加权和法在Vague集中的应用

针对应用广泛的加权和法的特征,研究在Vague集中应用加权和法,提出了在Vague集中应用加权和的方法,并通过实际算例验证了此方法的有效性.     

基于深度学习的直觉模糊集隶属度确定方法

直觉模糊集隶属度、非隶属度和犹豫度的确定方法是直觉模糊集理论与应用研究中一个十分重要的问题,其直接影响着相关方法的可扩展性及应用结果。然而,现有方法存在主观性强、标准难以统一等问题,并且大多基于模拟数据进行实验,难以应用至实际数据。针对上述问题以及大规模非结构化数据,提出一种基于深度学习的直觉模糊集隶属度、非隶属度和犹豫度确定方法。新方法克服了传统方法的技术和思维局限,拓展了直觉模糊集相关问题的研究思路,为其实际应用提供了更多可能。     

基于吴方法的确定和分类(偏)微分方程古典和非古典对称新算法理论

本文基于微分形式吴方法,给出了确定和分类微分方程古典和非古典对称的统一的机械化算法理论.用该理论克服了在传统Lie算法中存在的缺陷,使确定和分类对称更系统和直接,从而扩大了对称方法的应用范围.这也是吴方法在微分领域中一个新的应用.     

基于灰色关联度理论的飞机顶层设计方案优选决策模型

探讨了飞机方案设计阶段应用决策方法的重要性;建立了飞机顶层设计方案优选的层次结构和评价指标体系;应用灰色关联度理论和方法建立了方案优选的灰色层次决策模型,并利用该模型对某飞机设计方案进行优选评价和敏感性分析,得到了满意的结果     

火工品可靠性试验数据的综合分析方法

升降法试验数据和固定刺激量下的成败型试验数据,是两种最常见的火工品可靠性试验数据．我们应用Markov链,研究了升降法试验数据下,感度分布参数的极大似然估计的特性．在此基础上,应用Bootstrap方法和Bayes方法,给出了综合分析两种试验数据的方法．最后,将该方法应用于520底火的可靠性鉴定,得出了有益的结论．     

统计相关性分析方法的进展

系统综述了自19世纪开始且至今常用统计相关性的方法,例如Pearson和Spearman相关系数,CorGc和CovGc 相关性及距离相关性方法。重点介绍了2011年提出的MIC方法以及由此引发的毁誉参半的大量评述,旨在揭示这一热点领域研究面貌。该领域不仅受到统计学家的关注,而且受到了分析大样本和异质数据的应用研究领域的学者们的追捧,例如基因组生物学家和网络信息研究者。这些研究者期望在众多已有方法的理解和剖析中更恰当地付诸应用,并提出新的应用问题来推动新的分析方法的创造。     

线性变系数中立型变延迟微分方程谱方法的收敛性

本文主要研究了应用谱方法求解线性变系数中立型变延迟微分方程,构造了相应的基于Chebyshev和Legendre正交多项式的数值方法, 证明了其收敛性,最后给出了数值算例. 这些结果表明应用谱方法求解延迟微分方程可以获得谱收敛与谱精度的计算效果.     

概率约束最优化问题

概率约束最优化问题是随机规划的一类重要问题,在金融、管理和工程计划等领域有广泛的应用. 概率约束优化问题近年来受到了广泛的关注和重视,在应用建模、理论和方法等方面取得了不少重要的进展. 这里主要概述和总结处理概率约束的主要方法和思想,包括凸内逼近方法、情景逼近方法、DC方法和整数规划方法等,并对概率约束最优化的研究前景进行讨论.     

分段连续型随机微分方程指数Euler方法的稳定性

给出了线性分段连续型随机微分方程指数Euler方法的均方指数稳定性.经典的对稳定性理论分析,通常应用的是Lyapunov泛函理论,然而,应用该方程本身的特点和矩阵范数的定义给出了该方程精确解的均方稳定性.以往对于该方程应用隐式Euler方法得到对于任意步长数值解的均方稳定性,而应用显式Euler方法得到了相同的结果.最后,给出实例验证结论的有效性.     

利用变分迭代技术解时滞微分方程

应用变分迭代法这种较新的迭代技术解具有初值条件的时滞微分方程.通过这种方法,获得了它的数值解和精确解.通过一些实例充分地说明了这种方法是有效地和便捷的,所得的值与精确解相比较,进一步表明了这种方法的可靠性和精确性.而且这种方法还能被应用到其它领域.     

