基于指标差异化的双集团DEA效率研究——以某高校人文类-理工类学科效率评价为例

研究如何公平有效实现具有不同投入产出指标集的两个集团间决策单元DEA效率比较问题,通过设计"求同存异"的指标融合运算,针对形成的多种效率评价结果,运用OWA算子,进行集成计算,实现对双集团DEA效率的综合分析。所提出的方法突破了传统DEA固定指标体系的限制,拓展了DEA的应用范围。最后通过案例演算方法的可行性。     

具有势函数V(r)=A1r-10-A2r-6+A3r2分子晶体的Hamiltonian本征方程的精确解

本文采用连分法得到描述分子晶体中分子之间的相互作用势V(r)=Atr-10-A2r-6+A3r2(A1,A2,A3＞0)的分子晶体的Hamiltonian算子的精确的能量本征值和能量本征函数.     

经济领域中信息融合方法的讨论

信息融合在经济、金融等许多领域发挥着重要作用,不同的信息融合需要不同的融合算予,不同的融合算子一般产生不同的融合效果,从而在经济、金融市场预测分析中得到不同预期的结果.目前,已有许多融合算子.如取大算子、取小算子、均值算子、加权平均算子、积分算子等,这些算子都不是定义在集合划分上的.受ID3决策树生成算法的思想启发,本文提出了一种基于集合划分的融合算子,研究了其基本性质,在一定条件下,这种融合算子的值可在最细的划分处达到,为经济领域的研究提供一种新的信息融合方法.     

二元算子方程组的迭代求解

利用锥理论和单调迭代方法,本文在Banach空间对一类二元算子方程组的求解进行了探讨,利用较简捷的务件,得出方程组的最小最大解和最大最小解,及其上下控制逼近式．并推广到n元算子方程组的情形,改进了许多有关结果．     

基于粗糙集理论的知识发现

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类等方面得到了广泛应用。介绍Rough Set理论的基本思想及分析了粗糙集方法的特点,描述一种基于粗糙集理论的知识发现步骤,并以实例作出说明。     

Estimates of Central Moments for One Kind of Exponential-Type Operators

In this paper,the explicit estimates of central moments for one kind of exponential-type operators are derived.The estimates play an essential role in studying the explicit approximation properties of this family of operators.Using the proposed method,the results of Ditzian and Totik in 1987,Guo and Qi in 2007,and Mahmudov in 2010 can be improved respectively.     

学生上机兴趣的粗糙集分析

利用粗糙集理论。分析了学生上机兴趣与教师因素的关系,通过学生对各因素的重要性分析,为今后学生上机教学中如何提高学生学习兴趣提供了理论依据     

一种基于边缘信息的车牌字符分割算法

提出了一种新型的基于边缘信息的车牌字符分割方法,首先对采集的彩色车牌进行灰度化,在去除噪声后,对车牌区域利用SUSAN算子进行边缘检测.通过垂直投影分割,确定字符区域的不同宽度,利用字符宽度的分类与区域前后文宽度的变化可降低误分割的概率.实验结果表明,采用该算法对车牌字符进行分割时,可显著提高分割的正确性.     

基于蚁群算法的图像分割方法改进研究

图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。     

基于粗糙集的模糊综合评判

将粗糙集理论应用于模糊综合评判.该方法利用粗糙集理论中的知识约简方法挖掘评价指标,然后利用基于粗糙集理论中信息量的概念确定评价指标的权重,使模糊综合评判更简便易行、评判结果更加客观可信.