自动剔除实验测量中坏值的方法

在实验中，如果一系列测量值中混有坏值，必然会歪曲实验的结果。若能将这些坏值剔除，就一定会使结果更加符合客观情况。坏值的判别通常有两种方法，即物理判别法和统计判别法。在实验过程中，因为读错、记错、仪器突然跳动、突然震动等因素造成的坏值，可以随时发现，随时剔除，直到重新进行实验，这就是所谓的物理判别法。但有些时候，常常是整个实验做完后，也不能确定哪些测量值是坏值，这时就要用到统计判别法，这种方法人工来做，既费时费力，又缺乏准确性。为此，我们编制了计算机程序，实现了利用微机在大量测量值中自动查找并剔除…     

基于个人超出值的区间值合作博弈新的求解模型

从个人超出值的视角研究特征函数为区间值的合作博弈和联盟为模糊集的无限模糊联盟区间值合作博弈.首先,利用区间值距离公式定义个人超出值;然后,建立最小化所有局中人个人超出值的最优化模型,进一步得到两类区间值合作博弈的显式解析解,并证明该解的性质;最后,通过数值实例验证所提出区间值合作博弈求解模型的实用性与有效性,为区间值合作博弈提供一种新的求解思路.     

C/C++的左值性探秘

二十一世纪的今天,计算机技术在迅速发展,C/C++在计算机语言中应用是最为广泛的,也是最复杂的一种语言,此种语言能帮助人们充分掌握和理解计算机程序设计,有其重要的基本技能,本文主要对C、C++、左值、右值及其关系进行了分析。     

二值触发器和三值触发器的关系

本文研究二值触发器和二值触发器的关系。当三值信号中有一值不会出现时，各型三值触发器在功能上将转化为相应类型的二值触发器，立即转化为相同结构的二值触发器，另一些三值触发器结构稍加变换也转化为常用结构的二值触发器，便于用统一的方法研究三值时序电路，以及二值与三值混合的时序电路。     

用二值逻辑对多值逻辑进行优化

提出以二值多输出逻辑优化软件OPLG为基础，对多值逻辑函数进行逻辑优化的方法．通过对多值变量、多值函数的二进制矢量描述，将多值多维体转换为布尔表达式积项形式，从多值多维体的多值最小项出发，给出计算基本无关集的方法。对多值逻辑函数的优化通过调用二值逻辑优化软件OPLG(允许的最大输入、输出变量之和为300)来实现，二值逻辑优化的结果最终再转换为多值多维体的表示形式。     

一种三值逻辑电路的模拟方法

本文介绍一种三值逻辑电路的模拟方法，它是通过构造模拟三值逻辑电路的基本元件。这些元件以所构造模拟保持信号连接线作为计算对象，使模拟的各个功能由保持信号关系的过程来模拟。     

改进的区间值模糊集交互式遗传算法

区间值模糊集的交互式遗传算法,能有效缓解用户的疲劳,同时避免用户因一时无法给出确定值而浪费掉的时间,大大加快了收敛速度。首先采用区间值模糊集的方法表示对个体进行评价的适应度值,即为区间适应度值,然后对其进行排序,按照排序结果采用交互式遗传算法进行全局搜索。整个过程符合人的思维过程,能有效搜索到用户满意的个体。将该方法应用于图像检索系统中,结果表明该方法有效地提高了检索速度,并且取得了较好的检索结果。     

基于Vague值转化Fuzzy值的一种新方法

在分析已有Vague值转化Fuzzy值方法存在的不足与缺陷基础上,讨论了Vague值转化Fuzzy值的本质实际上是将Vague集中的未确知度按照一定比例进行分配增加到支持度中构成了一个新的支持度(隶属度)原理,建立了一种Vague值转化Fuzzy值的新方法。通过实例验证该方法在约束条件、可分辨性等方面的有效性及合理性。     

一种区间值聚类的数据挖掘模型

为了使区间值算法的理论与研究成果应用到具体实践中，在企业数据信息的挖掘和分析中发现更有价值的知识，提出了区间值聚类的数据挖掘模型。与传统的数据挖掘方法相比较，区间值聚类的数据挖掘模型更加高效、准确、符合实际。     

