导读:本文包含了最大化模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:级差最大化,主客观组合赋权,灰色关联,关联系数
最大化模型论文文献综述
余鹏,马珩,党耀国[1]（2019）在《基于级差最大化的面积灰关联相对贴近度模型及应用》一文中研究指出考虑到指标间可能产生的相互影响,文章以备选方案和理想方案两相邻点间围成图形的面积表征关联系数,利用图形的面积度量曲线在距离上的接近性和几何形状上的相似性,并给出基于面积的分辨系数取值规则;借助TOPSIS思想,利用级差最大化组合赋权原理分别从正、负理想两个维度对指标进行赋权,提出一种基于级差最大化的面积灰关联相对贴近度模型,并对该模型的规范性、接近性等性质进行证明。通过实例验证该模型的合理性和算法的有效性。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年20期）
孙多好,吴芳,刘刚,吴晓明,张玥[2]（2019）在《基于风险偏好的投资组合效用最大化模型研究》一文中研究指出在投资过程中,风险和收益之间存在着一种权衡,这种权衡是根据投资者风险偏好的不同而不同,这就要求我们在构建投资组合时应该充分考虑投资者的风险偏好从而达到投资效用最大化。本文通过建立均值—最大熵优化模型,将风险因子引入所构建的投资组合模型中,通过调整风险因子,得到符合投资者风险偏好的投资组合,并通过汇添富消费混合基金的实证研究,验证了该投资组合效绩明显优于市场组合及样本组合。(本文来源于《价值工程》期刊2019年30期）
宋健,刘勇,郭龙江,玄萍[3]（2019）在《基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究》一文中研究指出针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型(Emotion Independent Cascade model,E-IC),关于E-IC模型重点强调了情感影响的最大化基本问题(Influence Maximization Problem based on Emotion,IMPE),在传播整个进程中,融合了用户位置的计算值、后置情感的计算值以及交互概率值。论证并确认基于情感的社会网传播模型问题就是NP-hard问题,并给出近似算法EMS-Greedy。在训练集上调整模型参数,使得传播过程更符合传播规律,通过大规模真实数据集上的实验验证了E-IC模型的有效性。与其他模型相比,E-IC模型在传播范围上扩大了7%左右。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年13期）
侯为波,李帅鹏[4]（2019）在《不确定环境下期望效用最大化模型在投资组合的应用》一文中研究指出金融研究中一个重要领域是投资者将面临在不确定条件下进行决策的重大挑战.在着名的"套利定价理论"中,我们将研究不确定环境下期望效用最大化模型的应用.(本文来源于《吉林师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
魏沿沿[5]（2019）在《用好数据为精准营销提供“智慧方案”》一文中研究指出“你们加油站像有‘预知’能力，总能在我有购物需求时，及时短信通知我，节省我挑选商品的时间。”近日，客户李女士接到河北保定石油桥东加油站站长赵惠卿的短信，通知鸥露纸“加一元送一件”，于是她立即放下手里的活儿来到加油站，“打算囤点儿货”。桥东加油站(本文来源于《中国石化报》期刊2019-03-28）
伍杰华,沈静,周蓓[6]（2019）在《基于社区特征的平衡模块度最大化社交链接预测模型》一文中研究指出链接预测和社区发现是社交网络分析领域的两大研究方向。如何挖掘社区结构帮助提高链接预测效果具有十分重要的意义。在模块度最大化模型的基础上,提出一种基于社区结构特征提取与选择的链接预测方法。首先,在网络进化模型中引入基于社区结构的相似度指标建立局部特征,并利用影响力节点识别方法构建全局特征;然后,采用最小冗余最大相关度的特征选择算法度量特征之间的相互影响,并筛选出最有表示力的候选特征;最后,将基于经过上述步骤处理后的特征融入模块度最大化链接预测模型中。该算法在人工和真实两类数据集上与相关算法做了对比实验,结果证实了该算法的高效性,也表明了基于社区结构的特征提取与选择步骤的必要性。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年03期）
杨新伟[7]（2019）在《Thinning相依风险模型中最大化期望效用的最优再保险问题的研究》一文中研究指出再保险优化一直是精算科学领域一个重要的课题。众所周知,保险公司收取投保人保费并对投保人的风险负责。同时,保险公司也会在金融市场进行投资,所以它会面临来自保险业务和投资业务的双重风险。为了转移部分风险,保险公司往往会以部分潜在利润的损失为代价购买再保险。因此,如何寻找到一个能够平衡利润和风险的最优再保险策略已经在保险业引起广泛关注。本文探究了thinning相依模型中比例再保险的优化问题。在thinning相依模型中,导致索赔发生的随机源被分入不同的组内,并且每个组均可以一定的概率在每一个保险业务类别中引起赔付。与common-shock模型相比,thinning相依模型更加贴合实际。它使用更多的参数来描述问题,在实际应用中更加便于调整和拟合。在这里我们采用期望保费原理作为定价原理,并将期望效用最大化作为我们的优化目标。在第叁章我们研究了 thinning相依风险模型中的最优策略。首先,我们探讨了解的存在和唯一性。之后,通过随机控制理论和与之相关的HJB方程,我们求出了thinning相依模型的最优策略和值函数的清晰解。在第四章我们研究了扩散逼近模型中的最优策略问题并给出了它的一般解。在第五章我们分析了得出的结果并提供了一些数值例子来展现不同参数对最优策略的影响。我们发现最优再保险策略不仅与再保费的安全载荷因子、时间以及投资的利润率有关,也与保险赔付额的分布和计数过程有很大关系。此外,决策人对于风险的态度对于最优策略也有很大影响。(本文来源于《南京师范大学》期刊2019-03-01）
