系统科学与数学

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蒋一鸣, 邹晶, 胡晓东, 赵金涛

系统科学与数学. 2023, 43(4): 829-840. https://doi.org/10.12341/jssms22084

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在经典Radon逆变换的基础上, 提出了一种实现Radon逆变换的二阶差商反投影(Second-order Divided-difference Back Projection,SDBP)方法. 对于离散投影数据,利用插值法将离散的投影值采样序列转化为连续的投影函数, 并根据SDBP公式进一步推导出一种基于插值核函数构造的滤波器设计模型.作为该模型的应用, 文章套用三角形函数得到了一类新型滤波器.相比传统的滤波器, 新型滤波器具有调节性能的可控参数,可以根据实际需求增强某些特性, 从而能获得更加理想的重建图像.

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基于机器学习的土地估值方法

周烨, 詹宝强, 杨晓光

系统科学与数学. 2023, 43(4): 841-857. https://doi.org/10.12341/jssms22392

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文章将基于互联网的区位信息和区域经济因素纳入土地评估,选取土地市场网“招拍挂”出让数据构建训练和测试样本,建立城市土地评估的回归、树、神经网络和深度学习四套模型,并对模型的预测能力和稳健性进行评价.研究表明, XGBoost 估值效果最优,适用于不同类型用地.此外, 文章发现土地基本属性、区位和宏观经济这三类因素均对土地估值有不可或缺的作用,其中监测地价和容积率上限的贡献度最大,说明宏观市场价格和可利用程度是最重要的影响因素.

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基于投入占用产出模型和SDA方法的数字经济影响就业机理研究

马新平, 杨志超, 郭秋怡

系统科学与数学. 2023, 43(4): 858-869. https://doi.org/10.12341/jssms22712

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随着数字经济的快速发展,数字经济领域吸纳的就业规模不断扩大,对中国实现更高质量就业和共同富裕产生重要影响.结合中国区域经济发展不均衡的现状,针对区域层面、尤其是边疆欠发达地区开展数字经济对就业的影响机理研究,对于在新时期实施就业优先战略具有重要意义.文章构建了反映区域数字经济特点的不区分进口就业投入占用产出模型,并运用结构分解方法深入分析就业变化,为深入研究分析区域数字经济发展对就业的影响机理提供理论支持;以新疆为例实证分析了数字经济对就业的影响效应,表明新疆数字经济产业的发展能够带动更多其他行业的就业增长,尤其是在消费、投资、出口、国内省外流出、技术变迁方面,数字经济的发展已经成为促进新疆就业增长的重要动力源,对于在新时期实施就业优先战略,确保边疆巩固、边疆发展和边境安全具有重要理论和实践价值.

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环境规制下民间投资对省域经济高质量发展的空间溢出和门槛效应研究

柴建, 侯亚敏, 寇红红, 何鹏, 刘洪涛

系统科学与数学. 2023, 43(4): 870-885. https://doi.org/10.12341/jssms22327

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中国及地区的经济高质量发展离不开民间投资的推动,而民间投资受环境规制促进经济发展的政策难免会存在非线性溢出效应.文章研究基于2000--2019年中国大陆30个地区的面板数据,以新发展理念构建省域经济高质量发展指标,进一步运用空间计量模型和面板门槛模型实证检验民间投资对中国经济高质量发展的影响.研究发现,民间投资对省域经济高质量发展存在显著的正向空间溢出效应;进一步发现命令型环境规制和公众参与型环境规制均存在单门槛效应,而市场型环境规制为双门槛效应.命令型环境规制超过阈值时民间投资对经济高质量发展的促进作用更强;公众参与型环境规制超过阈值时促进作用则会降低.市场型环境规制在不同的阈值范围内,其正向促进效应呈现先升后降的倒U型.

