Smooth拓扑空间的Moore-Smith收敛理论

以远域为工具讨论了smooth拓扑空间的Moore-Smith收敛理论.     

神经网络在成组技术方面的应用

阐述了成组技术及其在高级制造技术中的作用，在此基础上描述了神经网络在零件编码分类系统中的应用以及用神经网络设计制造单元的方法。     

从数据中挖掘模糊规则及其系统实现

针对一类多输入单输出模糊逻辑系统，提出一种简单而有效的方法从数据库中挖掘模糊规则．该方法产生的模糊规则库具有良好的完备性和鲁棒性，从仿真实验可以看出利用数据挖掘方法建立的模糊系统具有更好的逼近能力．为了使该方法在应用上具有良好的通用性，设计和实现了基于组件技术的数据挖掘系统．     

交通信号灯智能控制系统设计与实现

研究了运用PLC技术的交通信号控制系统，用简洁的软硬件使其智能化程度更高。采用PLC与计算机之间的通讯链接技术，完成交通对象的复杂控制。并运用模糊控制原理，将人的控制经验及推理过程纳入系统自动控制当中，使车辆行驶和道路导航实现智能化。     

模糊集合论在矿山控制网布设和图纸质量评定中的应用

应用模糊数学方法研究和处理矿山测量中存在的具有“模糊性”的问题。例如控制网布设方案及矿山测量图纸质量的综合评判。它能更准确地描述用精确数学模型难以描述的问题。     

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。     

星载激光雷达GEDI数据林下地形反演性能验证

【目的】新一代天基测高系统全球生态系统动力学调查(GEDI)对森林观测及经营具有重要意义,为探究GEDI V2(GEDI第2版)数据反演林下地形的性能,利用机载雷达数据验证林下地形反演精度,并探究反演精度的影响因素。【方法】分别以美国西波拉森林与中国帽儿山森林为研究对象,利用G-liht及帽儿山高精度机载雷达数据验证GEDI V2数据在针叶林及针阔叶混交林下反演地形的性能,并分析不同光束强度、光斑时间、坡度及植被覆盖度对地形反演精度的影响。【结果】美国西波拉针叶林地区地形反演精度均方根误差(RMSE)为2.33 m,平均绝对误差(MAE)为1.48 m;帽儿山针阔叶混交林地区地形反演精度RMSE为4.49 m, MAE为3.33 m。随着坡度、植被覆盖度增大,两种森林类型地形反演精度均降低。【结论】GEDI V2数据反演针叶林林下地形精度要优于针阔叶混交林,强光束优于覆盖光束,湿润地区白天效果更优,干旱地区黑夜效果更优;平缓地区数据使用效果极好,陡峭地区精度降低;中低植被覆盖度区域地形反演精度较高,高植被覆盖区域地形测定性能有所下降。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

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．