简介：为了解决M／M／c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题，本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系，通过引入输入概率和服务度，构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值，其中输入率分为两阶段，服务率分为三阶段。此外，结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M／M／c模型，并采用后确定法确定模型参数。递进式M／M／c模型是M／M／c模型的扩展形式，提高了M／M／e模型的模拟精度，在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后，通过一个生活实例验证了递进式M／M／c模型的优化性和实用性。

简介：中医健康云能将中医的特色化、标准化与大数据、人工智能应用完美融合。本文基于中医健康云技术和老龄群体对养老服务的迫切需求,对中医健康云服务平台和架构设计进行建设性研究,同时分析中医健康云平台的关键技术所在,进而提出中医健康云在健康养老服务中的应用设计。以期利用互联网与大数据,融合传统中医智慧,对老龄群体的健康进行动态跟踪与实时咨询,为老年群体提供及时、有效和针对性的健康养老服务。

简介：报童问题研究的是决策者利用随机优化方法确定最优订货量以使销售期末的期望利润最大。这种方法考察的是长期的平均意义上的最优，不能保证实际的收益较大，更不能保证实际的回报率比较大。本文研究了带有回报率机会约束的报童问题，通过该约束控制实际的回报率低于目标值的概率，数值例子表明该模型可以有效地控制实际的回报率偏低的风险，从而提高了报童模型的应用价值。

简介：针对实际库存管理中的产品缺陷问题,研究了含随机模糊缺陷率且允许缺货的经济订购批量（EOQ）模型,并运用随机模糊理论将其转化为确定模型,设计了随机模糊模拟仿真算法进而确定了其最优订购策略.数值算例分析了缺陷率对最优订货量和最优利润的影响.

简介：分析和研究消费者对再制造产品的认知程度及购买行为将有助于生产者进行决策。本研究通过在校大学生关于再制造产品的实际调查数据，运用描述性统计分析和Logistic计量模型分析，深入研究了大学生消费者对再制造产品的认知程度及其购买行为，并分别从消费者和产品两个角度对影响消费者购买行为的因素进行了研究，得出相关结论并提出了相关建议。

简介：本文将改进的灰色GM（1，1）模型用于某油田年综合含水率的近期发展趋势研究。在平均相对误差达到最小准则下，研究了模型中的背景值参数A和边值修正项￡对模型预测精度的影响。在此基础上，采用线性规划方法估计模型中的参数，基于遗传算法求解最佳背景值参数A和最佳边值修正项ε，以确保在相应的模型检验准则下预测的误差达到最小。结果表明，用改进的灰色GM（1，1）模型预测近期注水油田的综合含水率，预测值与实际值相对误差很小，预测精度很高，可以得到非常满意的结果。进一步的研究发现，改进的灰色GM（1，1）模型虽然近期预测精度很高，但研究长期的发展趋势是行不通的，为此又研究探讨了长期发展趋势模型。

简介：本文针对我国的统计现状对科技进步贡献率测算方法进行了研究，提出了一套适合现行统计体系的科技进步贡献率测算方法，并用此方法对安徽省1994年的工业、农业及全社会的科技进步贡献率进行了测算。

简介：本文提出了一种估计死亡率分布的新模型-最大熵模型.该模型直接从样本信息出发,不需要对待估分布的概率密度函数或先验分布作任何假定,从而克服了极大似然估计和贝叶斯估计的不足.而且通过两个例子的计算结果,表明该方法与样本数据的拟合效果要好于其它两种方法.

简介：本文在考虑创新应用的边际收益率的情形下，建立了一个统一的分析框架，比较了交叉许可与合资研发两种合作创新组织模式下，企业的创新水平及收益，进而给出了两种合作创新组织模式的相对优劣。结果表明：当创新被用于开发同质产品时，合资方式效率更高；当创新被用于开发非竞争性产品时，应该选择交叉许可模式；而当创新被用于开发差异化产品时，合作创新的组织模式选择还与创新的产出弹性有关。

简介：本文在文[1]和文[2]研究基础上,利用文[1]、[2]中的分析模型和综合评价模型所得的结果,以及这两个结果正相关性,依据某大型国有企管理初级岗位3000多人的测试结果,采用最小错误率贝叶斯决策,构建了企业管理岗位初级人员招聘模型.此模型为企业根据企业文化和价值观等来招聘符合企业要求的员工提供了一种方法.

简介：本文考虑了时值及通货膨胀率下,部分短缺量拖后的变质性物品最优订购问题.在假定变质率为常数和短缺期间损失率与实际缺货量成正比的前提下,给出了寻找最优订购策略的算法,并且证明了在该策略下费用函数取得最小值.最后给出数字实例以说明本模型及求解过程.

简介：教育投资问题的表上作业法使小规模情形下的手工操作变得十分方便、迅速,而且大规模情形下更有利于计算机的实现.本文还就此算法给出了实例和复杂性分析.

简介：本文提出了一类教育最优投资模型的快速瓶颈消除算法,给出了算法的思想和具体迭代过程,对算法的最优性进行了证明.最后通过实例给出了算法直观的表上作业法.该算法迭代次数非常少,是一种实用的好算法.