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基于改进三次差异驱动的区间数动态多属性决策方法

徐林明, 易思成

系统科学与数学. 2023, 43(4): 886-897. https://doi.org/10.12341/jssms22575

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对于属性权重未知属性值为区间数的动态多属性决策问题, 提出基于改进三次差异驱动的多属性决策方法.此方法吸收三次差异驱动的优秀思想,并对其进行改进, 进而将其扩展至区间数领域,在综合考虑不同属性的重要程度不同时刻备选对象的差异的基础上,引入了“能量”消耗指数, 从整体角度分析备选对象发展变化中的不同波动情况, 获得科学的排序结果,为决策者提供决策参考.最后通过算例分析及与其他方法比较分析,进一步验证了方法的科学性与可行性.

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产出不确定下易逝品限量预售鲁棒策略分析

孙彩虹, 李振, 于辉

系统科学与数学. 2023, 43(4): 898-913. https://doi.org/10.12341/jssms22428

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限量预售是融合供需对接而成的复合型销售模式, 正受到企业上市易逝品的青睐. 在产出不确定环境下, 基于易逝品随机产出因子部分信息, 构建生产商在正常销售前引入限量预售的两阶段鲁棒报童模型, 在鲁棒决策下探讨了预售策略. 研究表明: 限量预售既能纾解产出不确定风险导致的供需矛盾, 又能减小该风险对期望利润带来的冲击; 限量预售模式选择的阈值条件由易逝品随机产出因子变异系数, 两阶段销售价格及需求影响因子共同权衡确定. 同时, 发现鲁棒最优预售量及其影响因素并提供了策略建议.

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产出不确定条件下农产品供应链内部融资研究

杨浩雄, 贾怡萌, 周永圣, 张京敏, 吴俊峰

系统科学与数学. 2023, 43(4): 914-928. https://doi.org/10.12341/jssms22256

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农产品供应链的研究较少考虑农户资金不足, 供应链内部融资手段实现产销均衡的情况. 文章针对二级农产品供应链产出不确定, 构建核心企业为资金约束农户提供内部融资的模型, 通过求解最优化的农产品订购量、投产量并进行算例分析, 提出内部融资服务规则及最优生产运作策略.结果表明:在不考虑农户缺货成本和残值收益情况下,存在资金约束的农户倾向投入少于订购量的投产量来减少成本投入和还款金额, 实现自己期望收益最优;资金约束条件下采取分散决策,供应链成员存在最优的投产量和订购量使得自身期望收益实现最优;资金约束条件下, 文章设计的融资模式使得销售商的期望收益随着农户自有资金的增加而减少.

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基于跳跃扩散死亡率模型的新型年金定价及其风险评估

胡仕强, 龙宇

系统科学与数学. 2023, 43(4): 929-946. https://doi.org/10.12341/jssms22473

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由于各个年龄段的人口死亡率呈现出的明显下降趋势,依赖静态生命表的传统精算方法已经无法实现年金收支上真正的精算等价, 这无疑会严重影响到保险公司的风险管理和稳健运营. 因此文章尝试从死亡率的随机建模和死亡率衍生产品创新的角度来准确度量风险并进而厘清风险的权责和分摊. 首先, 文章将建立带跳跃过程的随机死亡率模型, 以中国实际死亡率的历史数据, 对模型参数进行最大似然估计, 并运用\;Bootstrap 方法对参数估计的精确程度进行检验; 其次, 文章在产品设计层面探讨动态的支付调整, 即在年金产品中嵌入一个欧式死亡率期权,给予保险公司根据真实死亡率调整赔付额度的权利.文章的研究结果表明新型年金能够有效分散长寿风险, 提高承保双方的效用,对促进商业年金的发展具有重要的现实意义和参考价值.

