HML系统在商店偏好决策模型中的应用研究

对混合式机器学习系统（HML）进行了全面系统的介绍，并将其运用于服装消费商店偏好决策行为的研究中。采用上海统计局家庭调查网络，对300户家庭进行抽样分析后发现，服装消费商店偏好的主要影响因素是地区、季节、丈夫和妻子的学历、职业以及子女性别。在此基础上，将HML分析所得的结论与传统的研究方法和结果进行了系统比较：从方法上来看，因为属性变量包含间断变量和连续变量两种，因此传统统计分析要运用两种不同的检测方法对影响因素的相关性作出判断，结果需要经过统计学分析，才能得到结论；而HML分析结果比较直观和简单，便于理解。     

中国航空快递产品市场面分析

运用市场营销理论中关于消费者需求分析的基本观点与分析方法，对中国国内航空快递产品的市场面进行了较为全面与详细地分析，并在此基础上对该产品的市场营销提出了一些建议与对策。     

消费者创新性对手机银行使用意愿的影响研究

探索消费者创新性对手机银行使用意愿的影响,基于技术接受模型,构建了消费者创新性影响手机银行使用意愿的假设模型,依据假设模型开展了问卷调查。通过AMOS17.0软件对调查数据和假设模型进行了结构方程模型检验。研究结果表明,消费者创新性对手机银行使用意向具有显著影响,其影响机制是通过消费者对手机银行易用性和有用性的感知影响消费者对手机银行的使用态度,进而影响手机银行使用意向。在此基础上对商业银行发展手机银行提出了实践建议。     

基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法

针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。     

基于市场的最适宜质量水平模型

以企业利润最大化为目标，引入效用的概念，提出了一个基于市场的最适宜质量水平模型。该模型突破了现有的质量经济学理论仅以质量成本确定最适宜质量水平的模式，将质量水平与产品成本，效用和市场绩效联系起来，使模型具有更为方法的适用性，本文还就市场不确定性，消费者偏好，技术进步，市场竞争等因素对模型的影响展开了讨论，揭示了质量，销量，价格，成本，技术与竞争之间的关系，为企业产品决策，技术改造决策和质量策划提供了参考依据。     

连续凸偏好的一个性质

偏好与效用是联系在一起的。如果一种商品对于消费者没有效用，消费者就不会产生对这种商品的偏好，对偏好的研究为人们对效用进行定量的描述与研究奠定了基础。本文给出连续凸偏了的一个性质的严格证明。     

消费社会实质之剖析

当今，许多西方学者认为资本主义已进入消费社会，即进入以生活必需品以外的消费为主的社会，并进而认为消费可以无限扩大。但是，消费社会的繁荣并没有真正克服资本主义发展的基本矛盾，反而蕴含着深刻的发展困境。文章通过对消费社会实质的剖析进一步揭示这一问题。     

一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化算法

随着中国航天事业的发展,卫星地面站资源匮乏问题日益突出,需要对其进行统筹优化使用。因此,卫星地面站资源规划问题得到了广泛关注。在分析问题特点的基础上,对用户规划结果的偏好信息进行建模表达,建立了涵盖用户偏好的多目标数学规划模型,提出了基于偏好多目标进化算法的卫星地面站资源规划算法。为了进一步提升算法性能,设计了基于领域知识的启发式策略,包括：任务扩充策略、冲突消解策略以及任务缩减策略等。实验结果表明,与现有算法相比,用户偏好信息的引入能有效提升问题求解针对性,在IGD-CF （Inverted Generational Distance based on Composite Front）指标上取得了更好的效果。     

基于模糊TOPSIS的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(FMEA)中评价故障模式的影响因素和计算风险优先数存在的缺陷,提出了一种基于模糊逼近理想解排序法(TOPSIS)的FMEA方法。该方法采用模糊置信结构对影响因素的评价进行表示,并通过去模糊化和加权平均建立明确置信矩阵。考虑各影响因素的权重对分析结果的重要性,将主、客观赋权法相结合来分配各影响因素的权重,进而建立加权规范化矩阵,根据相对贴近度的大小确定各故障模式的风险水平。最后,举例验证了该方法的可行性和有效性。