用于模糊决策的Vague值转换为Fuzzy集方法比较研究

现今Vague集理论还不够成熟,为了分析的需要有必要将之转换成理论比较纯熟的Fuzzy集。介绍现有一些Vague集向Fuzzy集转换的方法,并根据它们目前所存在的一些不足,提出新的方法。通过举证和论证的方法证明了新方法满足若干规则性,从而得出有效性。最后通过实验与所提方法进行比较,证明了其正确性和优越性。从而为模糊决策方面提供一些帮助。     

分析C#程序设计语言中参数的传递

本文详细讲述了在C#语言中的参数的传递,包括了数值、数组与对象的传递,并区分了值传递、引用传递的不同。     

基于随机支付的合作博弈分析

在确定性支付的合作博弈中,Ｓｈａｐｌｅｙ值以其优良的特性在合作博弈分配解中占据着非常重要的作用,但现实生活中更多情形下的支付是不确定的,参与人要在这种情形下作出选择．因此,基于Ｓｈａｐｌｅｙ值的表述公式,构建基于随机支付的合作博弈模型,构造边际值和转换值两个合作解,并举例说明随机支付情形下两个解不再相等．最后,给出了两个解相等的一个博弈子类．     

单向S-区间值模糊粗糙集及应用

以Z.Pawlak粗集理论为基础,将动态区间值模糊近似概念引入区间值模糊粗糙集中。由此提出了单向S-区间值模糊粗糙集概念,给出了单向S-区间值模糊粗糙集的结构与性质。定义了单向S-区间值模糊粗糙集的粗相等、截集、粗糙度等概念,并对一些相关性质进行讨论和证明;给出了单向S-区间值模糊粗糙集的应用及存在价值。     

基于计划值理论的互联网专线投资管理策略研究

计划值管理是一种有计划、高效率支撑企业生产运营的独特管理模式。借鉴其在钢铁行业成功应用的经验,结合互联网专线业务的特点,将计划值理论引入通信企业互联网专线投资管理工作中,构建科学、合理、灵活的互联网专线计划值管理指标体系。     

一种基于Rough集的属性值约简算法

文章将Rough集理论应用于不同类型的决策表(一致决策表和不一致决策表)的约简,给出了广义决策、决策规则的一致程度、属性值重要性等定义,在此基础上提出了一种基于Rough集的属性值约简算法。该算法不仅能得到更为简洁的决策规则,而且能保持决策规则的一致程度不变。实例分析表明该算法是可行的。     

一种基于对称三值逻辑的多值学习网络

采用对称三值逻辑的数元｛１↑－，０，１｝作为信息存储的基本单位，本文提出一种用于逼近非线性函数的多值学习网络（ＫＬＮ）。该网络由多个既关联又独立的子网络构成，而每个子网络包含一个权值存储单元组和一个阈值存储单元组。所需的数学运算仅为整数的加法和逻辑判断，因而非常简单。在此基础上，研究了具有自学习功能的多值逻辑学习控制策略。仿真结果表明ＫＬＮ对非线性函数具有良好的学习和表达能力，并对复杂非线性系统具     

仿真建模中随机值生成技术研究

针对仿真建模中随机数生成的问题,笔者提出了高斯随机值、随机值筛选、柏林噪声三种随机数生成和处理技术,并对其处理流程和算法进行了详细介绍,该技术已应用于某仿真训练系统的探测、指挥等仿真模型的实现上。应用表明,通过该技术生成的随机数较好的实现了作战过程中不确定因素的模拟。     

基于局部奇异值对称平均的人脸识别方法

提出了一种基于局部奇异值对称平均的人脸识别方法。该方法首先对原始图像进行线性映射处理;接着采用局部奇异值分解提取人脸特征,并对所获得的特征作对称平均处理;最后依据最近邻决策规则进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该方法大大降低了原始特征空间的维数,有效地消除了图像亮度和噪声的影响,并取得了较高且稳定的正确识别率,在人脸识别中是一种有效的方法。