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基于双边库存风险的供应链契约研究

刘同, 宋璇, 蹇明

系统科学与数学. 2023, 43(4): 947-960. https://doi.org/10.12341/jssms22311

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市场需求的不确定性会在很大程度上影响供应链参与者的实际收益,在选择供应链契约的时候不仅要考虑利益的合理分配,还要考虑获得相应收益时决策者所承担的风险大小,以此来衡量市场需求变化可能会造成的损失.首先构建基于双边库存风险的供应链契约模型,对比常见供应链契约分析其参数对双边库存风险的分担情况,分析风险视角下的契约等价性;然后考虑双边库存风险产生的概率以及所造成的损失,分析决策者基于风险角度对常见供应链契约的选择;最后以供应链参与者分担相同的风险以及实现帕累托优化为目标,得到了基于双边库存风险的供应链契约协调条件,同时对比常见供应链契约得到其基于风险角度的等价条件.

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考虑非合作行为的社会网络大群体共识决策模型

楚俊峰, 鲁亚南, 王燕燕

系统科学与数学. 2023, 43(4): 961-981. https://doi.org/10.12341/jssms22468

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在社会网络环境下的大群体决策问题当中,决策专家之间的社会网络关系对决策过程和结果的影响至关重要.文章创新地提出一种考虑决策专家社会网络关系和非合作行为的大群体共识决策模型,有效促进大群体共识的达成.首先,根据决策专家的偏好信息和社会网络关系,改进经典Louvain社区发现算法,对大决策群体进行社区划分.其次,运用社会网络分析方法确定决策专家个体和社区的权重.随后,根据决策专家的偏离程度对决策专家非合作行为进行识别,并考虑社会网络关系的影响对非合作行为进行管理,以此构建共识决策模型.最后,通过案例分析来验证所建立共识决策模型的可行性和有效性.文章构建的共识决策模型,不仅在大群体社区划分过程中,创新性地同时考虑决策专家的偏好信息和社会网络关系的影响,并且在非合作行为管理过程中,也考虑到了社会网络关系对非合作行为决策专家偏好调整的影响,使其更适应社会网络决策环境.

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考虑感知成本的共享单车用户借还车行为意向研究

刘霆威, 徐良杰, 李福, 袁凯

系统科学与数学. 2023, 43(4): 982-1001. https://doi.org/10.12341/jssms22539

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为分析奖励措施下共享单车用户的借还车行为意向, 弥补现有用户行为意向无法定量描述的不足, 文章基于计划行为理论, 提出了考虑不同感知成本的用户借还车行为意向的定量估计方法.首先从用户行为意向的影响因素出发,添加成本感知变量建立用户行为意向模型,利用预调查获取共享单车用户的个体特征和出行特征,通过正交实验法设计了关于出行目的、奖励金额与额外步行时间的出行场景问卷;然后利用收集的用户行为意向数据,基于出行效用理论建立用户行为选择概率模型,通过SPSS软件进行二项logistic回归求解模型参数,实现用户借还车行为意向的定量估计. 研究结果表明: 无论是借车还是还车,用户早高峰出行均具有更高的时间敏感性, 当额外步行时间大于8 min时,奖励金额以及规范停车区的设置对用户借还车行为的影响不明显;而当额外步行时间小于5 min时,奖励金额和规范停车区的设置能较好的影响用户的借还车行为.

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LSTM的季节性注意力及在文本情感分类中的应用

刘华玲, 何轶辉

系统科学与数学. 2023, 43(4): 1002-1020. https://doi.org/10.12341/jssms22363

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长短期记忆网络 (LSTM)在序列建模中存在梯度消失的情况,其降低了模型在时序预测任务尤其是中长期多步预测中的精度,同时降低了模型对于序列上下文中关键信息的注意力.梯度消失的根本原因在于LSTM的门控记忆机制对在循环层反向传播的梯度失去控制,故考虑对循环层的门控单元结构进行调整, 并专门对于含有特定成分(如季节成分)的序列进行训练使改进后LSTM模型在序列预测任务中具备针对季节性成分的注意力.文章研究在LSTM模型的基础上采用将已有的单支路的遗忘门调整为具有双支路的季节门,并引入输入序列的极差作为划分支路的选通器的方法, 改进得到季节型LSTM(S-SLTM). 经实验, 在英文电影评论IMDB 的文本二分类情感分析中,单层的S-LSTM 较单层 LSTM 的预测准确率提升了9.8\%.

