政策科学并不是一门精确的(经验)科学,它与经验科学追求的目标有所不同:经验科 学追求真理,并寻求理解和预言;政策科学关心更有效地操纵或控制现实世界,寻求帮助 决策者做出更好的政策选择。同时,政策科学服从于科学的传统,遵循科学研究的程序, 并具有科学的精神气质。它强调尽可能使用科学的方法及理性分析,为科学的客观性、真 理性、可检验性而努力。这样,理性分析尤其是定量分析方法在政策研究或政策分析中占 有重要的一席之地,是政策科学形成、发展的一个主要方法论基础

第一节 专家评估法 一、个人判断法 二、专家会议法 三、头脑风暴法 四、德尔菲预测法 第二节 主观概率法 一、主观概率 二、主观概率加权平均法

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架

指将每天股票价格或 股市指数的开盘价、最高价、最低价和收盘价 的变动情况记录下来,然后按照一定的方法绘 成图形,投资者根据形态分析股票或股市的变 迁与变化的态势、前后关系等,从而决定是否 进行投资决策的一种常见的技术分析方法

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

第一章 绪论 •财务管理的概念 •财务管理的目标 •财务管理的基本原则 •财务管理环境 第二章 财务管理的价值观念 •资金时间价值 •投资风险价值 第三章 财务分析 •理解财务报表 •财务分析技术及应用 第四章 债券及其估价 •债券的估价术语 •债券的种类 •债券的信用等级 •债券估价 •与债券估价相关的几个关系 第五章 股票及其估价 •优先股评价 •普通股评价 第六章 长期借款与租赁 第七章 资本预算中现金流的确定及评价方法 第八章 资本成本 第九章 杠杆效应分析 风险的类别 经营杠杆 财务杠杆 联合杠杆 第十章 资本结构 资本结构概述 资本结构理论 资本结构决策方法 第十一章 股利政策 西方股利理论 影响股利政策的因素 股利政策决策

第一章 供应链管理基础理论 ◼ 1.1 供应链的基本概念 ◼ 1.2 供应链管理的产生 ◼ 1.3 供应链管理的概念和内涵 第二章 供应链的规划和设计 ◼ 2.1 供应链的规划 ◼ 2.2 供应链的决策 ◼ 2.3 供应链的设计 第三章 供应链管理策略及应用 ◼ 3.1快速反应策略及其应用 ◼ 3.2有效客户响应策略及其应用 ◼ 3.3联合计划、预测和补货策略及其应用 第四章 供应链采购管理 ◼ 4.1 传统采购与供应链采购 ◼ 4.2 供应链管理下的采购决策 ◼ 4.3 供应链管理下的采购模式 第五章 供应链库存管理 5.1 传统的库存管理 5.2 供应链库存管理模式 5.3供应链库存优化方法 第六章 供应链生产管理 ◼ 6.1传统的生产计划与控制 ◼ 6.2供应链管理下的生产计划与控制 ◼ 6.3供应链管理下的生产计划与控制模型 第七章 供应链合作伙伴关系 ◼ 7.1供应链合作伙伴关系的概述 ◼ 7.2供应链合作伙伴关系的建立及影响因素 ◼ 7.3供应链合作伙伴关系的选择 第八章 供应链信息管理 ◼ 8.1网络经济与供应链管理 ◼ 8.2供应链管理中的信息技术 ◼ 8.3基于供应链的物流信息系统 第九章 供应链绩效管理 ◼ 9.1 供应链绩效评价的基本概念 ◼ 9.2供应链绩效评价的方法和应用 ◼ 9.3供应链管理下的激励机制 第十章 供应链财务管理 ◼ 10.1 供应链财务管理的概述 ◼ 10.2 供应链管理下的财务分析 ◼ 10.3 供应链成本管理 第十一章 供应链组织管理 ◼ 11.1 传统企业的组织结构和业务流程 ◼ 11.2 供应链企业的业务流程重组 ◼ 11.3 基于BPR的供应链企业组织结构

第7章 渠道冲突与合作管理 学习目标：理解和应用下列概念及理论 – 渠道冲突的基本概念和类型； – 渠道冲突的原因； – 解决渠道冲突的策略和方法； – 渠道窜货及其解决对策； – 渠道战略联盟的基本概念、条件和形式。 第8章 渠道管理中的营销组合问题 学习目标：理解和应用下列概念及理论 – 各类产品决策对渠道管理的影响与两者关系； – 定价有关决策对渠道管理的影响与两者之间的关系； – 促销策略对渠道管理的影响与两者之间的关系

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

模糊隶属度无统一算法,定义存在分歧.根据模糊概念\内涵明确,外延不明确\的特点,定义隶属度为不同外延对内涵的从属程度.在信息系统中,概念的外延用对象表示,内涵由属性表示,由此提出了求解隶属度的新算法:由原始统计数据组成初始信息系统,用粗糙集理论求得其商集并构建集值信息系统;该集值信息系统对应的条件概率空间中的条件概率即为隶属度.广义上信息系统可分为信息系统(无决策属性)和目标信息系统(有决策属性)两类.隶属度也可分为两类:第一类外延对象为内涵属性本身值,如年龄对青年人的隶属度(信息系统);第二类外延对象为不同于内涵属性的另一属性值,如边坡工程安全系数对稳定状态的隶属度(目标信息系统).计算以上两个实例,前者与已有结论作对比验证,后者与函数选择、经典统计方法及贝叶斯公理作对比验证,可知结果可靠,算法可行