PLK方法适用性的研究

本文基于Π-U理论,对PLK方法应用于奇异摄动问题的适用性进行了研究,给出了形式渐近解的一般公式和应用PLK方法的必要性条件,并举例对本文的方法的应用进行了讨论,     

一种基于支持向量机预测模型的精度提高方法与应用

介绍了支持向量机模型的特点 ,针对该模型在经济预测中的应用 ,提出了一种提高该模型预测精度的方法 ,并进行了理论分析和实际应用的验证 ,说明了该方法能够获得更加准确的预测结果 .     

解线性方程组的松弛方法及其应用

线性方程组在科学和工程领域中有着重要的应用,松弛方法是求解线性方程组的有效算法之一.本文在著名的Gauss-Seidel迭代法的基础上,研究了一种有效的松弛方法.理论分析表明,该方法能收敛到线性方程组的唯一解.此外,我们还将该方法应用在鞍点问题和PageRank问题的求解上,并得出了相应的数值结果.结果表明该方法比现有的松弛方法更有效.     

变量替换在大学数学中的应用

变量替换方法在大学数学解题中的应用极其广泛且是效果显著的一种方法。为了提高学生的数学思维和解题技巧。本文对变量替换方法在大学数学中的应用进行了总结,以便学生能熟练掌握和灵活运用好变量替换法。     

基于Gauss公式的GM(1,1)模型的背景值构造新方法与应用

分析了GM(1,1)模型中的背景值,改进了相关文献的方法,提出用数值积分中的G auss公式重构模型中的背景值,可以有效地提高模型的预测精度和适用性,并将此方法应用到我国城市内分泌、营养和代谢疾病及免疫病致死人数占死亡总人数的百分比的有效预测,理论分析和应用实例表明了文章所提的方法的有效性.     

区间直觉模糊集多属性决策方法

定义了区间直觉模糊集的加权算子和加权几何集成算子,介绍了现有的区间直觉模糊集的得分函数和精确函数.定义了一个新的精确函数,此函数弥补了已有函数的不足和缺陷,应用新定义的精确函数,提出了对区间直觉模糊集多属性决策问题进行决策的方法.最后以应用实例对该方法进行说明和验证.     

单纯形分布非线性模型的局部影响分析及其应用

讨论了单纯形分布非线性模型的局部影响分析问题.应用Cook(1986)的影响曲率方法研究了该模型关于微小扰动的局部影响,得到了局部影响分析的曲率度量.同时也应用PoonW Y和Poon Y S(1997)的保形法曲率方法研究了该模型的局部影响.对常见的扰动模型,分别进行了局部影响分析,得到了计算影响矩阵的简洁公式.最后还研究了两个实例,说明文中方法的应用价值.     

基于可拓分析的信息模式识别方法

采用可拓评判方法,应用物元概念和关联函数,确定了玉米螟种群动态分级识别的的经典域物元和节域物元,提出了一种新的基于可拓分析的信息模式识别方法,并探讨了其应用.应用结果表明,历史拟合率达100%,1995、1996两年预报,其结果与实际一致.说明该识别方法具有良好的应用前景,一种全新的模式识别分类器.     

一种遗传模糊神经网络数据挖掘算法

数据挖掘是近年来信息处理领域出现的新的研究方向。本文探讨了扩展型TS模糊神经网络和遗传算法在数据挖掘中的应用,并提出了一种把模糊神经网络与遗传算法相结合的数据挖掘方法。在该方法中由遗传算法自适应地构造和优化TS模型,TS模型完成预测,这种预测是建立在遗传算法的聚类结果之上的。二者的结合,提高数据挖掘的应用效果。文章最后给出该方法的应用实例。     

模糊输入时滞系统的输出反馈控制及稳定性分析

针对一类状态不可测的模糊输入时滞系统,应用平行分布补偿算法(PDC),设计了模糊观测器,提出了基于模糊观测器的输出反馈控制方法,给出了保证模糊时滞系统渐近稳定的新的充分条件.应用广义Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,证明了模糊输入时滞系统的渐近稳定性,同时给出了控制和观测增益矩阵的分离设计算法.仿真结果进一步验证了所提出的方法和条件的有效性.