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考虑决策者期望和失望-欣喜感知的风险型多属性群决策方法

曹萍萍, 郑瑾, 刘小, 李铭洋, 王欣艳

系统科学与数学. 2023, 43(4): 1021-1038. https://doi.org/10.12341/jssms22632

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针对多个决策者给出属性期望且存在多种类型属性值的风险型多属性决策问题, 提出一种基于失望理论的风险型多属性决策方法. 文章首先依据决策者的期望矩阵和风险决策矩阵构建针对各决策者的损益矩阵; 其次,在考虑决策者失望-欣喜感知的情境下,依据失望理论将损益矩阵转化为修正决策矩阵, 并利用PROMETHEE-II方法构建出偏好函数; 然后,依据偏好函数值计算出各自然状态下针对各决策者的排序值; 在此基础上,借助自然状态发生的概率和决策者权重计算出各备选方案的总体排序值,据此对各备选方案进行排序; 最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性.

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两部分潜变量模型的变分贝叶斯推断

廖雪丽, 陈金叶, 张琪, 夏业茂

系统科学与数学. 2023, 43(4): 1039-1068. https://doi.org/10.12341/jssms22592

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两部分潜变量模型是一种被广泛用于探索半连续数据中不可观测异质性的统计方法. 文章对两部分潜变量建立变分贝叶斯推断程序. 相比于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样方法, 变分贝叶斯方法具有计算速度快、可提供确定性解等优点. 利用Logistic 模型一个随机表示, 构造了一个适当的变分分布族来近似后验. 变分分布通过坐标上升变分算法获得; 给出了变分参数的更新计划, 建立了变量选择和模型评价贝叶斯程序. 经验结果展示了该方法的有效性和实用价值.

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三种抽样设计下Inverse Exponential分布中参数的优良估计

周雅雯, 陈望学, 邓翠红, 杨瑞

系统科学与数学. 2023, 43(4): 1069-1080. https://doi.org/10.12341/jssms22459

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Inverse Exponential (IE) 分布作为一种寿命模型, 在生存分析中起着重要作用. 文章分别在简单随机抽样 (SRS), 排序集抽样 (RSS) 和基于 Fisher 信息量最大 RSS (RSSF) 下构造了 IE 分布中参数 $\lambda$ 的一些优良估计. 数值结果表明, 使用同等样本容量的 RSS 样本和 RSSF 样本构造的 RSS 估计和 RSSF 估计比 SRS 估计有效.

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大数据背景下分布式支持向量回归模型研究

蔡超, 冉晓婷, 薛伟, 田育鑫

系统科学与数学. 2023, 43(4): 1081-1092. https://doi.org/10.12341/jssms22339

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为解决传统的支持向量回归模型在处理大规模数据时计算效率较低的局限,文章将交互有效方法与支持向量回归模型相结合,提出了基于交互有效方法的分布式支持向量回归模型(CE-SVR).该模型首先采用分布式存储方式将大规模数据随机分配给多台机器,其次采用交互有效方法构建支持向量回归的近似损失函数替代全局损失函数获得近似预测结果,能够有效地分析大规模数据. 数值模拟和应用研究的结果表明:在线性模型中,文章所提出模型的预测性能与全局支持向量回归模型基本一致,且显著优于基于单轮型方法的分布式支持向量回归模型(OS-SVR);在非线性模型中, 文章所提出模型的预测性能会随着机器数的增加而降低,但其预测性能显著优于OS-SVR模型.

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2023年, 第43卷, 第4期　刊出日期：2023-04-25

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