对称模糊优化模型评价函数解法

提出一种通过截集水平耦合各子目标满意度函数构造评价函数，进行对称模糊优化模型求解的新方法．该方法利用可变权函数动态协调目标集间以及目标集与水平截集的相互作用关系，使评价函数达到最大值，不仅避免了常规直接解法和迭代解法对模型转换带来的不便，而且能够对所建立的目标集和各子目标满意度进行客观评价．给出了两个实例进行验证。     

基于核函数的模糊C均值聚类算法

通过引入Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间,实现了对样本在特征空间的优化,使各类样本之间的差别增大,从而较好地实现了对差别微弱的样本类之间的聚类．仿真实验的结果证实了该方法的可行性和有效性．     

一个数论函数及其均值

引入了一个新的数论函数,研究了其均值性质,并给出了一个渐近公式。     

一个数论函数及其均值

对任意正整数n,设IKk(n)表示不小于n的最小k次幂 ,以及FKk(n)=IKk(n)-n,利用初等方法和解析方法,研究了新定义的数论函数FKk(n)的均值性质, 并给出了一个较强的均值渐近公式.     

基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优、 快速收敛的特点, 结合模糊C 均值（FCM）算法提出一种新的模糊聚类算法. 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程, 使算法具有很强的全局搜索能力, 很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷; 同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度. 实验结果表明, 与FCM相比本文算法聚类更为准确, 效率更高.     

一个新的数论函数及其均值

在位数函数定义的基础上,利用初等方法得出了位数函数a(m,n)的p次均值Ap(N,n)的精确计算公式.     

一个新的复合函数及其均值

对任意给定的正整数k,定义函数δk（n）=max{d：d│n,（d,k）=1}.同时,对任意整数q,定义m次补数数列bm（n）为使bm（n）n=q^m成立的最小整数.文章用解析的方法研究了复合函数δk（bm（n））的均值性质,并给出了一个渐近公式.     

二阶矩模糊随机过程协方差函数的性质

应用随机过程、模糊数学和模糊随机过程的基本理论，给出了二阶矩模糊随机过程的定义，讨论了二阶矩模糊随机过程协方差函数的有关性质。     

模糊控制器隶属函数曲线的优化方法

应用遗传算法优化隶属函数曲线的疏密分布，阐述了优化的基本原理和具体实施过程，最后将该算法应用于一类对象模糊控制系统的设计中。仿真结果表明：该方法得出的隶属函数具有较为理想的控制效果。     

Smarandache双阶乘函数及其混合均值

利用初等方法和解析方法,研究了双阶乘函数Sdfk(n)的性质,获得了几个较强的均值性质及渐进公式.     

基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法

为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用动态调整学习因子,提高算法的优化性能.实验表明,本文算法优于单一使用核模糊属性c-均值聚类算法和基于粒子群优化的核模糊c-均值聚类算法,也优于目前常见的典型聚类算法.     

一个数论函数及其均值计算

采用数学归纳、组合等方法,推广了n进制中非零数字立方和函数的均值,得出其二次均值A2(N,n)的精确计算公式     

基于最优质量水平模糊优化模型的建筑施工质量管理

成功的工程管理模式对建筑施工企业的经济效益和社会效益起到至关重要的作用。研究了最优质量水平模糊优化模型在建筑施工质量管理中的应用,为各因素的定量化提供数学模型和定量分析方法,从而控制施工过程中的质量。     

基于模糊逻辑推理的铣切削过程稳健参数优化

研究利用模糊逻辑推理的方法对铣切削过程进行稳健参数优化.根据铣切削实验机理,引入可控因子和噪声因子,建立铣切削稳健参数优化模型,对切削表面粗糙程度和粗糙高度两个响应同时优化.首先对多响应进行降维,采用满意度法将两个响应值转化为满意度值,然后分别利用满意度函数法加权几何平均计算得到一个综合满意度值和采用模糊逻辑推理方法将两个响应的满意度值转化为一个模糊推理等级.最后对这两种方法的可控因子与输出值进行主效应分析,分析可得二者的优化结果具有高度一致性,验证了模糊逻辑推理方法在铣切削稳健参数优化过程的有效性.而模糊逻辑推理过程具有能够避免权重设置的不足,且不需要建立精确的数学模型等优点,也使得该方法在多响应稳健参数优化领域具有普适性.     

一个新的数论函数及其均值计算

定义了一个新的Smarandache函数,采用归纳、猜测、组合等方法求出均值A(N,n)的精确计算公式,推广和加强了相关结果.     

用模糊K均值聚类分析研究茶叶分类

选用茶叶的6个化学参数,运用模糊K均值聚类分析方法进行分类研究,得到了比判别分析等其他方法更为丰富的信息,有利于对分析结果进行研究,是一种具有优势的模式识别方法.     

基于PSO的模糊C均值聚类算法

在分析模糊C均值聚类算法存在不足的基础上,提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的模糊C均值聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,不仅克服了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感、噪声数据敏感、易陷人局部最优的问题,而且有较快的收敛速度.试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法.     

二进制中数字之和函数及其均值估计

通过猜想、数学归纳和推理论证等方法,研究了数字之和函数的均值性质,给出了二进制中数字之和函数任意m次均值(m∈N*)的一个估计.     

关于一个可乘函数及其均值

如果正整数n的所有真因子的乘积不超过n,称n为简单数.利用初等方法研究了可乘函数gd(n),gφ(n)在简单数序列上的性质,给出两个渐近公式,丰富了数论函数理论.