基于区间数距离的模式识别方法

在模式识别中由于刻画事物的特征值具有不确定性,而区间数又能够有效地描述这种不确定性。因此,为了更好地研究这类模式识别问题,本文将区间数用于模式识别中,基于区间数的中点和宽度引入区间数的距离,依据择近原则,确定待识别对象的归属,最后通过算例验证其有效性。     

基于期望和宽度的新距离测度的区间数排序

通过考虑两区间数中任意两点之间的偏差,同时减去区间数公共部分中任意两点之间的偏差,利用区间数的期望和宽度,给出了一种新的区间数距离公式,并验证其合理性.最后基于该距离公式对区间数进行排序,并通过实例验证该方法的可行性.     

基于集对分析的直觉三角模糊数多指标决策方法

针对指标权重已知且指标值以直觉三角模糊数表示的多指标决策问题,提出一种基于集对分析区间型联系数的决策分析方法。首先给出直觉三角模糊数和区间型联系数的定义和运算法则,进而依据集对分析思想把直觉三角模糊数转化为区间型联系数,然后给出直觉三角模糊数多指标决策问题的决策步骤,最后给出一个实例,结果表明该方法可行有效。     

求解数值微分的一种新方法

在已知四点等距分布的情况下,就被插函数f(x)为ex和1/(1 x2)时,分别了给出相应的权,通过利用三次样条插值函数在节点处的弯距加权和找到了一种计算区间中点处二阶导数近似值的新方法,并给出了计算误差.数值例子表明该方法是有效的.     

一种基于SAE和BP网络相结合的人脸识别模型

基于浅层BP网络的模式识别在诸多领域有着广泛的应用,但对于稀疏高维度的数据,在网络模型训练时计算量大、参数繁多、训练慢、准确率低.提出了一种基于稀疏自动编码器(Sparse auto-Encoder,SAE)和浅层BP网络相结合的人脸识别模型.在深度SAE模型中,通过设置隐藏节点数少于输入输出节点数方法,自动学习样本的多种特征表示,来实现数据的降维和去稀疏性,将该方法产生的特征表示作为输入新样本数据,用于BP网络模型进行图像识别.通过人脸识别实验表明,第一通过SAE模型得到的特征表示进行人脸识别是可行的;第二SAE模型获得的多种表示分别进行人脸识别,并非第j层表示比第i层表示(j>i)效果一定好;第三该方法比单纯浅层BP网络进行人脸识别在效果上有一定程度的改善和提高.     

基于三元区间数的级数概念和运算

针对区间数理论在研究不确定问题时,需要借助级数理论对某些复杂的模型或方程求解,利用三元区间数的区间数表示,给出了基于三元区间数的级数概念和运算,得到了一些定理并证明了其结论的正确性.     

矢量介子主导模型及其应用

简要介绍了矢量介子主导(VMD)模型发展的历史,以π介子电磁形状因子的VMD描述为例介绍了VMD模型的基本思想,详细说明了用VMD模型计算衰变宽度的方法,最后给出了一些结论以及对VMD模型发展前景的展望.     

关于k-可表示Frobenius问题的拓展研究

拓展研究著名的不定方程问题-Frobenius问题,给出二元k-可表示Frobenius问题的若干结论及其证明,包括经典互素情况下的二元k-可表示数的上下界和严格分布区间,以及部分不互素情况的二元k-可表示Frobenius问题的相关结论。     

正、余弦函数的一种简捷作图法

对在现行高中数学第四章三角函数中正、余弦函数的作图和正、余弦函数的单调区间的表示,“中点坐标法”比传统的方法更简捷。利用“中点坐标法”研究同一周期中正、余弦函数的图象与性质,一方面可以降低正、余弦函数中关于图象平移的难度,另一方面可以引导学生从整体上去把握正、余弦函数的图象以及函数的单调性。     

A New Method of Ranking Fuzzy Number Based on α-Cut

提出了一种新的区间和模糊数的比较方法．在区间的数值意义的概念基础上，给出了理解模糊性的另一种方式．在这种理解方式下，定义了区间的数值意义的不等关系和基于α截集区间的模糊数的不等关系，并证明了模糊数的不等关系满足传递性．本文提出的方法实用性很强，并可以依据不同的应用需要作不同精确粒度的计算．