基于泛灰区间数的齿轮传动设计参数分析

机械零件设计中许多设计参数往往以范围给定,设计人员需在不确定信息下确定设计参数的精确值,其设计思路包含着IF-THEN的判断逻辑.根据泛灰的运算法则,以齿轮设计计算为例,对所有条件集所产生的结果集进行分析计算,并对计算结果进行了充分讨论.此方法为机械零部件产品的设计和产品的评估提供了理论依据,具有重要的参考价值.     

基于粗糙集决策树算法的研究

传统的决策树方法在实际应用中存在很多不足,如生成树规模过大,抗噪性较差等,因此,提出了将变精度粗糙集和混合变量集算法应用于决策树分类中,通过变精度和混合属性集分类减小树的规模和过度拟合问题,降低了噪声数据对属性选择的影响,并通过实验证明该算法与传统的算法相比具有较大的优越性。     

基于正弦熵的均值-风险模型

就不确定环境下投资组合问题探讨了最小化正弦熵模型.基于收益服从不确定分布,从投资者利益出发建立带有收益和风险的投资组合模型.为求解在不确定环境下的模型,通过数值积分法设计了混合智能算法,最后通过数值例子验证模型和算法的有效性.     

对数正态总体的容忍限和容忍区间估计

对数正态总体在数理统计中占有重要的地位。本文从容忍限和容忍区间的定义出发,给出了对数正态总体的水平为（1-β,1-γ）的容忍限和容忍区间的估计。     

解一类垂直非线性互补问题的区间方法

本文提出了一种新的区间max运算,结合非线性方程的Krawczyk算子,给出了垂直非线性互补问题解的存在唯一性检验定理,并建立了求解垂直非线性互补问题的一类最佳Krawczyk算子,给出了具体算法实例.     

多变量非高斯脉动风压模拟的非迭代法

基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程的非迭代算法扩展至多变量非高斯过程的模拟.通过多变量高斯过程的相干函数来考虑多变量非高斯过程的互相关性,建立多变量非高斯过程的非迭代模拟算法.多变量非高斯风压的数值模拟表明:非迭代模拟算法能有效地模拟低、中、高斜度的多变量非高斯过程.     

基于高斯混合模型的EM学习算法

本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法——EM算法的算法实现．EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习，由于引入了隐含变量，导致算法难以保证收敛和达到极优值．本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习，引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件，从而能够确保EM算法的正确学习．     

两个不同型多状态部件温贮备退化系统的几何过程模型

研究了由两个存在两种故障状态模式的不同型部件和一个修理工组成的温贮备可修系统.假定两部件的工作寿命、贮备寿命和故障后的修理时间均服从不同的指数分布,对部件1的修理是几何修理而对部件2的修理是修复如新.通过补充变量法构造了一个二维马尔可夫过程,并运用几何过程理论和拉普拉斯变换工具,推导出了该系统在各个状态之间的拉普拉斯表达式以及系统的可靠度和首次故障前的平均工作时间.     

扩展Tempura语言统一模型检测算法

针对扩展区间时序逻辑目前没有可用的统一模型检测算法的问题,找到了该逻辑可执行子集即扩展Tempura语言的可判定子集——首先限定该逻辑一阶部分的常量与变量均为有穷可枚举类型,然后加上该逻辑的命题部分.在此基础上,提出了扩展区间时序逻辑统一模型检测算法,以判定由上述定义的语言子集所书写的规范程序是否满足命题版扩展区间时序...     

基于灰色信息的支持向量域分类算法

当被识别的样本包含有未确知性的灰信息时,传统的SVDD算法无法对其类别作出判别.针对这一问题,并考虑到SVDD算法是一种基于样本间距离测度的判别方法,提出了一种针对灰信息样本进行判别的支持向量域数据描述算法-GSVDD算法,该算法利用区间数对未确知性的灰信息进行表达,将区间运算引入到SVDD算法中,以区间距离取代原来的确定性距离,从而对灰信息目标样本进行识别.理论分析和实验结果均表明,该算法是有效和可行的.