基于模糊聚类循环迭代模型的心脏病预测方法

心脏病已成为全世界导致死亡的主要原因之一,心脏病的预测和早期诊断对人类的健康具有重要意义.采用模糊聚类循环迭代模型对心电图进行分析处理,以期给医生提供对心脏病进行预测和早期诊断的辅助手段.描述了系统中使用的模糊聚类循环迭代模型,分析了病症与疾病的模糊关系和关联程度,并给出了实际应用的例子和性能评价.     

模糊层次分析下航天设备寿命预测方法的评价

在轨运行航天设备的寿命预测是保证航天器安全可靠运行的核心技术之一.现有文献中已报道了多种航天器设备的寿命预测方法,但缺乏对现有方法的预测性能、适用性等方面的综合评价.从方法原理、方法实现和方法验证3个角度出发,构建了一个在轨航天设备寿命预测方法的评价系统.在层次分析法的基础上,应用三角模糊数理论确定指标权重,使得评价过程更合理、评价结果更准确.以卫星动量轮的寿命预测方法为例,对所提评价系统进行了有效性验证.     

模糊变量时间序列及其应用

为了解决实际研究过程中模糊数据设定不准确的问题,采用模糊数学方法。应用模糊度说明了数据变量模糊化的重要性,给出了模糊变量和模糊变量时间序列的定义,并用计量经济学和数据挖掘例子说明变量模糊化的必要性。结果表明:研究中的很多数据确实具有模糊特性,模糊变量时间序列的应用有利于得到更客观的计量模型及进行时间序列挖掘。模糊变量时间序列的提出对计量经济学和数据挖掘有一定的参考价值。     

中国南部交通流量预测模型研究

交通流量预测是智能交通系统技术应用的重要组成部分.为提高预测水平,引进基于区间二型模糊神经网络的交通流量时间序列预测模型,给出了基于二型模糊神经网络的仿真算法.并结合广州市某高速公路为例对交通流量进行预测,对比计算了该方法与一型模糊神经网络预测方法的预测结果,仿真表明该系统具有精确性和高可信度,预测准确性明显高于传统的一型模糊神经系统.     

三角模糊数的立方根及在模糊系统上的应用

以往的文献很少讨论模糊数的立方根表示和成员关系函数.模糊数的立方根能够用来解决模糊控制系统中的一些问题.本文新提出了一种三角模糊数的立方根代表值和隶属度函数.最后,作为一个数值示例,模糊数的立方根被应用到一个模糊系统例子中.     

关于T-S模糊系统的稳定性

研究了Takagisugeno模糊系统的稳定性·应用LMI技术,在一个由模糊子系统的系数矩阵构成的负定矩阵中,充分地考虑了模糊子系统间的相互作用,给出了一个比Kim,E的结果更一般、更简洁的TS模糊系统二次可稳的条件·并且用相同的例子说明比Kim,E的条件放宽了很多·     

Type-2模糊系统在黄金价格预测中的应用

选择了一个模糊时间序列的模型来确定模糊系统初始参数,同时运用了Type-2模糊系统和Type-1模糊系统进行了训练及预测,比较了他们的训练逼近效果,以及预测效果,给出了仿真.     

一种基于线性模糊信息粒的时间序列预测算法

[目的]由于经济、金融、环境和生态等多个领域中时间序列数据规模的持续增长,对其进行预测变得日益复杂,为了提高大规模时间序列的长期预测效率,探索构建模糊信息粒的创新方法,以准确反映数据集大小和趋势信息.[方法]首先,根据模糊拓展原理,研究各种模糊信息粒,包括区间型、三角型和高斯型模糊信息粒的距离定义.随后,结合时间序列片段的中心线段和离散程度信息,引入一类新颖的模糊信息粒.这些粒子可以有效捕捉指定时间范围内时间序列的趋势信息和离散程度,进一步地提出高斯型模糊信息粒距离的函数表达式和几何解释.为了将这些粒子用于时间序列预测,设计一类模糊推理预测系统,该系统可以利用历史数据构造模糊信息粒,并从高斯型模糊信息粒序列中提取模糊推理规则.[结果]高斯型模糊信息粒距离的函数表达式具有简洁的数学表示,可以合理地反映两个高斯模糊信息粒的中心线和离散程度的差异.模糊推理预测系统可以从高斯型模糊信息粒序列中提取有效的规则,实现时间序列的长期预测.实验结果表明,结合线性高斯模糊信息粒与模糊推理系统的预测方法在均方根误差和平均绝对百分比误差方面优于其他数值预测算法和其他模糊信息粒推理方法,包括自回归模型、自回归...     

