遗传规划的改进算法

通过改变遗传规划算法中初始群体的生成方法,改变变异策略和修正适应度函数,对遗传规划算法进行了改进,并通过符号回归数值实验对改进后算法的性能进行了测试,且将改进后的算法与改进前以及其它改进算法进行了比较,数值实验结果表明,改进后的算法有效地提高了遗传规划的效率。     

模糊用户需求约束下再使用产品质量改进设计

大多数停用的产品需要按照用户需求进行质量改进后再使用,针对用户对用户属性的要求改进率具有一定的模糊性的问题,应用模糊理论和质量功能配置的方法,以质量改进成本最低为目标建立了质量改进设计的模糊数学规划模型,模糊优化结果即兼顾了用户需求改进约束的满足程度,又考虑了质量改进成本最小,水泵再使用案例表明该方法能帮助质量改进人员规划出模糊用户需求约束下质量改进成本较低的设计方案.     

数量特征敏感性问题随机化回答的改进模型

研究数量特征敏感性问题的调查方法,设计了一种数量特征敏感性问题的随机化回答改进模型,计算了改进模型的估计量及其方差,并对改进模型进行了分析,得出改进模型具有较好的精度。     

数量特征敏感性问题随机化回答的改进模型

研究数量特征敏感性问题的调查方法,设计了一种数量特征敏感性问题的随机化回答改进模型,计算了改进模型的估计量及其方差,并对改进模型进行了分析,得出改进模型具有较好的精度．     

合作对策的改进Shapley解

本文根据经典合作对策Shapley解的适用范围提出了改进Shapley解,且改进Shapley解更能描述现实生活中的一类经济现象.同时利用与刻画经典合作对策Shapley解类似的几个公理刻画了改进Shapley解.并将改进Shapley解的分配方法应用到了协调利益分配的实例中.     

关于一个改进的Hardy-Hilbert不等式

通过建立权系数并利用改进了的Hlder不等式,得到了一个新的改进的Hardy-Hilbert不等式.当p=2时,便得到了经典的Hilbert不等式的一个改进.     

Weibull分布基于恒加试验的参数估计

讨论了Weibull分布场合恒加寿命试验的参数估计,在文[1]对参数估计改进的基础上作了进一步改进,从而使改进后的参数估计更优.     

带时间窗车辆路径问题的改进节约算法

对节约算法进行了改进,并利用改进的节约算法解决了带时间窗约束的多类型车辆路径问题．首先讨论了带时间窗约束的单类型车辆路径问题,给出其模型,并归纳了几种通过改进传统的节约算法得到的用于求解带有具体约束车辆路径问题的改进节约算法．     

解微分方程组的改进尤拉方法的改进

对改进尤拉方法解微分方程组的方法作了改进,改进的算法与原来算法的计算量一样,但精度比较高.     

一般化凸空间上极大极小不等式及其应用

我们首先改进了已有的KKM型定理,然后根据改进后的KKM型定理得到了一般化凸空间上的KyFan型极大极小不等式,最后利用它给出了Fan-Kneser型不等式族及其一些应用.我们的结论对文献中的相应结果进行了改进和一般化。     

关于Hardy-Hilbert不等式的一个新的加强

本文利用改进了的Holder’s不等式对带参数的Hardy-Hilbert积分不等式作了改进,建立了一些新的不等式．     

一种改进的Adomian分解方法

给出了一种新的改进Adomian分解方法,新方法能有效地解决传统Adomian分解方法及其改进方法的不足.将新改进方法应用于第二类Volterra积分方程、积分-微分方程求解,并与传统Adomian分解方法及其改进方法作比较分析,结果表明提出的新改进方法能返回方程精确解析解.     

基于四种改进阈值的小波去噪方法

本文提出了四种改进的阈值函数,并且在理论上证明了这四种改进的阈值函数对脉冲噪声都是有效的.仿真实验显示:无论是信噪比还是最小平方误差,改进的软阈值函数比其它三种改进的阈值函数的效果都要好一些.     

全局极值定理的一个拓广

本文在有限维Ｈｉｌｂｅｒｔ空间上改进了全局极值定理并给出了改进后定理的某些应用．     

BP人工神经网络模型的新改进及其应用

针对 BP网络存在的缺点 ,有多种改进方法 .从算法和网络结构设计方面进行了综合改进 .将新改进的 BP网络用于成都市消费预测 ,取得令人满意的效果     

改进的GM（1,1）幂模型及其参数优化

为了提高灰色GM（1,1）幂模型的拟合精度,对灰色GM（1,1）幂模型的背景值进行了改进,建立了一类改进GM（1,1）幂模型.利用粒子群优化算法给出了改进GM（1,1）幂模型的参数优化.实例分析结果表明基于粒子群算法的改进的GM（1,1）幂模型具有更高的预测和拟合精度.     

基于灰色关联度-云模型的群评价数据质量改进方法及应用研究

针对群评价中的数据质量问题, 从评价专家和评价值两个角度进行了异常数据处理, 提出了基于灰色关联度-云模型的群评价数据质量改进方法。基于改进的云距离模型测算被评价对象云和目标云之间的差距, 采用TOPSIS法进行评价排序。将数据质量改进方法和云距离模型用于区域物流竞争力群评价, 改进了群评价的数据质量, 提高了评价结果的稳定性和代表性。     

基于IEEE802.16e的退避算法研究与改进

对IEEE802.16e的退避算法进行了研究,分析了该算法的不足,并进行了改进,提出了基站可随冲突MS数目动态调整起始退避窗大小的改进退避算法,给出了两种算法的仿真实验结果,证明了改进的算法可大大提高系统接入的性能,降低了接入冲突的概率.     

基于改进的两类积分中值定理的一题多解

综述了第一和第二积分中值定理的中值点在区间内部取得的改进定理,得到了一个简单的改进的积分第二中值定理.利用改进的第一和第二积分中值定理,对文献[1]中的一个典型题目给出了一题多解.     

火灾损失预测的改进GM(1,1)模型

本文对随机性较强的火灾事故,提出了采用改进GM(1,1)模型来减小预测误差.该模型通过三次改进提高预测精度,首先基于普通GM(1,1)模型,改进模型中初始值提高模型精度;其次基于初值改进后的GM(1,1)模型进行残差修正,再次提高预测准确性;最后对残差修正模型中的初始值进行改进,使最后预测模型更加精确.并且在处理含负值的残差数列时,提出了二次累加的方法进行模型预测.通过普通模型的预测值与改进模型的预测值进行对比,可以发现改进后模型的预测值更加接近实际值.结果表明,三次改进后的GM(1,1)模型精度明显提高,为以后预测研究提供一种理论参考.