一种新的水平集停止项函数选取方法研究

现今的停止项采用的全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果。为此,构建了一个新的停止项函数,该函数在梯度较小时为一个常数,超过某个阈值后为单调递减函数,直至到某个梯度时递减为零。这保证了采用该函数的水平集方法能够实现在同质区加速演化,在边缘区停止演化的目的。实验结果表明,采用新的停止项函数能够使水平集方法获得更好的分割结果。     

一种基于粗集理论的属性权重构造方法

提出一种新的基于粗集理论的权重构造方法来解决传统决策中主观性问题和冗余性问题,并给出了一种新的判据模式.新方法分析论述了可拓学中存在的数学逻辑错误,并与通过其他决策方法得出的结论作比较.最终通过实验分析来说明方法的有效性和可行性,从而为管理决策提供了一种新的思想.     

单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.     

基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。     

对数学质量的指标体系的分析

用属性识别的理论研究数学质量的指标体系 .提出了一种直观简捷的属性测度函数的确定方法及三个数学质量的评价准则 .     

投资组合有效集问题和它的一种算法

本文构造了一种二次参数规划转轴方法,并在此基础上提出了Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ投资组合有效集的一个解法。该方法的优点在于能够处理各投资项目之间的协方差距阵为半正定的情形。     

植物群落性状不定等规律与联系数学

栽培植物群体构成栽培植物群落.群体性状集合成群落性状.由于群体的相辅性状和相克性状以及结构等原因,群落的性状不一定等于其群体性状之和,数学模型为:w(∧∨)Σx1.应用联系数学的理论和方法证明栽培植物群落性状不定等规律,调控群落性状和评判群落优劣,具有重要的理论和实际的意义.表1,参6.     

建立频繁项目集向量的极大频繁项目集挖掘

在分析和研究诸多经典关联规则挖掘算法或最大频繁项目集挖掘算法的基础上,提出了一种新的极大频繁项目集挖掘算法BOFPV_MMFIA算法.该算法引入频繁项目集向量FP-V,将极大频繁项目集的挖掘过程转化为频繁项目集向量FP-V的与运算过程.算法只需扫描数据库一次,克服了Apriori及其相关算法产生大量候选集和需多次扫描数据库的缺点.又不同于BOM算法,挖掘频繁k_项目集时,需要进行 次k个向量的与运算.因此,BOFPV_MMFIA算法的效率明显高于Apriori、DMFIA及BOM算法.     

基于DPSO最小碰集算法的掩盖故障识别

针对可测性分析中掩盖故障识别的难点,提出一种掩盖故障存在性的判定及计算其冲突集方法;并将离散粒子群算法(discrete binary particle swarm optimization,DPSO)用于求解冲突集的最小碰集,实现掩盖故障最小碰集的求解;为克服DPSO易陷入局部最优的缺点,还比较了惯性权重对DPSO算法性能的影响。实例验证表明:与求解掩盖故障的其他方法相比,惯性权重线性变化的DPSO算法不仅提高了算法效率,而且避免了其他算法求解时容易出现"计算爆炸"的问题,尤其适合于识别大型复杂系统的掩盖故障。