一种改进的神经网络集成法预测PMV指标

为解决大样本的PMV指标预测问题,采用基于模糊聚类的神经网络集成方法,将原始样本集模糊划分为多个相交子集,通过这些模糊子集训练神经网络得到预测个体,再对个体输出加权结合获得预测结果.在进行神经网络集成过程中,采用微粒群算法有效克服了聚类和常规神经网络训练容易陷入局部最优的缺点,总结出一种更加有效的神经网络集成方法.实验结果表明:基于微粒群的神经网络集成算法有较好的全局优化性能,其集成的神经网络系统能更准确地预测PMV指标.     

一类非线性系统的模糊可靠控制器设计

基于T-S模糊模型,从正常闭环系统的可靠性问题入手,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究一类非线性系统的模糊可靠H∞控制器设计问题.首先,对前期已有的结果进行了描述和比较,然后给出了T-S模糊系统的数学模型,并以线性矩阵不等式(LMI)的形式提出了系统模糊可靠H∞控制器存在的充分条件和控制器设计方法.所设计的模糊可靠H∞控制器的设计方法简明,使得故障闭环系统二次稳定,满足H∞性能指标,便于应用.数值例子验证了结论的正确性和控制器设计方法的有效性.     

一个新的启发式搜索算法

本文提出一个新的启发式搜索算法,它可以在搜索过程中不断改善启发函数h,使最坏复杂度降为O(N)(N是被搜索图的大小)。本文还指了L.Mcro对“无普遍最优算法”的证明中的漏洞,并给出了新的证明。     

一类特殊的有界变量目标规划的算法

对一类从m个决策变量中选择n(n≤m)个决策变量的有界变量目标规划问题,本文用0-1变量建立了它的数学模型,并提出了一种目标规划分层序列的改进算法及一种启发式算法。     

启发式教学法在《电视教材编导与制作》课程教学中的应用

在对启发式教学法的概念和意义以及《电视教材编导与制作》这门课程的特点进行一定的了解的基础上,作者详细分析了启发式教学的思想内涵、本质特点和具体的实现方式.然后结合课程的内容和特点,配合本人三年的实际教学经验,深入研究应用相关理论知识来提高课程教学质量的具体方法.     

现代启发式教学的应用与研究

现代启发式教学与传统启发式教学有不同的目标、任务、重点与模式,可以突出学生的主体地位,让学生真正参与到课堂教学活动中,与教师、同学展开平等、自由、真诚的对话,在这种对话中掌握高等数学知识,领会现代数学的思想方法。     

模糊启发式搜索初探

AI中的一个重要研究课题是关于启发式搜索技术的研究。以往在启发式搜索技术方面着重于用概率统计等一些成熟的理论来构造模型。本文针对概率统计用于模拟人的直觉信息的不足,提出了将模糊理论与概率统计统一的思想,并由此构造更加合理的启发式函数,初步形成了FA算法。本文对FA算法进行了较详细的讨论。     

基于元胞自动机的启发式算法的改进

将元胞自动机应用于机器人路径规划,对移动机器人及其周围环境建立元胞自动机模型。机器人环境空间完全已知时,利用启发式算法与元胞自动机模型结合的方法,通过反复遍历具有最低耗费值的一系列元胞生成最优路径。并利用多层次的交互式元胞自动机,在方向有约束和地形耗费不同的环境中实现机器人的路径规划。     

—种改进的启发式属性约简算法

文章对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题。针对这一不足,在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法。提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果。     

启发-互动式教学法在生物化学教学中的初步探索

生物化学是在分子水平上阐明生命现象的科学，是医学的主要基础课程之一。生物化学课堂教学是培养学生创新和实践能力的重要手段，选择合适的教学方法是决定课堂教学成功的关键。笔者将启发-互动式教学法应用于生物化学课堂教学，通过提高学生的学习兴趣，提高了课堂教学质量，获得良好的教学效果。     

启发式教学法在Java课程设计中的实践与探索

为提高学生的Java项目开发能力,在课程设计中采用启发式教学法,并结合安徽理工大学开设的基于Java开发信息管理系统进行课程设计.在讲解Java访问数据库的基本知识后,渐进式启发学生应用所学知识完成项目开发,反思式启发学生讨论项目开发中遇到的问题;引入MVC分层的项目开发思想,通过类比式启发学生完成课程设计任务.采用启发式教学,有助于学生夯实面向对象思想基础知识,理解项目开发框架,提高实践能力.     

Aheuristic Algorithm for Berth Scheduling Problem in Container Ports

In this paper,the berth scheduling problem is transformed into a special two-dimensional packing problem with some constraints.A nonlinear programming model for the problem is established,and a heuristic algorithm is proposed to solve the model.Simulation results show that the algorithm can improve the utilization of berths on discrete berth scheduling in the container port.