组合函数的相等实现——Ⅱ.分离变量法

在献〔１〕中，给出了求解组合函数相等实现后种图形解法，本用这种方法讨论可分离函数及不可分离函数的实现问题。     

关于亚纯函数的ρ（r）—亏量与ρ（r）—相对亏量

Ｖａｌｉｒｏｎ，Ｓａｒａｎｇｉ和Ｐａｔｉｌ等人先后定义并研究了有穷正级ρ的亚纯函数的ρ（ｒ）－亏量。作者曾定义并研究ρ（ｒ）－相对亏量。本文定义并研究了有穷正级ρ的亚纯函数关于小函数的ρ（ｒ）－亏量与ρ（ｒ）－相对亏量。     

条件不完全确定的发散思维型数学问题

“在条件A之下,会产生哪些、什么样的结果B”的问题,就是发散思维型的问题。若其中的条件A带有某种不确定成份,这就构成一种“条件不完全确定的发散思维型数学问题”。这种问题求解过程中的思维活动,有许多特点,对于培养学生的创造性思维有相当高的教育价值。本文以实例为基础对此做了讨论。     

有穷长半模偏序集上的一个定理

本文是对参考文献[1]第二章定理14证明的补充和改进。该定理乃指: 定理14.在任何上(或下)半模的有穷长的偏序集内,Jordan-Dedekind链条件成立。 文献[1]中,考虑上半模情形,谈到已知一个连接链:γ∶a=x_0相似文献   

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

面向不完备单值中智信息的三支决策模型

首先,给出了单值中智信息系统和不完备单值中智信息系统的概念,在此基础上,利用平均值法将一个不完备单值中智信息系统补全为完备的单值中智信息系统;然后,基于补全的单值中智信息系统给出了对象间的相似度的定义,进一步建立了面向不完备单值中智信息的三支决策模型;最后,通过例子阐述了模型的具体应用,并讨论了模型中的参数对决策结果的影响.     

无初始状态统计知识时多变量系统的最优平滑与预报

在无初始状态统计知识的情况下,我们分别就固定点平滑、固定滞后平滑与预报３种情况给出了动态系统的最优线性最小偏差估计（ＢＬＩＭＢＥ）,同时还给出了完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构性的概念及系统完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构的充要条件     

基于卷积型变分原理的半解析法及其在热传导中的应用

本文基于积型变分原理提出了瞬态热传导问题的半解法,该方法在空间域内作有限元离散,在时间上用纵数表示,吸取了现有求解瞬态问题方法的优点,又克服了其缺陷,一维和二维算例结果表明。该方法进求解热传导问题的一种新型、有效的方法。     

关于随机截断下半参数回归模型中的相合估计的一点注记

文[1]研究了随机截断下半参数回归模型中的相合估计,但其强相合性的证明有些问题。本文给出了其强相合性的新的证明。     

环向加筋圆柱壳轴向不均匀冲击响应

对轴向不均匀冲击载荷下环向加筋圆柱壳的动力响应进行了研究,在考虑了壳体及加筋肋骨骨的剪切变形和转动惯性的情况下,运用Ｈａｍｉｌｔｏｎ原理推导出壳体－肋骨系统的运动方程,并且采用一种半解析有限差分法进行求解,着重探讨了加筋肋骨对环向加筋圆柱壳动力响应的影响。