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研究逆向选择下,委托人通过信号辅助改善信息结构后所面临的代理人信息租金抽取与配置效率的均衡决策问题。首先,分析讨论了完全信息下的最优契约和逆向选择下先验分布基础上的次优契约;之后,基于贝叶斯规则,将与代理人相关的外部信号及信号搜集成本纳入委托人的最优规划问题,对后验分布下的均衡变动进行了分析,给出了信号搜集成本可行预算集。研究表明,贝叶斯方法有利于委托人在信息租金与效率扭曲冲突中优化决策,为复杂环...
叶耀华，副教授/党委副书记，管理科学系，思源教授楼507室。研究方向： 管理科学、运筹学。
基于改进S变换和贝叶斯相关向量机的电能质量扰动识别
改进S 变换 相关向量机 支持向量机
2014/9/23
提出一种改进S 变换和相关向量机相结合的电能质量扰动分类法. 首先通过引入调节因子构建时频分辨率可控的改进S 变换, 从而提取各类扰动信号的时频特性; 然后利用层次分类法与最小输出编码法构建贝叶斯相关向量机多级分类树模型, 实现电能质量扰动信号的分类与识别. 研究表明, 该方法能在强噪声背景下获得高精度的扰动分类识别率, 具备比S 变换更高的时频分析能力, 较支持向量机需要更少的相关向量数目, 测...
内部欺诈事件类型是中国商业银行最严重的操作风险类型。但由于操作风险本质特征和中国商业银行内部欺诈损失数据收集年度较短,数据匮乏,为了在小样本数据下进行更准确的度量,本文采用贝叶斯后验预测分布方法,其中,假设损失频率服从泊松-伽马分布,而损失强度服从广义帕累托-混合伽马分布,分析后验分布的形式。由于在广义帕累托分布的参数估计中,位置参数的确定对估计结果的影响很大,因此,本文采用变位置参数线性趋势的贝...
基于随机模糊贝叶斯网络的敌我属性融合识别算法
融合识别 贝叶斯网络 随机模糊
2014/9/22
基于全过程综合敌我识别中不同阶段综合敌我识别信息来源的差异, 采用动态贝叶斯网络进行建模. 在建模过程中, 由于参数众多、样本难以全面获得、学习训练计算量巨大等问题, 将随机模糊思想引入参数学习, 从而既可充分利用先验信息, 又尽可能地消除主观因素. 最后仿真了整个过程, 其结果验证了所提出方法的有效性.
“七叶红”旋风舞动第四届中国农经产业发展论坛（图）
“七叶红”旋风舞动 第四届 中国农经产业 发展论坛
2010/11/29
2010年11月14日，中国农经产业发展的年度盛典“七叶红第四届中国农经产业论坛”在北京长安大饭店隆重开幕，论坛紧紧围绕十二五规划预期下的现代农业发展和农经产业壮大展开探讨。其中生态农业和绿色发展成为与会专家和企业家关注的焦点之一，来自深圳的七叶红生物科技有限公司凭借绿色发展理念和节能、环保的优质产品在论坛上刮起强劲的“七叶红”旋风。作为本届论坛的冠名赞助商和绿色发展理念的忠实执行者，“七叶红”品...
中国人民大学公共管理学院城市规划与管理系博士生导师叶裕民教授（图）
中国人民大学公共管理学院城市规划与管理系 博士生导师 教授 城市经济学 城市发展战略规划与管理 中国城市化 统筹城乡发展
2010/11/3
叶裕民，女，公共管理学院城市规划与管理系主任，经济学博士，教授，博士生导师。主要研究方向：城市经济学;城市发展战略规划与管理;中国城市化;统筹城乡发展。主要研究有33项科研课题。
叶剑平，男，公共管理学院土地管理系系主任，教授，管理学博士，博士生导师。主要研究方向：土地开发与城乡发展、不动产政策、房地产经营管理。先后在美国加利福利亚伯克利分校、德克萨斯大学、丹佛大学、纽约大学、密西根州立大学、英国剑桥大学、德国慕尼黑工业大学及台湾政治大学、逢甲大学，香港大学、香港理工大学等十几所大学讲学交流主持多项国家自然科学基金、教育部、国土部等课题和国际合作课题，获国土资源部科学技术奖...
具有传递变量的动态贝叶斯网络结构学习
完全时间不对称数据 传递变量 结构学习
2014/9/19
针对现有学习方法对完全时间不对称数据的动态贝叶斯网络学习不具有实用性, 提出一种借助传递变量进行完全时间不对称数据的动态贝叶斯网络结构学习方法. 首先进行相邻时间片间的传递变量序列学习; 然后, 基于节点排序和局部打分-搜索, 进行动态贝叶斯网络局部结构学习; 最后通过时序扩展得到整个动态贝叶斯网络结构.
非线性离散系统的贝叶斯-高斯神经网络逆模型设计
贝叶斯-高斯神经网络 门槛矩阵 模型设计
2014/9/19
针对非线性系统逆模型的学习问题,提出一种基于贝叶斯-高斯神经网络(BGNN)的设计方法.BGNN模型的训练分为两个步骤,首先利用群智能优化算法进行BGNN的离线结构训练;然后用训练好的BGNN模型在线整合历史数据,进行非线性系统逆模型的获取.对水轮发电机组非线性系统进行了BGNN逆模型的仿真,结果表明了BGNN逆模型设计方法具有结构简单、在线辨识效果好等优点,适于非线性离散系统的逆模型设计.
同济大学经济与管理学院工商管理系博士生导师叶明海教授，长期从事企业管理、市场营销、物流管理、企业咨询和企业策划的教学与研究，发表市场营销和物流管理方面的著作与论文30余篇，曾在欧洲商学院进修，德国波鸿大学访问学者。
