On methods of defuzzification of parametrically represented fuzzy numbers

A comparative analysis of such methods of defuzzification of fuzzy numbers as WABL (Weighted Averaging Based on Levels), centroid, and mean of maxima (MOM) is presented in the study. Analytic formulas are presented for calculating the defuzzification values for parametrically represented fuzzy numbers of triangular and trapezoidal form.     

橡胶挤出机平均温差分析与计算

从理论上推导挤出机平均温差的计算公式，并指出与一般换热器平均温差计算的异同。     

高精度合成地震记录制作技术研究

制作高精度的合成地震记录是精细储层描述的基础，本文在分析合成地震记录原理的基础上，从地震剖面的极性判断、平均速度的选取，反射系数的准确提取，子波的精确估算等方面对制作合成记录的要点进行了分析，通过提高以上四方面的精度，提高了制作合成地震记录的精度，并提出了一套可行的合成地震记录的检查方法。     

加权算术平均与几何平均关系式的新证法

利用函数极小点的性质,得到了若干个正数的加权算术平均与几何平均关系式的新证法     

关于移动平均过程两系数的推导

对经济预测方法中两公式给出了证明，两公式的系数被显式推导出来，这两个公式是时间序列模型公式，广泛用于经济预测之中，但文献上很难找到推导过程，本文的证明是基本的，无需高深数学知识即可理解．     

服务器个数随机可变的轮询系统分析

前人关于轮询系统的大量研究均以服务器无故障为前提。本文提出了一种容许服务器个数随机可变的多服务器轮询模型。同时考虑排队延迟与服务器故障／修复的影响，获得了顾客等待时间的平均值公式。     

Huffman algebras for independent random variables

Based on a rearrangement inequality by Hardy, Littlewood, and Polya, we define two-operator algebras for independent random variables. These algebras are called Huffman algebras since the Huffman algorithm on these algebras produces an optimal binary tree that minimizes the weighted lengths of leaves. Many examples of such algebras are given. For the case with random weights of the leaves, we prove the optimality of the tree constructed by the power-of-2 rule, i.e., the Huffman algorithm assuming identical weights, when the weights of the leaves are independent and identically distributed.     

基于模糊修正熵权TOPSIS的战时装备供应链风险评估

针对战时装备供应链的特点,以远程精确打击、敌特后方袭扰和恶劣天气等三个因素为主要风险指标,运用修正的模糊信息熵权对TOPSIS法进行改进,提出了一种新的战时装备供应链风险评估方法。首先利用原始数据产生的模糊信息熵权进行客观赋权,并引入专家因素对权重进行主观修正,利用逼近理想解排序方法进行运算,最后通过实例计算与分析,验证该评估方法简便易行,结论合理,有效降低了指挥员决策的主观随意性。     

DCKPDP：改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法

当前混合属性数据发布中隐私保护方法大多存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题,采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合,提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题,利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重;为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定,导致聚类结果精确度不高的问题,结合数据对象的局部密度和高密度对聚类过程中初始中心点进行自适应选择;为解决数据信息泄露风险较高的问题,对聚类中心值进行差分隐私保护。实验结果表明,DCKPDP算法满足差分隐私保护所需的噪声量更小,数据的可用性更好。