导读:本文包含了指数排序论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:土石坝,大垻脆弱度,水库群风险指数,风险指数排序
指数排序论文文献综述
周志维,刘刚,喻蔚然[1]（2019）在《区域水库群风险指数排序及管理技术研究》一文中研究指出针对江西省水库管理存在的局限,探讨了区域水库群风险管理技术。详细介绍了大坝脆弱度的计算方法,提出了大坝风险指数指标体系的构建原则,并构建了大坝风险指数指标体系。结合大余县4座土石坝,分别开展了水库群风险指数计算。根据各级风险指数大小分布可知,工程缺陷仍是目前主要存在的风险,而管理缺陷相对偏弱;基于4级指标风险指数排序,提出了针对性的风险防控措施及建议,为提高水库风险管理水平提供技术方法。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2019年10期）
李晓宁,蒋文江,王恒[2]（2019）在《互联网金融对行业影响的统计分析——一个基于行业指数风险排序的方法》一文中研究指出针对互联网金融的出现对经济发展及传统金融的影响,学术界众说纷纭。本文利用计量金融学的工具,借助于当今发达的金融市场提供的信息,对这一问题展开研究,选取中信证券二级行业,2011年05月-2018年08月期间82个板块指数的日收盘价数据,并以2013年06月为我国互联网金融出现的分界点,计算并对比所有行业板块指数相应的风险在险值(VaR)、收益与风险的比值(VaB/VaR)的变化以及排序位次的变动情况,重点分析了银行等传统金融行业。研究发现:1.互联网金融出现后82个行业中91%的行业风险上升,77%的行业VaB/VaR比值上升; 2.非金融行业中,医药行业、电子设备行业VaR上升、VaB/VaR下降; 3.传统金融行业中,除国有银行风险仍然保持在最低水平外,股份制与城商行、保险等行业风险均不同程度的下降,同时除保险行业VaB/VaR下降2个位次外,其余四个行业呈明显上升趋势。(本文来源于《金融经济》期刊2019年08期）
朱卫未,朱亚琴,淦贵生[3]（2018）在《基于偏好排序的江苏省创新指数评价方法研究》一文中研究指出随着社会的不断发展,创新成为第一生产力。传统的创新指数评价指标体系和方法难以适应新环境下创新发展能力的评价。因此,文章结合江苏省"十二五"规划阶段发展状况,以江苏省创新型城市建设评价考核指标体系为理论基础,构建了江苏省创新指数评价指标体系。运用偏好排序的DEA模型,从时间和空间的层面探讨了江苏省创新发展现状。结果表明江苏省创新能力在国内处于领先水平,但是"十二五"规划期间江苏省创新能力并未实现稳定增长,创新指数仍然存在不稳定变化,其中,创新产出指数偏低是影响创新能力的关键。(本文来源于《中国集体经济》期刊2018年18期）
闫萍,王吉波,赵礼强[4]（2017）在《带准备时间的单机指数时间学习效应排序问题》一文中研究指出研究带有准备时间的单机学习效应模型,其中工件加工时间具有指数时间学习效应,即工件的实际加工时间是已经排好的工件加工时间的指数函数。学习效应模型考虑工件的实际加工时间同时依赖于工件本身的加工时间和已加工工件的累计加工时间,目标函数为最小化总完工时间。这个问题是NP-难的,提出了一个数学规划模型来求解该问题的最优解。通过分析几个优势性质和下界,提出分支定界算法来求解此问题,并设计启发式算法改进分支定界算法的上界值。通过仿真实验验证了分支定界算法在求解质量和时间方面的有效性。(本文来源于《运筹与管理》期刊2017年11期）
黄宁宁[5]（2017）在《动态极端排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布参数估计》一文中研究指出在很多情况下,排序集抽样(Rankedset sapling,简称RSS)是一种相对于简单随机抽样(Simple ranked sampling,简称SRS)更加有效的数据收集方式,包含信息量也比SRS多,因此从上世纪开始,RSS这种抽样方式在统计推断方面应用广泛.但是RSS也有它自身的缺点,比如出现排序错误的可能性较大,为了降低排序错误率,emphAl-saleh提出了修正的RSS,即:动态极端排序集抽样(Moving extreme ranκked set sampling,简称MERSS),并在这个抽样方式下研究指数分布的参数λ的极大似然估计(Maximum likelihood estimation,简称MLE)的性质,并给定了 λ的修正极大似然估计的无偏估计的形式.于2007年Al saleh又研究MERSS下二维正态分布的参数估计问题.基于上述的研究,本文讨论Morgenstern型二维指数分布在MERSS这种抽样方式下的研究变量Y的参数λ的估计问题.在之前的研究中,有Chacko研究过Morgenstern型二维指数分布在RSS下的参数估计问题.本文主要研究内容是在MERSS下,Morgenstern型二维指数分布在辅助变量X的参数θ已知的情形下关于研究变量Y的参数λ的估计问题.第一部分介绍前人的研究成果,并详细介绍RSS及MRSS的抽样方法、第二部分为准备工作,主要介绍Morgernstern型二维指数分布的密度函数、研究变量Y在辅助变量X已知时的分布密度函数,给出排序相依变量的均值及方差,并证明研究变量Y的均值为其参数λ的无偏估计.第叁部分主要探究参数θ已知的情况下参数λ的MLE估计及其性质,通过研究参数λ的Fisher信息量说明其极大似然估计效果较好,并证明参数λ的修正MLE是无偏估计.(本文来源于《华中师范大学》期刊2017-05-01）
马卫民,孙丽,宁磊,林南南[6]（2017）在《加工时间带恶化和指数学习效应的成组排序》一文中研究指出本文研究了成组技术下带依靠时间的线性恶化效应和依靠位置的指数学习效应的排序问题.模型中,组安装时间是开始安装时间的线性函数,工件的加工时间带线性恶化和指数学习效应,对最小化时间表长问题和最小化总完工时间问题分别给出了多项式算法.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2017年01期）
