影响我国优秀女子七项全能成绩的主要因素分析

采用文献资料、访问、数理统计和灰色关联分析等方法 ,对我国八运会女子七项全能选手前 8名的运动成绩进行了分析与研究 .结果表明 ,80 0m、跳远和 2 0 0m是影响我国优秀女子七项全能成绩的主要因素 ,并提出了相应的对策建议 ,供七项全能运动员训练和比赛参考     

计算机模拟Al-Cu-(Mg)-(Ag)时效初期原子分布状态

采用MonteCarlo方法模拟了时效初期Al-1．8Cu,Al-1．8Cu-0．2Ag,Al-1．8Cu-0．5Mg和AL1．8Cu-0．5Mg-0．2Ag4种合金的原子分布图．结果表明在无Mg,Ag的Al-Cu合金时效时,Cu原子有强烈丛聚的倾向,而微量Mg,Ag的加入明显抑制了Cu原子的丛聚,其中,尤以Mg的作用最为显著,并且Mg,Ag之间还存在强烈的相互作用．作者认为,微量Mg,Ag对Al-Cu合金时效过程的影响是通过抑制Cu原子丛聚而实现的．     

基于决策树的神经网络规则抽取方法

将从神经网络中抽取一个可理解的模型视为一个归纳学习任务 ,其中 ,目标概念就是神经网络表达的功能 ,所生成的可理解模型是一个能很好近似神经网络的决策树 .在这个过程中 ,应用了决策树归纳学习的优化原则 ,使得生成的决策树能最简洁、准确地描述神经网络学到的知识 .实验证明 ,生成的决策树可以很好地近似神经网络 ,且比用传统方法生成的决策树具有更好的分类精度 ,同时NNtoDT算法也保持了具有较好的通用性和可扩充性的特性 .     

模糊超椭球分类算法及其在无约束手写体数字识别中的应用

为获得具有强推广能力、高效的识别算法 ,提出了基于模糊超椭球聚类的模糊超椭球分类算法 ,并且用于无约束手写体数字的识别。模糊超椭球聚类能充分利用训练样本集的分布信息 ,运用较少的类别个数来表征复杂的样本分布 ,获得良好的识别效果和推广能力。在此基础上 ,模糊超椭球分类算法加入了有监督的控制 ,使算法在聚类过程中可以确定合适的类别数 ,使学习结果能更好地反映训练集的概率分布。然后 ,采用学习矢量量化等算法对其进行进一步有监督训练 ,从而取得更好的训练效果。在国际通用的 NIST字库和实际采集的手写体数字集进行的实验中 ,模糊超椭球分裂算法获得了令人满意的结果 ,而且具有进一步发展的潜力。     

灰色模型与铁路车流预测控制

对铁路线路分界口现行车流控制方式提出改进意见 .针对系统内车流变化规律 ,进行灰色系统预测控制建模 ,从理论上、实践上和效果上都达到了灰色模型预测控制的目的     

中国主要通信出口产品发展趋势预测

根据通信产品的特点, 选择灰色模型( GM) 对我国主要通信出口产品的发展趋势进行预测, 并结合世界通信市场未来发展趋势,分析影响我国主要通信产品出口的因素,为面向国际市场发展我国通信产业提供决策依据.     

基于灰色系统理论的内燃机故障诊断

在传统诊断技术的基础上,结合灰色系统理论,提出了内燃机灰色故障诊断系统,并运用灰色关联度对样本进行聚类分析,实现对设备运行状况的监测与诊断。实例表明该方法简单实用,具有一定的工程应用价值。     

陕西省公路客运需求预测方法研究

通过分析陕西省公路交通运输的现状,统计了近几年的客运量,建立和运用灰色系统理论模型预测未来几年的客运量,为相关部门进行资源合理配置提供参考依据.     

基于语义的Ontology聚类研究

提出了一种基于语义的Ontology相似性计算方法,该方法不仅考虑概念本身的相似性,还考虑了属性集合和相关概念集合的相似性,通过概念基本相似性极限控制属性集合相似性计算的范围,通过语义半径控制相关概念的范围.以基于语义的Ontology相似性方法计算Ontology聚类的相似性矩阵,采用凝聚层次聚类算法实现Ontology聚类.实验表明:基于语义的Ontology聚类能够获得满意的效果,在性能上优于使用oMAP相似性方法的Ontology聚类.     

测试井数据资料的数据清洗技术研究

针对测井和试井资料中存在数据质量的问题,提出了一种基于聚类分析和神经网络预测技术的数据清洗新方法。该方法首先检测测试井数据中存在空缺项的记录数据,对无空缺数据项的记录数据采用模糊聚类分析技术进行数据分类,再对各类数据分别进行蚁群聚类分析和神经网络学习并矫正噪声数据。将该数据清洗方法运用到试井分析中进行检验,取得了良好的效果。为提高测试井数据质量进行正确的解释评价提供了保证。