多神经网络分类器的融合方法的比较

算术平均、多数投票等融合方法已被很多研究者广泛使用,使用这些融合方法的假设条件是所有分类器是相互独立的。用互不相容的子集作为训练集来提高各个神经网络分类器的独立性。选择9种常见的融合方法在2个UCI的两类数据库进行实验,用来比较哪种融合方法更有效。实验结果表明取大法能获得很好的融合效果,加权平均法和加权投票法的融合性能不比平均法和多数投票法好。     

一周沪深市场概览

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基于模糊有序加权平均算子的模具设计与制造课程开发

针对当前模具设计与制造数字化技术的广泛应用,研究了决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题,给出了一种模糊有序加权平均（FOWA）算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结。基于FOWG算子及互补判断矩阵排序公式,给出了一种对决策方案进行排序和择优的算法。利用该算法对模具设计与制造课程开发方案进行排序和择优,为高职教育构建一个开放的、动态的课程体系提供了依据。     

浅议油气田企业原油拉运费用管理中存在的问题及对策

近年来,随着油气田企业产能建设规模的逐年增长,原油拉运费用作为维持油气田企业正常生产的费用之一,在油气田企业逐年攀升,占油气操作费用的比重越来越大,基本在10％左右。如何有效控制原油拉运费用,提高原油拉运费用的效益性、效果性和经济性,成为油气田企业管理者关心的重要问题之一,因此,积极探索原油拉运费用降低之途径对油气田企业实施低成本战略具有较强的现实意义。本文收集和查阅了各油气田企业有关原油拉运管理方面的制度、政策,提取并核实了运费支出等相关基础数据,加权平均选定分析对比的假设最优值,     

一种模糊评判的实现方法

总结了模糊评判模型的特点,提出了一种基于“层次分析法”和“加权平均模型”的三级综合评判的实现方法,并通过实例系统的开发验证了系统的可行,对模糊评判的实现及推广具有积极的意义。     

“抢反弹”股基普遍跑赢大盘

6月底以来A股出现触底反弹行情,股票方向基金净值"给力"回升。根据天相和Wind数据统计,6月21日至7月7日期间,上证指数涨幅达到6.60%,同期前十大基金公司中有九家旗下股票方向基金的资产规模加权平均净值增长率跑赢大盘。前五大基金公司旗下股票方向基金的资产规模加权平均净值增长率分别为:华夏8.69%、易方     

基于IOWA的我国能源需求组合预测模型的应用研究

基于诱导有序加权平均算予的组合预测方法是近年来发展的具有广泛应用的预测模型。本文首先采用多元回归、基于HP的ARMA模型及灰色预测方法建立了我国能源需求的单项预测模型,随后引进诱导有序加权平均算子的概念,建立了我国能源需求的组合预测模型。并对我国未来的能源需求量进行了实证分析。预测结果表明该模型能提高组合预测精度,是一种较为简便、快捷且预测效果较好的方法。     

基于delta算子的不确定项观测器设计

常规用不确定项的界估计来设计控制器容易带来保守性和动态性能差的缺点,本文就delta算子描述下的不确定离散系统,通过引入离散加权平均的概念,提出了一种不确定项观测器设计方法,从数学上证明了所得的观测值在加权平均意义下是无偏的,并对观测器的观测误差精度进行了分析,证明了适当选择观测器增益可以得到满意的精度.