基于通用生成函数的结构可靠性优化

为提高传统可靠性分析算法求解工程问题的计算效率,将可靠性优化中的双循环法与通用生成函数相结合,建立优化的数学模型进行可靠性分析,并通过k-means聚类和同类项合并缩减计算成本,提高效率.计算结果表明:当优化模型的极限功能函数为线性方程或非线性方程时,通用生成函数的误差分别为6.1％和10％,与一次二阶矩法和二次二阶矩...     

基于二维函数地貌的遗传算法控制参数优化研究

针对遗传算法求解函数优化问题时控制参数难于确定的问题,提出先将函数按地貌信息聚成不同类,按类给出最佳的控制参数指导知识的解决方案。本文以复杂二维函数优化为例,提取表达函数的地貌信息特征参数,采用模糊C均值法将其聚类,得到适于不同类函数的最佳控制参数的知识。该知识可以指导遗传算法以最佳的控制参数进行函数优化。本研究为获取遗传优化最佳控制参数提供了一种新方法。     

基于最小生成树的多层次k-Means聚类算法及其在数据挖掘中的应用

针对传统聚类算法存在挖掘效率慢、 准确率低等问题, 提出一种基于最小生成树的多层次k-means聚类算法, 并应用于数据挖掘中. 先分析聚类样本的数据类型, 根据分析结果设计聚类准则函数; 再通过最小生成树对样本数据进行划分, 并选取初始聚类中心, 将样本的数据空间划分为矩形单元, 在矩形单元中对样本对象数据进行计算、 降序和选取, 得到有效的初始聚类中心, 减少数据挖掘时间. 实验结果表明, 与传统算法相比, 该算法可快速、 准确地挖掘数据, 且挖掘效率提升约50%.     

基于主动学习的复杂机械结构的可靠性分析

为了提高复杂机械结构的可靠性分析效率,结合自适应学习函数VF和k-means聚类分析方法,提出一种新的主动学习方法AK-MCS-K,该方法兼顾了失效概率的估计精度和计算效率.AK-MCS-K方法实现了并行计算,即采用多台计算机在每次迭代的同时进行多个样本的模拟仿真.在评估仿真耗时、功能函数为隐式的复杂结构的可靠性时,迭代次数的减少可以有效地节省时间,提高计算效率.与其他算法相比,AK-MCS-K方法在满足精度的条件下具有更高的计算效率.最后以某一类型刚柔耦合火炮协调器简化模型为例,对火炮协调器的定位精度可靠性进行了分析.     

基于可靠性的结构动态拓扑优化方法

实际工程结构设计往往在确定性范畴内进行,所得结构存在较大失效可能性.基于此,提出一种基于可靠性的连续体动态拓扑优化方法,将结构可靠性分析方法嵌套到连续体拓扑优化中.考虑了结构几何尺寸和材料体积的不确定性,并用高斯分布来度量.将结构可靠度作为约束嵌套到连续体拓扑优化中,属于二次嵌套优化问题,但计算效率低下,不适于工程应用.提出一种解耦策略将结构可靠性分析从连续体拓扑优化中解耦出来,使结构可靠性分析与动态拓扑优化为两个独立的优化循环,大大提高了计算效率.建立以结构基频最大为优化目标,满足一定体积约束和可靠度要求的优化问题,利用各向同性材料惩罚模型(SIMP)和移动渐进方法(MMA)求解该优化问题.所提方法可以得到满足不同可靠度要求的一系列最优结构,并用标准算例验证其有效性.     

热传导问题的通用格林函数及格林函数解

给出了对于各类线性热传导问题均适用的格林函数及格林函数解,从而为导热问题的求解提供了一种系统便捷的方法,也为其它数理问题的求解提供了一种借鉴     

浅议数列生成函数

本文介绍了数列生成函数,通过举例说明,在二项式系数的级数证明中,使用数列生成函数证明的一些技能与技巧。     

利用生成函数求解递推关系

生成函数方法是一种简单而有效地方法,本文介绍了利用生成函数求解递推关系的方法,并且在实例中进行了应用。     

基于生成对抗网络的低分化宫颈癌病理图像分类

使用生成对抗网络(GAN)扩充宫颈癌病理图像的数据集以提高计算机辅助诊断的准确率.首先,使用GAN进行细胞质部分图像生成;其次,使用两次k-means聚类对生成图像进行筛选;最后,使用Inception-V3模型对数据集进行分类训练.结果表明,在测试集相同的情况下,该方法可以将总体分类准确率提升约2.5%,尤其对低分化宫颈癌病理图像有显著效果.通过GAN解决了组织病理学图像无方向性、内容复杂、前景目标规则性差等问题,证明了该方法的有效性及发展潜力.     

