果也表明,文章提出的稀疏聚类方法所划分出的样本集群具有较高的区分度,便于研究者对每个群体进行特征的刻画;同时,其选择出的类别区分变量具有重要现实意义,在不损失重要信息的条件下降低了数据的维度,增加了模型的可解释性.文章提出的稀疏聚类分析实现了对高维调查数据中的混合类型协变量的联合分析,极大化地提升了信息的使用率和数据的利用率.

    异质性分析混合数据高维数据变量选择

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    非参数的高维两总体的同质性检验

    李旭张宝学
    2458-2475页
    查看更多>>摘要：技术的进步使人们能够收集到大量的复杂数据对象,这些对象之间的同质性结构在统计学中有广泛的应用.然而,现有的一些同质性检验往往受到矩假设或调节参数的影响.为了克服这一限制,文章提出了一种新的高维两总体的同质性检验.基于重期望公式和特征函数的性质,论文构造了新的基于高维特征的同质性度量及其相应的检验统计量.进一步地,在一定的正则条件下,文章还建立了所提检验的大样本性质.如所提方法在原假设成立时是渐近卡方的,在备择假设下是渐近正态的.同时,蒙特卡罗模拟结果显示,对于高维数据,新检验比现有的几种方法具有更好的表现.

    同质性检验两样本问题V统计量置换检验高维

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    混合随机缺失数据下测量误差模型的复合分位数回归

    徐红霞林鑫达范国良
    2476-2495页
    查看更多>>摘要：文章研究了响应变量和多维协变量混合随机缺失情况下的线性测量误差模型的复合分位数回归和变量选择问题.为提高估计效率,文章基于逆概率加权和测量误差修正因子给出回归系数的复合分位数回归估计量.该方法不仅可以消除测量误差对估计结果的影响,而且能够有效地处理混合随机缺失数据.同时获得了所提估计量的渐近正态性.进一步,文章基于自适应LASSO方法,提出混合随机缺失数据下测量误差模型的变量选择方法,并证明了惩罚估计量具有oracle性质.蒙特卡罗模拟实验和实际数据分析给出了文章所提方法在有限样本下的表现.

    复合分位数回归测量误差混合随机缺失变量选择渐近正态

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    基于广义分布的区间函数型聚类方法

    孙利荣蒋晨锴田颖华郭宝才...
    2496-2514页
    查看更多>>摘要：区间函数型聚类是一种用来分析连续型高频数据的方法.已有均匀分布下的区间函数型聚类方法,不能充分利用区间内部的分布信息.而且均匀分布的假设,不符合很多数据的实际分布情况,造成聚类效果和稳定性较差.针对这些问题,文章考虑数据分布的实际情况,使用原始数据的均值和标准差,改进已有的中点-半径法,提出了基于广义分布的区间函数型聚类方法.该方法扩大了区间函数型聚类的使用范围,不仅可以更好地描述区间内部的分布情况,而且能够充分地利用和获取数据信息的内在特征,提高聚类结果的有效性和合理性.使用蒙特卡罗方法,计算聚类效果的内部指标,比较文章所提方法与已有均匀分布下的区间函数型聚类方法的优劣,结果显示文章提出的方法优于已有均匀分布下的区间函数型聚类方法.最后将文章所提方法应用到不同城市的大气污染物浓度的聚类分析中,验证该方法不仅可以有效地解决实际问题,且与已有方法相比具有明显优势.

    区间函数型数据均值-标准差距离广义分布聚类分析

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    三参数Weibull分布的广义信仰推断

    邵泽闫亮李梦涵蔡霞...
    2515-2535页
    查看更多>>摘要：三参数Weibull分布作为可靠性分析的常用分布之一,由于其存在非正则问题,导致频率方法的大样本性质不总成立,而贝叶斯方法在先验的选择上也会面临一些问题.为了使实际工作者多一种选择,文章将广义信仰推断应用到三参数Weibull分布的研究中,对于可靠度等感兴趣参数,构建了广义信仰点估计和置信区间,并将其与频率方法和贝叶斯方法进行比较.模拟结果表明,广义信仰点估计拥有更小或相当的均方误差,而且在保证覆盖率的基础上拥有更短或相当的平均区间长度.最后,文章使用单碳纤维强度数据和滚球轴承数据验证了广义信仰推断在三参数Weibull分布中的有效性.

    三参数Weibull分布最大间隔积估计贝叶斯估计广义信仰推断可靠度

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    排序集抽样下分布函数的非参数核估计

    张良勇董晓芳樊祥嘉
    2536-2548页
    查看更多>>摘要：排序集抽样方法适用于样本测量困难但排序容易的场合,已被广泛应用于临床医学、生态环境、农林业等领域.分布函数是概率统计中一个重要函数,为了提高未知总体分布函数的估计效率,文章基于排序集抽样方法,采用核估计思想和平均秩方法,构建了分布函数的非参数估计量,证明了其具有渐近无偏性、相合性和一致强相合性.估计效率通过估计量的积分均方误差来进行评价,渐近相对效率和模拟相对效率的研究结果表明:新建估计量的估计效率高于简单随机抽样下相应估计量,并且随着样本量的减小,新建估计量的相对优势越明显.最后,针叶树数据的应用结果进一步验证了理论研究结果的正确性.

    排序集抽样分布函数非参数核估计积分均方误差

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