余英[7]（2016）在《带指数学习效应的一类提前延误排序问题》一文中研究指出研究了工件的实际加工时间具有与之前已加工工件的正常加工时间和的指数函数的学习效应,目标函数为最小化带权提前延误和的单机的排序问题.考虑到其复杂性,对该问题给出了7类多项式时间可求解的特例.(本文来源于《凯里学院学报》期刊2016年03期）
张艳萍[8]（2016）在《普惠性保险发展指数及影响因素分析——基于排序选择模型》一文中研究指出我国保险业长期以来存在着较为严重的地区差异,而且缺乏统一的地区保险发展水平的量化指标,因此本文提出建立普惠性保险发展指数来衡量地区间保险业的发展差异,结果显示31地区间绝对差距为0.754,之后基于排序选择模型分析了影响地区保险发展水平的主要因素,最后在此基础上提出了协调发展保险业的政策建议。(本文来源于《现代经济信息》期刊2016年03期）
李珍[9]（2014）在《排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布刻度参数的估计》一文中研究指出在统计推断中,排序集抽样(RSS)在完美排序的情况下非常有效,但是在不完美排序的情况,即当排序方法昂贵或者不能进行精确排序时,我们可以采用相依变量排序集抽样的方法.即通过对与兴趣变量有一定相关性的容易测量的辅助变量进行测量和排序,这样要比直接对兴趣变量进行测量和排序要方便有效的多.相依变量排序集抽样发展至今应用非常广泛.本文首先介绍了相依变量排序集抽样的概念和抽样过程,以及Morgenstern型二维指数分布的定义和一些重要的结论.其次引入了相依变量排序集抽样方法的研究成果,介绍了Fisher信息量排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布刻度参数的最好线性无偏估计.本文的主要部分讨论了相依变量排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布刻度参数的极大似然估计,并给出了叁种抽样方式下修正的极大似然估计：平衡的RSS下刻度参数的修正的极大似然估计;不平衡的Fisher信息量RSS下刻度参数的修正的极大似然估计；多阶RSS下刻度参数的修正的极大似然估计.得出在Fisher信息量RSS下得到的修正的极大似然估计不仅比在平衡的排序集抽样条件下得出的修正的极大似然估计有效,更是线性类里最好的无偏估计的结论.本文最后对后续的研究工作作了展望.(本文来源于《华中师范大学》期刊2014-05-01）
高丽萍[10]（2014）在《基于h指数和复合影响因子的图书情报类期刊集团排序》一文中研究指出大数据时代,期刊文章数量大幅增长,如何评价和规范期刊质量是摆在期刊工作者和决策者面前的重要问题之一.分析了h指数和复合影响因子在期刊评价中的重要地位,并提出采用集团序方法进行期刊评价的思想,在确定集团离差度的基础上,对33个期刊进行了集团排序,通过确定不同的级内级差得到了满意的排序结果.这一结果不仅为不同期刊差异化发展战略的制定提供了理论依据,也为相关研究提供了新的方法和思路.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2014年08期）
指数排序论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对互联网金融的出现对经济发展及传统金融的影响,学术界众说纷纭。本文利用计量金融学的工具,借助于当今发达的金融市场提供的信息,对这一问题展开研究,选取中信证券二级行业,2011年05月-2018年08月期间82个板块指数的日收盘价数据,并以2013年06月为我国互联网金融出现的分界点,计算并对比所有行业板块指数相应的风险在险值(VaR)、收益与风险的比值(VaB/VaR)的变化以及排序位次的变动情况,重点分析了银行等传统金融行业。研究发现:1.互联网金融出现后82个行业中91%的行业风险上升,77%的行业VaB/VaR比值上升; 2.非金融行业中,医药行业、电子设备行业VaR上升、VaB/VaR下降; 3.传统金融行业中,除国有银行风险仍然保持在最低水平外,股份制与城商行、保险等行业风险均不同程度的下降,同时除保险行业VaB/VaR下降2个位次外,其余四个行业呈明显上升趋势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
指数排序论文参考文献
[1].周志维,刘刚,喻蔚然.区域水库群风险指数排序及管理技术研究[J].中国农村水利水电.2019
[2].李晓宁,蒋文江,王恒.互联网金融对行业影响的统计分析——一个基于行业指数风险排序的方法[J].金融经济.2019
[3].朱卫未,朱亚琴,淦贵生.基于偏好排序的江苏省创新指数评价方法研究[J].中国集体经济.2018
[4].闫萍,王吉波,赵礼强.带准备时间的单机指数时间学习效应排序问题[J].运筹与管理.2017
[5].黄宁宁.动态极端排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布参数估计[D].华中师范大学.2017
[6].马卫民,孙丽,宁磊,林南南.加工时间带恶化和指数学习效应的成组排序[J].系统工程理论与实践.2017
[7].余英.带指数学习效应的一类提前延误排序问题[J].凯里学院学报.2016
[8].张艳萍.普惠性保险发展指数及影响因素分析——基于排序选择模型[J].现代经济信息.2016
[9].李珍.排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布刻度参数的估计[D].华中师范大学.2014
[10].高丽萍.基于h指数和复合影响因子的图书情报类期刊集团排序[J].数学的实践与认识.2014