基于约束信息的并行k-means算法

为获得分布式数据集上用户所期望的聚类结果,提出了基于约束信息的并行k-means聚类算法.在分析并行k-means能够有效实现对水平分布式数据集进行聚类的基础上,修改并行k-means算法的目标函数,设计约束并行k-means算法,将站点用户的约束信息以chunklet的形式引入到分布式聚类过程,从而引导算法执行有偏搜...     

Hankel矩阵的生成函数

画Ｈａｎｋｅｌ矩的生成函数，进而给同此类矩阵的相应多项式参数表示与核空间。     

通用试卷微机生成管理系统的实现

本文阐述了通用试卷微机生成管理系统总体结构,并对各子模块功能和特点作了系统描述,该系统采用了ＦｏｘＰｒｏ Ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ２．５ｂ专业版作为开发环境,可在４８６以上微型计算机实现。     

由函数生成的半群

考察了一些由函数生成的半群,并给出能生成半群的若干形式的函数,进而研究这种半群所具有的性质。     

生成函数的应用

在函数论、组合数学、解析数论等学科的研究领域中 ,一些恒等式的证明结果及证明方法极为重要。本文以生成函数为工具 ,讨论了生成函数方法的广泛应用。设 { An} (n=0 ,1 ,2… )是一待定数列 ,若能作出一个函数 F(x) ,使得 F(x)的展开式恰好是F(x) =A0 A1 x2 Anxn … ,则称函数 F(x)是数列 { An} (n=0 ,1 ,2… )的生成函数。相应地数列 { An}称为 F(x)的生成数列。一、幂级数作为生成函数最初应用幂级数作为生成函数的是欧拉 ,其后拉拉普斯曾广泛采用此方法。该方法主要是通过多项式或幂级数相乘方程中合并同类项 ,从而得到相关的结…     

正布尔函数随机生成算法

层叠滤波器是一类新型非线性滤波器，生成正布尔函数是确定层叠滤波器的关键．在应用全局化优化算法，如遗传算法、模拟退火算法时，如果不能随机生成正布尔函数，则无法应用这些算法优化层叠滤波器，提出了一种随机生成正布尔函数算法，能随机生成正布尔函数，使应用全局化优化算法优化层叠滤波器成为可能．仿真结果表明，该算法可行．     

基于凝聚函数的混合属性数据聚类算法

借助于近似极大值函数的凝聚函数,将传统数据聚类问题转化为无约束优化问题求解．首先利用一阶必要条件,推导出数值属性下数据聚共中心的计算格式;其次采用类属性分解方法,提出计算类属性数据对象之间距离的新方法,井在此基础上给出混合属性下数据聚类中心的计算格式和一个能处理数值型和分类型混合数据集的凝聚聚类算法;最后选取不同初始聚类中心,使用凝聚聚类算法对英语借词进行了聚类实验和分析．结果表明,凝聚聚类算法在计算效率和计算效果方面均优于模糊k-prototypes聚类算法．     

光滑函数芽的通用形变

文章证明了光滑函数芽的无穷小形变的存在性,进而得到通用形变的存在性,并得到了求通用形变的方法。     

生成函数在概率计算中的应用

本文通过引入生成函数为无放回取样,取样的对象有不同的类型,而且相同类型的对象是不可区分的试验中概率的计算提供了一种非常有效的方法。     

基于K-means聚类算法的研究

原始的k-means算法是从样本点的集合中随机选取K个中心,这种选取具有盲目性和随意性,它在很大程度上决定了算法的有效性．为消除选取初始中心的盲目性,应充分利用已有数据样本点的信息．采取对数据进行预处理的方式来选取初始中心．实验证明新的初始点的选取不仅提高了算法的计算效率,也提高了算法最终确定的聚类的精度．     

函数再现机构的可靠性综合

以曲柄滑块机构为例，提出了函数再现机构的可靠性综合方法，首先由机构的允许输出误差应用可靠性概念确定各构件尺寸，然后用概率法分配各构件的尺寸公差，从而使机构具有预定的可靠度。