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41.
杨亚锋 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2013,(2):249-252
解决现行的集对联系函数四则运算中存在的不确定性问题与逻辑谬误.分析联系函数与模糊隶属函数在表达事物之间联系的相似性,借鉴模糊逻辑的基本方法,定义了以联系度为真值形式的集对命题,进而给出集对逻辑的析取、合取、取否运算法则,建立了集对逻辑的基本框架.在此基础之上,分析了集对逻辑运算的七大运算定律:对合律、幂等律、交换律、结合律、分配律、吸收律和摩根律,由此证明集对逻辑运算构成的代数(S,,,)为软代数. 相似文献
42.
黄洪钟 《西南科技大学学报》1996,(1)
建立了汽车起重机起吊系统在冲击载荷作用下进行塑性动力学分析的力学模型,分析了起吊系统受冲击载荷作用时的塑性位移,提出了模糊允许塑性位移等概念,探讨了吊臂折臂的模糊分析方法。 相似文献
43.
针对井的数量和分布空间有限,磁法三维反演存在计算量大,反演多解性严重的问题,开展基于模糊C均值聚类约束的井-地磁法联合数据空间反演.采用数据空间反演方法,提高三维反演计算效率,然后在反演中引入模糊C均值聚类对反演迭代结果进行物性约束,提高反演结果可靠性.通过理论模型和冬瓜山矿区模型进行反演分析.结果表明:数据空间反演能... 相似文献
44.
一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略 总被引:11,自引:0,他引:11
阐述了基于 Rough集的时间序列数据的挖掘策略 ,重点讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题 .实践证明 ,Rough集理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具 ,对于时间序列数据的挖掘同样也是有效的 .文章强调了时间序列数据中的多方面信息 ,包括原始数据及其变化量、变化率所提供的信息. 相似文献
45.
随着大数据时代的到来,如何快速、准确地从海量数据中挖掘有用的信息成为一个极其关键的问题。随着样本数据维度和数量的增加,导致K-Means聚类算法的计算成本急剧增加。因此,一种新颖的加速精确K-Means聚类算法近期被用来降低计算成本,称为“Ball K-Means”。尽管Ball K-Means降低了计算成本,但是该算法和K-Means算法都缺乏全局搜索能力。因此,本文从全局搜索能力和计算成本两个因素考虑,通过在Ball K-Means算法中引入一种防止聚类过程过早收敛的探索向量,提出一种针对高维度、大样本数据的基于探索向量的Ball K-Means聚类算法,称为“Ball XK-Means”。实验结果表明,在高维度和大样本数据下,本文提出的算法不仅比Ball K-Means和K-Means算法能够获更稳定和更精确的聚类结果,而且比K-Means和XK-Means算法有更低的计算成本和更高的效率。 相似文献
46.
本文从财务、满意度、项目管理能力、企业核心能力、外部环境5个维度构建了国有建筑企业PPP项目运营能力评估指标体系,采用AHP–熵权法对指标赋权,运用模糊综合评价法构建了国有建筑企业PPP项目运营能力综合评价模型,结合某全民健身中心项目进行了实证分析,并就改善项目运营水平提出建议。 相似文献
47.
提出一个具有动态性能指标的完全脱离模型的自组织模糊逻辑控制系统.系统的性能指标由一个随机结构开始,评价规则通过一个基于自增强机制进行在线优化的微遗传算法来产生.算法对非线性麻醉过程中肌肉松弛状态的控制效果进行了验证.通过和标准自组织系统的控制效果比较,该算法的优势体现在因为自学习能力导致的控制鲁棒性上,它能够很好地处理变参数动态系统和大时滞系统的控制问题.在每轮控制中,所提出的算法都以少量模糊控制规则(最多18条)实现了控制要求. 相似文献
48.
目的 挖掘中药熏蒸治疗椎动脉型颈椎病的组方用药规律。方法 以“颈椎病”或“项痹”和“中药熏蒸”为关键词,检索CNKI、WanFang、VIP建库至2022年2月28日的相关临床文献,使用Excel 2016、SPSS Modeler 18.0、SPSS Statistics 26.0统计软件为工具,对符合筛选标准的中药熏蒸处方进行频次分析、关联规则分析、因子分析及聚类分析。结果 符合筛选标准的期刊文献53篇,共涉及中药处方64首,共计106味中药,包含毒性中药10味。使用频次排名前5位的中药依次为红花、川芎、威灵仙、当归和羌活;中药分类主要以活血化瘀药、祛风湿药为主,四气以温性为主,五味以辛味为主,归经以肝经为主。毒性中药使用频次较高的为制川乌、艾叶、制草乌等,中药分类以祛风湿药、活血化瘀药为主,四气以热性为主,五味以苦、辛味为主,归经以肝经、脾经为主。关联规则分析得到核心中药组合14组,因子分析可提取公因子6个,系统聚类可聚为4类。结论 中药熏蒸治疗椎动脉型颈椎病以祛风湿、活血化瘀为主,经数据挖掘技术对中药熏蒸方治疗椎动脉型颈椎病的组方规律进行分析,可为椎动脉型颈椎病的遣方用药和新药... 相似文献
49.
50.