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1.
Mohammed Harunor Rashid 《计算数学(英文版)》2022,40(1):44-69
In the present paper,we study the restricted inexact Newton-type method for solving the generalized equation 0∈f(x)+F(x),where X and Y are Banach spaces,f:X→Y is a Frechet differentiable function and F:X■Y is a set-valued mapping with closed graph.We establish the convergence criteria of the restricted inexact Newton-type method,which guarantees the existence of any sequence generated by this method and show this generated sequence is convergent linearly and quadratically according to the particular assumptions on the Frechet derivative of f.Indeed,we obtain semilocal and local convergence results of restricted inexact Newton-type method for solving the above generalized equation when the Frechet derivative of f is continuous and Lipschitz continuous as well as f+F is metrically regular.An application of this method to variational inequality is given.In addition,a numerical experiment is given which illustrates the theoretical result. 相似文献
2.
3.
模糊集的相似测度是模糊集理论的重要组成部分之一,有着广泛的应用.首先给出了基于隶属度、非隶属度和犹豫度的区间直觉犹豫模糊集的标准海明距离、标准欧氏距离、广义标准海明距离公式以及它们的加权距离公式.然后提出了基于距离的区间直觉犹豫模糊集相似测度和区间直觉犹豫模糊集的余弦相似度,并给出了公理化证明.两种相似测度均包含了区间直觉犹豫模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度.最后将这两种相似测度应用到基于区间直觉犹豫模糊信息的模式识别中. 相似文献
4.
邢成梁李忠学 《数学的实践与认识》2022,(11):122-131
动车组转向架的健康状态直接关系到到动车组的行车安全,基于健康评估方法获取其健康状态及时制定维护计划可以有效降低其维护费用.动车组转向架健康状态评估时应用了模糊层次分析法以及BP神经网络,其模糊矩阵的特征向量用遗传算法进行求解,获取动车组转向架系统关键部件健康状态的权重,以及基于转向架系统评价指标的健康状态样本数据.构建BP神经网络,用转向架健康状态样本数据作为神经网络训练集,优化神经网络结构参数.通过实际测试数据对神经网络评估效果进行检验,完成了动车组转向架健康评估方法的智能化,支持了动车组转向架的维护决策. 相似文献
5.
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过Antaris Ⅱ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析 (PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。 相似文献
6.
陶蕴芝王芳贵李建鸿 《南昌大学学报(理科版)》2022,46(5):500
设R是交换环,M是R-模,J是R的有限生成正则理想,若自然同态φ:R→J~*=HomR(J,R)是同构,则J称为R的GV~*-理想。用GV~*-理想定义了GV~*-无挠模,证明了无挠模是GV~*-无挠模。接着引入了w~*-模,模的w~*-包络,得到了正则w~*-理想与正则w-理想的等价性。作为应用,对w-Noether环和SM环进行了新的刻画,并证明了相应的w~*-版本的Cartan-Eilenberg-Bass定理。 相似文献
7.
随着地面遥感技术的不断发展,越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产,其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪,利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据,从而能够进行农作物的施肥管理分区的划分,依据划分好的施肥管理分区可以实现有针对性的变量施肥。模糊c-均值(FCM)算法是划分农作物施肥管理分区常用的算法,但是模糊c-均值算法具有一定的局限性,就是在计算过程中随着NDVI数据量的增加会不断进行数据的迭代计算,从而会影响施肥管理分区划分的速度。在模糊c-均值算法的基础上提出一种基于模型的模糊c-均值(MFCM)算法,基于模型的模糊c-均值算法在划分农作物施肥管理分区过程中不必在每获取一组数据时就对全部数据进行迭代计算,可有效提高划分施肥管理分区的速度。通过搭建的农作物冠层光谱信息采集平台获取大豆和玉米的NDVI数据,利用基于模型的模糊c-均值算法划分大豆和玉米的施肥管理分区,使用分区评价指标轮廓系数(SC)和调整兰德指数(ARI)评价划分施肥管理分区的效果。结果表明,随着获取的NDVI数据量的不断增加,基于模型的模糊c-均值算法相比于模糊c-均值算法能够更快的划分施肥管理分区,在划分大豆施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.02~0.15 s;在划分玉米施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.07~0.51 s。通过计算评价划分施肥管理分区效果的指标轮廓系数和调整兰德指数发现,在不同NDVI数据量的情况下进行划分施肥管理分区,轮廓系数的值最大相差为0.022,说明两种算法划分施肥管理分区的效果相差不大;调整兰德指数的值对数据的波动变化比较敏感,在NDVI数据量达到6 000后能够维持在0.7以上,但当NDVI数据波动变化较大时会出现一定的下降。 相似文献
8.
9.
10.
针对绿色供应商选择过程中,评价指标数量明显超过可供选择的供应商数量且指标之间存在优序关系等特点,提出了基于中智犹豫模糊语言优先QUALIFLEX方法的绿色供应商选择方法.首先,利用中智犹豫模糊语言表征评价信息和评价权重;其次,构造优先矩阵对指标权重做精确化处理,考虑到决策者对指标的要求和指标之间的优序关系,对指标权重进行修订;然后,提出改进的中智犹豫模糊语言余弦距离测度,在此基础上借助QUALIFLEX方法确定备选供应商的最终排序;最后,利用化学制药企业选择原料供应商的案例验证了所提方法的有效性. 相似文献