基于模糊C均值聚类的二维直流电阻率与射频大地电磁联合反演

为结合直流电阻率（direct current resistivity, DCR）与射频大地电磁（radio-magnetotelluric, RMT）法反演优势,开展了二维DCR与RMT数据联合反演研究。在经典最小结构模型正则化的基础上,采用平衡算子调节两个数据间的权重,引入模糊C均值（fuzzy C-means, FCM）聚类对电阻率模型进行约束,根据数据均方根误差自动调整FCM聚类项的权重,提高了联合反演效果。通过单独反演与联合反演结果的对比,分析了两种方法的反演能力,总结了联合反演的优势。模型试算表明,DCR与RMT数据联合反演得到的电阻率模型较单独反演更接近实际模型,FCM聚类约束的应用可进一步提高联合反演的效果。     

基于预训练模型和混合神经网络的医疗实体关系抽取

医疗文本具有实体密度高、句式冗长等特点,简单的神经网络方法不能很好地捕获其语义特征,因此提出一种基于预训练模型的混合神经网络方法。首先使用预训练模型获取动态词向量,并提取实体标记特征;然后通过双向长短期记忆网络获取医疗文本的上下文特征,同时使用卷积神经网络获取文本的局部特征;再使用注意力机制对序列特征进行加权,获取文本全局语义特征;最后将实体标记特征与全局语义特征融合,并通过分类器得到抽取结果。在医疗领域数据集上的实体关系抽取实验结果表明,新提出的混合神经网络模型的性能比主流模型均有提升,说明这种多特征融合的方式可以提升实体关系抽取的效果。     

基于三支决策的密度敏感谱聚类

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。     

图的一种加权邻接矩阵谱半径和能量的界

图G的一种加权邻接矩阵记为A_db(G)=(a^db_ij)_n×n,若顶点v_i和顶点v_j相邻,则$a_{i j}^{d b}=\frac{d_{i}+d_{j}}{d_{i} d_{j}}$, 反之a^db_ij=0.给出图G的加权谱半径的上下界,并在此基础上给出加权谱半径的Nordhaus-Gaddum-type关系.得到了图G的加权能量的几个上下界,并在此基础上给出加权能量的Nordhaus-Gaddum-type关系.     

σ—可加Fuzzy集上的Fuzzy测度

文[2]在σ-可加 Fuzzy 集上提出了可加 Fuzzy 测度的概念,得到了许多与经典测度一致的很好的结果,但在实际问题中往往会出现非可加的情况,本文研究了σ-可加 Fuzzy集上非可加测度(即 Fuzzy 测度)的结构待征及其性质,并说明文[3]中的绝大多数结果是本文的特殊情形。     

模糊聚类应用于MIS子系统划分的研究

本文介绍了模糊聚类应用于ＭＩＳ子系统划分的新方法,包括基于模糊等价关系的方法和基于模糊相似关系的“最大树”方法．     

高分子力学中的Valanis－Landel假说

根据经验公式的建立原则和橡胶的各向同性性能,讨论了Ｖａｌａｎｉｓ－Ｌａｎｄｅｌ假说中关于“任何一种应变类型的应力一应变关系,可从单一的纯剪试验推导出来”这一重要结论,并证明了结论的正确性,还研究了结论的应用。     

ORACLE SQL* FORMS主从块设计

介绍在ＯＲＡＣＬＥＳＱＬ＊ＦＯＲＭＳ中快捷且灵活地建立主从关系的一种方法．     

并行工程计划问题的模糊网络分析方法

基于网络流模型,本文提出了确定模糊网络关键路线的参数线性规划方法,并给出了反映决策者偏好信息的模糊网络关键路线和工程模糊完工期的隶属函数形式,从而得到了模糊网络关键路线性质的更全面结果。最后,针对模糊环境下的并行工程计划问题,给出了模糊网络的分析方法。     

批量制造业模糊交货期准时化生产计划方法

通过建立批量制造业模糊交货期下的准时化生产计划模型,将隶属度函数引入到生产计划问题中,从而拓宽了准时化生产计划问题的研究范围,并为实际生产计划的编制提供了一种有效途径。