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在模糊集理论的一般讨论中,大多以交、并算子作为演算算子,但在一些实际问题中,有时需要用到别的演算算子.首先以最大乘积算子作为模糊集的演算算子,证明了最大乘积算子满足分配率.然后引入了模糊概率随机变量的独立性,给出了离散型模糊概率随机变量的数学期望性质的证明.最后根据离散型模糊概率随机变量的数学期望是一个模糊集,对离散型模糊概率随机变量的方差作出了一种新的定义,并对方差的性质进行了证明. 相似文献
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本文讨论离散随机变量的仿真与计算的方法。结果表明用同余法产生随机数以及用变换法产生高斯分布随机数的计算与仿真具有很大的实用价值。 相似文献
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文献[1]在文献[2]的基础上讨论了Banach空间中随机变元列{Xi}满足一定条件时的完全收敛性,但收敛速度问题未得到圆满解决。文中进一步指出Banach空间中独立非同分布随机变元列的收敛速度,将薜留根的结果推广,得到了满意的结果。 相似文献
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基于改进对比散度的GRBM语音识别 总被引:1,自引:0,他引:1
对比散度作为训练受限波尔兹曼机模型的主流技术之一,在实验训练中具有较好的测试效果。通过结合指数平均数指标算法和并行回火的思想,提出一种改进对比散度的训练算法,包括模型参数的更新和样本数据的采样,并将改进后的训练算法应用于高斯伯努利受限玻尔兹曼机( GRBM)中训练语音识别模型参数。在TI-Digits数字语音训练和数字测试数据库上的实验结果表明,采用改进的对比散度训练的GRBM明显优于传统的模型训练算法,语音识别率能够达到80%左右,最高提升7%左右,而且应用改进算法训练的其他GRBM对比模型的语音识别率也都有所提高,具有较好的识别性能。 相似文献
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介绍一种计算随机变量数学期望的方法,利用这种方法容易得到数学期望的相关性质,很多概率与矩的不等式证明也因之变得更为简洁. 相似文献
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《计算机科学与探索》2017,(1):155-162
现实中,很多现象近似服从正态分布。为了解决准则值为正态随机变量且决策者风险态度不确定的多准则决策问题,提出了一种基于区间可能有序加权平均(interval possible ordered weighted averaging,IPOWA)算子与可能性系数的方法。通过正态随机变量的线性组合方法,算出各方案的线性加权正态随机变量。根据正态随机变量的3σ原则,将线性加权正态随机变量转化为随机区间数。对随机区间数进行两两比较,得到可能度矩阵,利用区间可能有序加权平均算子,集结可能度矩阵中每行元素的值。采用风险态度的可能性系数,计算各方案的综合评价值,进而确定各方案的最终排序。最后,通过两个算例的对比分析,表明所提方法具有排序结果稳定,支持信息充分等特点。 相似文献