基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法

为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM)进行优化。将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类内紧致度、类间分离度与类间清晰度结合的适应度函数,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对马氏距离模糊聚类进行研究,提出了基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法(Mahalanobis distance fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization,DPSOM-FCM),并将此新算法与FCM(fuzzy c-means algorithm),M-FCM,PSO-FCM,IFPSOFCM(importance for fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization)算法,在UCI(university of californiairvine)数据库的6个标准数据集上进行实验对比分析。结果表明,DPSOM-FCM算法具有算法收敛性和聚类有效性,并且聚类精确度优于其他算法,对高维数据的聚类识别能力强,即该算法具有全局优化作用。     

黄山市稽灵山次生马尾松种数量动态

为掌握稽灵山马尾松次生林种群的数量动态和生存状况,采用“空间取代时间”的分析方法来编制稽灵山马尾松种群静态生命表,并以生存分析为理论基础,对稽灵山马尾松种群动态进行了研究。结果表明：（1）稽灵山马尾松种群结构是纺锤形,幼龄个体和老年个体数量少,中龄个体较多,种群在一定程度上表现为衰退型;（2）种群的死亡率随着龄级的增加而不断增长,死亡率峰值出现在第8龄级;（3）该马尾松种群的存活曲线属于Deevey II 型。马尾松是亚热带次生林的过渡树种,其群落的衰退,有利于其他物种的生长,适当辅以人工抚育,对于丰富该地区树种多样性具有重要意义。     

一类一维p-Laplacian非线性奇异三点边值问题正解的存在性

利用Leray-Schauder非线性抉择定理和锥不动点定理证明一类一维非线性奇异p-Laplacian三点边值问题{(Φ(u′))′+q(t)f(u(t))=0,0t1,u(0)=0,u(1)=αu(η),0η1,0α1存在一个正解u∈C[0,1]∩C1(0,1],在(0,1]上u0,其中Φ(s)=s p-2s,p1,允许q(t)在t=0有奇性,并且非线性项f在u=0处具有奇性.     

SUMT法在传动轴优化设计中的应用

惩罚函数(SUMT)法将一个约束优化问题转化为一系列无约束优化问题来求解,数值稳定性好,求解范围广。将其应用到某型号空心传动轴的重量最小化设计,以其各项使用性能和尺寸要求为约束条件,采用内点罚函数法建立优化设计的数学模型,通过迭代得到最优设计参数。结果表明：SUMT法收敛快、精度高,是求解机械优化设计问题的高效算法。     

基于计算实验的流感大流行预防策略

流感是人类健康的重大威胁之一.为探索预防新型流感大流行的有效策略,建立了北京市计算流行病模型,评估了边境口岸检疫,病例治疗,病例隔离,社会关系抗病毒预防以及免疫接种措施对四种新型流感大流行的预防效能.结果表明:边境口岸检疫对于预防新型流感大流行的作用非常有限;积极的病例治疗可预防传播能力类似于2009年A(H1N1)的新型流感大流行;高强度的病例治疗和病例隔离可预防传播能力类似于1957年A(H2N2)的新型流感大流行;对于传播能力类似于1918年A(H1N1)的新型流感,在高强度病例治疗和病例隔离的基础上须对病例的社会关系进行抗病毒预防才有可能预防大流行;而对于具有超级传播能力的新型流感(R_03.3),必须依靠有效的广谱疫苗才能预防大流行.研究结果对于进一步完善我国应对流感大流行的应急准备与处置计划具有参考价值.