CMD专家系统的理论建设之三——相对偏差法

前一篇论文建立的模型相似法,对医学专家系统的数字理论诊断不仅提供了一种方法,而且对理论的完整性和系统性方面起了一个重要的作用;但模型相似法要求的条件较强,本文放宽了条件,使实用性更为广泛和方便;此外,在提供方法的同时,还引入了一个实例来实现。     

核苷酸的统计关联和熵近似

本文讨论了核苷酸序列的整体性和长程关联,提出了用各阶Markov熵系列来描述核苷酸关联性质的熵近似。证明了在熵近似下大多数核酸序列的关联长度≤3,其中半数以上≤1,因此用单碱基信息熵和相邻碱基一阶Markov熵来描述是一个合适的近似。     

高斯整数环Z[i]关于主理想(p+qi)剩余类环Z[i]/(p+qi)

本文讨论了高斯整数环关于某主理想的剩余类环,得到了这种剩余类环全部不相等元的个数,从而它的结构已完全清楚。     

变长安排问题

假设有p台计算机,n张载有信息的网页,其各网页的长度都与计算机和时间有关,现在的问题是,求一个安排,使这p台计算机能在最短的时间内下载完这n张网页.对于任意的一个非负整数k,该问题没有nk-近似算法,除非NP=P.当任务t在时刻i在处理机j上被开始执行时的加工时间l(t,i,j)∈{k1,k2},我们给出了该问题的一个近似算法.     

基于边缘检测的高斯噪声滤波算法

针对传统去噪方法在滤除高斯噪声时导致图像边缘细节模糊的情况,提出一种基于边缘检测的去噪算法。先用Canny算子检测图像边缘,对边缘部分用K近邻平滑滤波器去噪,再对非边缘区域像素用改进的加权均值滤波器去噪。该算法具有较好的边界保持效果,与同类去噪算法相比具有更高的峰值信噪比。     

应用重整化群方法求解mKdv方程的渐进解

利用Kunihiro的基于包络理论的重整化群方法求解mKdv方程,介绍用重整化群方法求解mKdv方程的基本思路和做法,给出了一类三阶微分方程的一个近似解.并在此基础上建立了一套求解三阶微分方程的方案.     

基于稀疏重构的跳频信号检测方法

针对复杂电磁环境下跳频信号的检测问题,提出了一种基于稀疏重构的跳频信号检测方法,首先采用近似l0范数算法对含有干扰的跳频信号进行稀疏重构,采用拟牛顿法求解无约束多维最优化问题,然后对得到的时频图的频率分量进行二值形态学滤波以去除干扰和噪声,最后通过统计匹配信号的个数完成信号的检测。同时为提高算法的自适应能力,在选取二值化阈值时采用最大类间方差法。理论分析和仿真实验表明该算法在较低信噪比下仍能克服干扰和噪声并较好地保存各跳,实现对跳频信号的检测。     

改进分解进化算法的飞行器动态火力分配

为解决飞行器在一次性投放火力有限的情况下,如何动态分配多波次火力问题。将目标价值、目标威胁与火力分配相联系,建立动态火力分配多目标优化模型(DWTA)。在DWTA模型下包括数个子火力分配模型(SWTA),下一波次的SWTA由上一波次SWTA的打击效果作为输入来进行更新。改进了混合共轭梯度法的多目标分解进化算法(MOEA/D),提出加入高斯扰动来生成初始搜索点集合,并运用共轭梯度法进行搜索。运用算法对模型进行求解,仿真实验表明,算法在保留MOEA/D算法优点的同时,相比传统MOEA/D算法求解模型用时22s,改进MOEA/D算法仅用14s,提高了算法的收敛速度,并完成了对多波次火力的动态分配。     

直觉模糊信息系统下基于优势关系的邻域粗糙集

粗糙集是处理不确定性信息的有效数学工具,然而,在复杂的环境下,经典粗糙集并不能满足某些特殊的现实需要,因此,为粗糙集引入拓展要素,是增强模型可靠性的重要手段。文章在直觉模糊信息系统下,基于优势关系研究邻域粗糙集模型。首先将直觉模糊数与邻域粗糙集近似算子结合,刻画直觉模糊邻域粗糙近似算子,建立直觉模糊邻域粗糙集模型。然后,引入了优势关系,构建优势邻域类,进而构建基于优势关系下的直觉模糊邻域粗糙集模型,并研究了该模型的上下近似、优势邻域类、集合的基本运算等性质,给出了模型不精确性度量指标。最后通过实例验证了所提出模型的有效性。