基于FCM和BP神经网络的棉麻纤维识别方法研究

提出一种基于模糊c均值(FCM)和BP神经网络的棉麻纤维识别方法。首先,根据纤维横向和纵向截面形态的不同,提取6个特征参数,然后运用模糊c均值算法将样本聚类成3类,再将聚类后的数据作为BP神经网络的输入进行训练和预测,最后进行仿真实验。结果表明,将两种算法结合起来用于纤维的识别具有明显优势,是值得推广的纤维识别方法。     

基于模糊综合评判模型的中国发电企业国际化评价

针对中国发电企业国际化发展水平的研究近年来才刚刚起步。而进行定量分析的寥寥无几。本文在大量参考有关文献的基础上,以中国发电企业为着眼点,应用模糊综合评价模型,根据一套评价中国发电企业国际化发展程度的指标体系,对华能集团的国际化程度进行了测度。     

一般Levy过程下带违约风险的可转换债券定价模型

对可转换债券的相应标的股价S_t=S_0exp[(r-q)t+X_t],在X_t是Levy过程的假设下,运用傅立叶变换和残数定理,得出了带有赎回和回售条款的可转换债券的定价公式;同时,结合Duffie关于衍生产品带违约风险的定价方法,给出了带违约风险的可转换债券定价公式.     

模糊命题系统G(o)del和L*中条件真度的比较

首先把条件真度由三值逻辑系统推广到连续值系统Gdel和L＊中,然后通过计算同时包含伴随对（,→）的4个公式（pq）→r,p（q→r）,（p→q）r和p→（qr）基于同一个信息Γ={p}下的条件真度并比较其大小,得到条件真度的大小服从三角模算子的大小顺序,即τL＊≤Gτd.     

基于模糊预测的迭代学习控制器设计

一、引言 间歇生产过程是以顺序的操作步骤进行批量产品生产的过程,广泛应用于精细化工、药品生产、生物制品、现代农业等领域.由于传统的间歇生产过程中人工操作比重大,自动化水平低,间歇过程单元存在非线性、大滞后、时变和数学模型不确定等因素,难以达到理想的控制效果来满足工业生产柔性化趋势和产品多样化的要求.     

数控机床温度测点优化及热误差预测方法研究

热误差补偿技术是提高机床加工精度经济有效的方法,确定最佳关键温度测点布置位置和数目将极大提高机床热误差模型的精度和鲁棒性。针对一台立式加工中心,进行了机床热误差测量试验,根据其温度场,提出了模糊聚类与信息论相结合的方法,寻找最佳温度测点布置位置。该方法根据温度变量间的相似性,对温度变量聚类分组,然后利用互信息法对组内变量单独寻优,实现温度测点优化布置,最后利用多元线性回归分析建立机床热误差预测模型。在VMC1165立式加工中心进行了试验验证,温度测点减少为4个,热误差模型的拟合最大残差降低到5μm以内,相对于其他方法进一步提高机床热误差预测精度。     

仿真模型参数对射流成型及侵彻影响分析

为了研究聚能射流成型及侵彻靶板计算中,药型罩罩顶壁厚上网格划分数目对射流成型及靶板径向尺寸对侵彻靶板的影响规律,采用有限差分仿真软件对聚能射流的成型及侵彻靶板进行了数值模拟,得出了不同计算方案下射流成型以及侵彻靶板的计算结果。通过对比分析,确定当药型罩罩顶厚度上划分至少4个网格,靶板径向尺寸至少2.25倍装药口径时,数值计算可得较理想的结果。     

元、角、分与小数引发的关于“数感”的思考

“数感”是我们既熟悉又陌生的一个概念。在人们的学习和生活中经常要和各种各样的数打交道。人们常常会有意识地将一些现象与数量建立联系。建立数感可以理解为会“数学地”思考，这对每个人来说都是重要的。虽然我们不可能人人成为数学家，但都应当在一定程度上会数学地思考，数感是人的一种基本素养。     

北京某IT行业公司员工工作环境评价报告——基于层次模糊综合评价的方法

员工的工作环境对于员工的工作效率存在一定的影响，良好的工作环境可以提高员工的工作效率，而不良的工作环境则会极大的影响员工的工作效率。目前国内对于如何评价员工的工作环境研究的还比较少，笔者就根据一次实际的为企业评价员工工作环境的经历撰写本文。