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81.
为了用集对分析方法进一步刻画不完备信息系统,文中把新集对分析理论与粗糙集理论结合在一起,提出了一种新的集对粗糙集模型,从而拓宽了集对分析方法的应用;定义了一种不完备信息系统的上、下近似算子,得到了一些相关的性质。最后通过一个简单的例子说明了上述方法的可行性。  相似文献   
82.
粗集神经网络系统及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
讨论了粗集神经网络系统及其在心电图自动识别中的应用。根据识别需要,从MIT心电图数据库获取心电图特征参数,根据粗集理论对属性进行优化,并用BP神经网络进行学习。运用这些特征参数和训练好的BP神经网络对心电图进行分类,识别准确率达到90%。  相似文献   
83.
为更好地识别目标,提出一种基于模糊自动机的目标识别系统.该系统先对图像进行处理,然后对目标识别.系统包括图像预处理、特征提取、目标匹配和实验4个部分.与现有的其它方法相比,本文方法利用目标图像的全局特征和局部特征,并运用模糊自动机进行目标识别.仿真结果表明,基于模糊自动机的目标识别效果比现有其它识别方法的识别效果要好,其正确识别率高达94.59%.  相似文献   
84.
真空吸塑机及其性能实验研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
刘玮  郁舒兰  丁伟 《包装工程》2011,32(18):34-37
基于南京林业大学自主研制的小型真空吸塑成型机,采用控制变量法,测定了热塑性ABS板的吸塑加热软化温度及时间,使用工业设计模型制作的6种典型非金属材料制作了吸塑模具,并就不同材料制作的模具的吸塑性能进行了实验研究与总结,为设备的使用、曲面形态模型的制作提供了技术依据,具有较好的实际意义和推广应用价值。  相似文献   
85.
为了明确蔗糖对七味白术散治疗菌群失调腹泻小鼠肠道细菌多样性的影响,将48只SPF级小鼠随机分成4组,正常组小鼠灌胃无菌盐水,以头孢拉定、硫酸庆大霉素混合灌胃小鼠构建菌群失调腹泻模型,然后分别灌胃无菌盐水、七味白术散50%量超微汤药、七味白术散50%量超微汤药加糖,治疗结束后,提取肠道微生物宏基因组,通过扩增核糖体DNA限制性酶切片段分析(ARDRA)技术研究肠道细菌多样性,判断药效。结果表明,七味白术散50%量超微汤药组、七味白术散50%量超微汤药加糖组及正常组的条带数和OTU数均为6,多样性指数分别为2.322、2.585、2.585;相似系数分别为0.363 6、0.277 8、1.000 0;从相似系数分析发现,七味白术散50%量超微汤药加糖组相似系数低于七味白术散50%量超微汤药组;聚类分析、主成分分析表明,七味白术散50%量超微汤药组较七味白术散50%量超微汤药加糖组更接近正常组,说明七味白术散50%量超微汤药组与七味白术散50%量超微汤药加糖组均能治疗小鼠菌群失调腹泻,且七味白术散50%量超微汤药组对小鼠的治疗效果优于七味白术散50%量超微汤药加糖组。七味白术散在临床用药时不加蔗糖更理想。  相似文献   
86.
在分析传统的基于GNSS载波相位测量模型对整周模糊度解算的一般规律后,得出一般归整映射的性质,进而提出粗糙归整映射理论,用来解决整周模糊度浮点解归整问题,提高了整周模糊度的搜索效率,一定程度上解决了载波相位实时测量的技术难题。  相似文献   
87.
粗糙集模型的扩展是粗糙集研究的主要内容之一,目前已经存在许多有关粗糙集模型的扩展形式。其中基于覆盖而建立的粗糙集模型得到了很大的发展,然而学者们主要是针对单个论域进行研究的,但是实际生活中的问题却往往是在多个论域上的,如在医疗诊断中的应用等。同时考虑到在实际生活中,研究的对象往往是不确定的,即带有模糊的。基于以上考虑,提出了在两个论域上的覆盖粗糙模糊集模型,并对近似算子的性质进行了研究。  相似文献   
88.
通过在经典粗糙集模型中引入函数,得到了一个广义的变精度粗糙集模型和一个广义的概率粗糙集模型。将这两个广义的模型进行比较研究,又得到了一个更广义的粗糙集模型,这个模型既是变精度粗糙集模型的推广也是概率粗糙集模型的推广,对推广模型的性质做了相应的研究。  相似文献   
89.
粗集决策表与决策表简化的可信度比较   总被引:1,自引:1,他引:0  
根据粗集决策表提供信息的完备性,借助可信度的定义,对粗集决策表和简化的决策表的决策规则的可信度进行比较,得出了简化后的决策表的决策规则的可信度高于简化前的决策表的决策规则的可信度,为粗集理论的应用提供了有用的分析工具。  相似文献   
90.
剃须刀产品已进入生命周期中的成熟期.造型的创新性、新颖性已成为提高产品竞争力的关键性因素。文章将形态语义学方法论介入到剃须刀产品造型设计中来,提出本土剃须刀造型设计应遵循以理服人、以情感人的设计原则。对于提高产品造型的创新性、内涵性。提升产品的竞争力,从而走出本民族自己的设计道路具有重大的现实意义。  相似文献   
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