区间直觉犹豫模糊集的两种相似测度及其在模式识别中的应用

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.     

可持续化工的一种区间中智综合评价方法

现有的化工评价方法大多以经济为导向,忽视了环境和社会问题,特别是三者之间的冲突以及交互关系.有鉴于区间中智集对复杂、冲突信息具有较强的描述能力,将TODIM方法推广到了区间中智集,并融合了DEMATEL方法及Einstein算子,给出了一种可持续化工评价方法.新方法综合考虑了可持续化工评价中的复杂性、冲突性、专家群体和属性间的交互性.实例验证了新方法的有效性和可行性.     

通过表面机械加工调控Zr52.5Cu17.9Ni14.6Al10Ti5非晶合金的结构和韧性

作为一种新型结构材料, 非晶态合金的韧性需要进一步提高. 提高非晶态合金韧性的方法有引入枝晶相、调整其成分改变其泊松比影响其剪切带衍生、裂纹扩展等.本文通过表面机械加工的方法来调控非晶态合金的微观结构及韧性. 我们采用真空电弧熔炼、亚稳态薄板离心浇铸系统制备了Zr_52.5Cu_17.9Ni_14.6Al₁₀Ti₅ (原子百分比) (Vit105)非晶合金板,并用表面机械研磨处理方法(surface mechanical attrition treatment, SMAT), 在Vit105板上形成纳米尺度局域类晶体序结构. 基于差示扫描量热分析、纳米压痕实验, 我们发现SMAT处理后的Vit105合金板表面附近弛豫焓更低, 微观结构更加均匀、稳定. 通过显微维氏硬度计测试, 发现SMAT处理后样品的表面附近硬度增大,硬度值分布也更均匀. 通过三点弯断裂实验, 可得到SMAT处理后合金板缺口韧度值从70.7 ± 4.7 MPa·m1/2提高到112.8 ± 3.7 MPa·m1/2. SMAT处理后合金板断裂后, 缺口前端剪切带密度比未处理的更大. Vit105合金板韧性的提高源于SMAT处理对剪切带萌生的促进作用. 该研究表明,表面机械加工可以在非晶态合金中形成局域类晶体有序结构, 影响其结构均匀性, 增大其硬度, 促进剪切带萌生, 提高其韧性. 表面机械加工作为一种新型的改变材料性能的手段, 具有广阔的应用前景.      

中学化学必修教材中“离子知识”的编排研究

电解质、电离、离子反应等一系列"离子知识"有其自身的发展逻辑,学生学习离子知识的进程并不同于科学发展的进程。人教版、苏教版《化学1》教材对于离子知识的编排都较好地符合知识的逻辑顺序、学生的认知顺序和学生的心理发展顺序相结合的要求。     

可变序结构下向量优化中的一个新非线性标量化函数及其应用

在具有可变序结构的一般拓扑向量空间中定义了一个新的非线性标量化函数,讨论了该函数的主要性质.同时作为应用,通过该函数构造出了一族半范数和一类赋范线性空间,并在最后建立了该非线性标量化函数和半范数的上、下半连续性结论.     

无穷区间上分数阶带p-Laplacian算子微分方程积分共振边值问题解的存在性（英文）

利用Mawhin连续性定理,讨论一类分数阶p-Laplacian微分方程积分共振边值问题在无穷区间上解的存在性,并举例说明主要结果.     

估计感度分布中位数的两阶段优化序贯试验设计方法研究

感度试验在爆炸科学领域有非常广泛的应用,其中位数是含能材料的一个关键性能指标.高效估计感度分布中位数是实际工程应用中的重要问题.文章提出一种两阶段的优化序贯试验设计方法来估计感度分布的中位数,并将正交设计与两阶段优化序贯试验设计方法相结合给出了筛选影响含能材料安定性重要因子的试验设计方法.广泛的模拟比较验证了所提方法在小样本情况下可以获得感度分布中位数的准确估计,并且对模型假设和初始参数猜测具有一定的稳健性.当因子效应不是太小的时候,因子筛选方法可以准确地筛选出有显著影响的因子.     

基于SMA模型的扩张型心肌病影响基因分析

医学研究表明约30%的扩张型心肌病与遗传因素有关,因此从基因水平寻找其病因及发病机制越来越引起国内外学者的重视.采用针对超高维数据的序贯模型平均(SMA)方法对扩张型心肌病转基因小鼠微阵列数据建立回归模型,确定哪些基因对小鼠中G蛋白偶联受体的过表达有影响从而导致小鼠的心肌病,结果发现Msa.2877.0,Msa.741.0,Msa.768.0和Msa.2604.0四个基因是影响小鼠扩张型心肌病的主要基因,且SMA对该数据的拟合和预测都明显优于以往常用的SIS,L2boost及Lasso等变量选择方法.研究结果对进一步了解人类心脏病的发病机理有一定的借鉴意义.     

基于Nie-Tan算法的区间二型模糊集质心计算:改变主变量采样个数

计算区间二型模糊集的质心(也称降型)是区间二型模糊逻辑系统中的一个重要模块。Karnik-Mendel(KM)迭代算法通常被认为是计算区间二型模糊集质心的标准算法。尽管如此,KM算法涉及复杂的计算过程,不利于实时应用。在各种改进类算法中,非迭代的Nie-Tan(NT)算法可节省计算消耗。此外,连续版本NT(CNT,continuous version of NT)算法被证明是计算质心的准确算法。本文比较了离散版本NT算法中求和运算和连续版本NT算法中求积分运算,通过四个计算机仿真例子证实了当适度增加区间二型模糊集主变量采样个数时,NT算法的计算结果可以精确地逼近CNT算法。     

吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。