基于指数熵加权的降维犹豫模糊兰氏距离测度及应用

首先提出几种基于兰氏距离的犹豫模糊集距离测度.然后针对两个犹豫模糊数中的隶属度个数不相等问题,提出新的犹豫模糊数降维方案.该方案不需要反复添加最大最小隶属度数值到犹豫模糊数中,不仅很好地保留了数据的原始信息,而且减少了计算距离时的计算量.针对属性权重信息完全未知的情况,采用实际数据信息构造犹豫模糊指数熵,并利用信息熵最小化原则计算得到属性权重.最后利用指数熵加权的降维犹豫模糊兰氏距离测度,结合实际的医疗诊断数据进行实例分析.结果表明,所提出的基于指数熵加权的降维犹豫模糊兰氏距离测度不仅在$\lambda$取不同值时诊断结果一致,而且减少了计算量,提高了诊断效率,对实时、有效的医疗诊断具有一定的应用价值.     

条件Brown运动关于超平面的首中位置与首中时

给出了一类条件布朗运动关于超平面的首中位置与首中时间的分布，也给出了在首中超平面之前条件布期运动的极大游程的分布．     

布朗运动关于两个球面的首中时的增量与末离时的增量

给出了布朗运动关于两个同心球面的首中时增量与末离时增量的Ｌａｐｌａｃｅ变换．     

基于变权优化背景值改进的GM(1,1)灰色预测模型及其应用

针对传统的GM(1,1)灰色预测模型背景值采用均等权值导致预测精度不高的缺点,本文提出一种变权优化选择背景值方法。首先将黄金分割搜索和抛物线插值法相结合确定改进GM(1,1)模型的背景值;然后将改进后的背景值代入灰色预测代数递推方程,从而代替传统的GM(1,1)模型中的白化方程;最后选取指数数列进行模拟并结合某高校教师人数的实际统计数据进行仿真实验。结果表明,改进的GM(1,1)模型减少了平均相对误差,提高了预测精度,具有一定的应用价值。