邹小宁[8]（2019）在《基于能效最大化目标的企业岗位管理模型构建及应用》一文中研究指出岗位管理模型的建立,已经在现代人力资源管理体系的构建中越来越凸显出其重要的地位。然而许多企业在花费了大量的人力物力的整理之后,在应用的过程中却收效甚微,究其缘由,就是因为岗位管理模型的建立并未与企业能效最大化相匹配。本文主要阐述企业能效最大化并与之匹配的岗位管理模型的建立与应用。(本文来源于《企业改革与管理》期刊2019年04期）
井沛良,段宇,韩超,郭荣化,宁小磊[9]（2019）在《基于高斯混合模型和期望最大化算法的非高斯分布圆概率误差估计方法研究》一文中研究指出传统圆概率误差(CEP)估计方法无法处理兵器攻击点/观测点数据服从非高斯分布的情况。为了解决这一问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)和期望最大化(EM)算法的CEP估计新方法。该方法利用GMM对兵器攻击点/观测点非高斯分布概率密度函数(PDF)进行建模,通过EM算法迭代估计GMM参数得到兵器攻击点/观测点PDF,并依据所得到的兵器攻击点/观测点PDF,使用二分法得到兵器攻击点/观测点的CEP指标值。采用大量非高斯分布场景生成兵器攻击点/观测点数据,应用所提方法和传统方法进行CEP估计实验。实验结果表明:所提方法估计的CEP均方误差约为传统方法的1/10,由此说明所提方法性能显着好于传统方法,可以有效解决兵器攻击点/观测点数据服从非高斯分布时的CEP估计问题。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年02期）
朱敬华,李亚琼,王亚珂,杨艳[10]（2019）在《基于线性阈值模型的动态社交网络影响最大化算法》一文中研究指出针对随时间进化的动态社交网络展开影响最大化问题的研究,目标是基于线性阈值传播模型,挖掘影响力最大的k个种子用户,从种子用户发起传播,最大化影响传播范围。提出一种基于线性阈值模型的动态社交网络影响最大化算法(linear threshold dynamic influence maximization,LTDIM)。首先,给出动态社交网络影响最大化问题的形式化定义,提出利用活边路径获取初始种集的方法;然后,分析网络的各种拓扑变化,提出种集的增量式更新方法;最后,基于节点度和影响力增量提出DP(degree pruning)和IIP(influence increment pruning)剪枝策略进一步提高时间效率。实验使用4个真实的社交网络数据,考察在8个网络快照上算法的运行时间和影响传播范围。实验结果表明,本文算法的影响传播范围接近于静态启发式算法,运行时间大幅度减少,验证了算法的时间高效性和可扩展性。(本文来源于《工程科学与技术》期刊2019年01期）
最大化模型论文开题报告
（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：
在投资过程中,风险和收益之间存在着一种权衡,这种权衡是根据投资者风险偏好的不同而不同,这就要求我们在构建投资组合时应该充分考虑投资者的风险偏好从而达到投资效用最大化。本文通过建立均值—最大熵优化模型,将风险因子引入所构建的投资组合模型中,通过调整风险因子,得到符合投资者风险偏好的投资组合,并通过汇添富消费混合基金的实证研究,验证了该投资组合效绩明显优于市场组合及样本组合。
（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。
最大化模型论文参考文献
[1].余鹏,马珩,党耀国.基于级差最大化的面积灰关联相对贴近度模型及应用[J].统计与决策.2019
[2].孙多好,吴芳,刘刚,吴晓明,张玥.基于风险偏好的投资组合效用最大化模型研究[J].价值工程.2019
[3].宋健,刘勇,郭龙江,玄萍.基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究[J].计算机工程与应用.2019
[4].侯为波,李帅鹏.不确定环境下期望效用最大化模型在投资组合的应用[J].吉林师范大学学报(自然科学版).2019
[5].魏沿沿.用好数据为精准营销提供“智慧方案”[N].中国石化报.2019
[6].伍杰华,沈静,周蓓.基于社区特征的平衡模块度最大化社交链接预测模型[J].计算机科学.2019
[7].杨新伟.Thinning相依风险模型中最大化期望效用的最优再保险问题的研究[D].南京师范大学.2019
[8].邹小宁.基于能效最大化目标的企业岗位管理模型构建及应用[J].企业改革与管理.2019
[9].井沛良,段宇,韩超,郭荣化,宁小磊.基于高斯混合模型和期望最大化算法的非高斯分布圆概率误差估计方法研究[J].兵工学报.2019
[10].朱敬华,李亚琼,王亚珂,杨艳.基于线性阈值模型的动态社交网络影响最大化算法[J].工程科学与技术.2019