油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

改革开放以来,我国综合决策的制度安排和实际运用水平都有了长足的进步,尤其是进入九 十年代以来,国家层面上的重大经济决策中对于环境污染和生态破坏给予了越来越多的关 注,但这种关注相对于对经济发展所投入的热情来说,则显得空洞和乏力,而现实中的实际投 入则往往流于了形式。而这种明硬实软,言重于行的现象在地方和行业部门的决策中则表现得 尤其突出,甚至有些时候综合决策在具体的执行过程中往往是名存实亡

(1)掌握风险决策准则及其应用; (2)掌握决策树在技术经济分析中的应用; (3)熟悉不确定型决策的准则和应用; (4)了解风险管理的一般策略和方法

一、决策矩阵(属性矩阵、属性值表) 方案集X={x1,x2,,xm 方案x1的属性向量Y={yym 当目标函数为f,时,y=f(x) 各方的属性值可列成表(或称为决策矩阵)

一、理性模型假定决策人的行为合乎理性 提出并阐明问题→收集数据→列举方案→方案评价→选择→实施 二、经济合理模型尽可能在经济方面使用理性模型,OR、CB分析… 三、逐步改变模型现实世界中大部分决策者采用这种模型慢慢来,循序渐进,保守。怀疑人类大幅度改造未来的能力,认为优化是空想,能够比较满意就不错了

4.0引言 一、决策问题的表格表示损失矩阵对无观察(No-data)问题a= 可用表格(损失矩阵)替代决策树来描述决策问题的后果(损失):

企业投资概述 固定资产投资的特点 投资决策指标的计算 投资决策指标在决策中的应用 有风险的投资决策

第1章 引言 第2章 企业行为 第3章 个人行为 第4章 需求分析 需求定理、需求函数及其性质 第5章 供给分析 供给定理、供给函数及其性质 第6章 市场均衡 均衡概念、均衡变化以及社会福利 第7章 生产决策 生产函数、生产效率、短期与长期决策 第8章 成本优化 成本概念、成本函数及其影响因素、利润优化 第9章 完全竞争与完全垄断市场结构、完全市场的概念与决策行为 第10章 垄断竞争与寡头垄断不完全市场的概念与决策行为 第11章 博弈论与策略行为博弈论概念、模型以及可行策略 第12章 定价策略 基本策略、侵占剩余策略、多产品策略以及竞争策略 第13章 组织设计 交易成本及方式、代理成本以及激励 第14章 风险管理 风险概念及度量、消费者行为以及风险管理 第15章 投资分析 投资概念、特点及度量、投资方案评价

第一节 行政决策概述 第二节 行政决策体制 第三节 行政决策过程

• 贝叶斯规则 • 基于观察值，将类先验概率 和类条件密度转化为后验概率 • 贝叶斯决策 • 最小化总风险 • 最小化误差概率：选择最大后验概率的类别 • 贝叶斯决策是理论上的最优决策，贝叶斯风险是理论上的最小风险 • 判别函数 • 判决区域和判决边界 • 多元高斯概率密度函数 • 假设类条件概率密度满足高斯分布 • 判别函数 • 判决面