同异反灰色相关分析法中同异反趋势划分方法的改进

为了优化同异反(Identical-Discrepant-Contrary,简称IDC)灰色相关分析中同异反趋势划分方法,提高同异反趋势划分结果的精度,文章在分析两种传统划分方法存在不足的基础上,对其进行改进,提出了均分迭代划分法和回归系数比值划分法,并结合土壤中有机质含量和砷含量相关性的实例,对改进后的两种方法进行数值模拟.结果表明:改进后的两种划分方法得到结果的可靠度均较高,采用均分迭代划分法得到结果的可靠度为70%,采用回归系数比值划分法得到结果的可靠度为55%,略低于前者,这是因为土壤有机质含量中存在"异常"数据,对回归系数影响较大,降低了回归系数比值划分结果的精度.     

基于两阶段解耦的可变功能机械模块划分研究

可变功能机械是一类多功能集成的机械产品, 较适合于采用模块化设计方法. 但是, 这类产品的每个功能都有相应的私有构件与之对应, 除此之外还有一定数量的共享构件, 造成各功能(相应地各客户需求)间存在不同程度的耦合性, 因此传统的单纯解决构件间耦合的模块划分方法存在困难. 为解决这一问题, 本文提出通过分阶段解耦的方法实现可变功能机械的模块划分, 其中第一阶段通过引入客户需求设计结构矩阵, 将与产品功能相关的客户需求先进行解耦, 以此解决单一解耦方式无法解决客户需求耦合的问题; 第二阶段通过引入需求结构关联矩阵与构件设计结构矩阵, 根据构件内部的关联关系进行结构解耦, 获得模块内部高耦合、模块之间低耦合的模块划分方案. 在此基础上, 通过引入模块化指数的评判标准, 解决产品模块聚合度和模块间耦合度相背离的问题, 实现了多种模块划分方案的选优. 最后通过一个多功能电钻案例来验证这一两阶段解耦模块划分方法的可行性.     

子孔径划分对波前重构矩阵病态程度的影响

 自适应光学中,对于一定的变形镜,波前探测器子孔径的划分方式将对波前重构产生影响。本文就这个问题开展了计算机模拟研究。用直接斜率法进行波前重构,采用最小二乘解,并用波前重构矩阵的条件数作为其病态程度的判据。模拟结果表明,子孔径数目的选择对波前重构矩阵的病态程度起决定性的作用;适当的子孔径划分方式可以使波前重构矩阵病态程度大大降低。     

一种成像测量靶面同心圆的自适应检测算法

针对特殊环境下基于CCD成像的高准确度测量系统中,由于摄像机沿轴运动和绕轴旋转过程中其光学中心和靶面同心圆圆心不同心及同心圆图像的圆心在一定范围内随机变化而影响测量结果问题,提出了一套基于小范围内改进的Hough变换的共点直线检测快速算法、基于统计采样的同心圆分割区域自动划分算法、基于最小二乘拟合的同心圆参量高准确度检测算法.实现了对同心圆的自适应区域划分和高准确度检测.仿真和试验证明了该算法的有效性.     

基于节点间依赖度的社团结构划分方法

本文提出了一种基于节点间依赖度的在复杂网络中划分社团结构的算法,定义了节点对其邻居的依赖度以及节点对社团的依赖度和条件依赖度.算法的基本要点是优先将最大依赖度不小于其他节点且有惟一依赖节点的节点划分到社团,并将对社团的依赖度或条件依赖度达到一定值的节点吸收进社团,直到所有节点都得到准确的社团划分.本算法在几个实际网络的测试上,都成功地划分出了满足条件的社团,并且对社团结构已知的网络的划分结果符合实际情况.     

利用遗传算法优化抽样调查的数据质量

对居民家庭进行抽样调查时,常常出于隐私或缺乏专业知识背景的原因,使得居民对被调查的经济变量不愿或无法给出准确值,从而影响调查数据的质量.在此情况下,国外知名的调查(如,美国的消费金融调查)会将调查变量的取值范围划分成一系列连续的、长度不等的区间,请受访者选择,以此来消除受访者的戒备和疑虑心理,收集家庭的经济变量的信息,但这种区间的划分是一种经验划分.从降低数据分析误差的角度提出了一种优化区间长度的设计思路,利用遗传算法给出了问题求解的方法,最后通过一个实际例子加以说明.方法对提高调查变量的数据质量颇有帮助.     

科克曼女生问题的一种构造解

科克曼女生问题是数学史上的一道有名的组合命题 ,本文利用图的性质给出了一种构造科克曼问题解的简单方法 .     

怎样避免分类讨论？

所谓“分类讨论”,就是将要研究的数学对象按照一定的标准划分为若干不同的情形,然后再逐类进行研究和求解．分类讨论可以培养思维的严密性,因此是一种重要的数学思想方法．但是,     

区域地震监测预警概率模型及应用

研究以辽宁地震地质区域划分为基础,运用概率论原理分析辽宁地区地震的特征.研究表明地震是一个随机事件流,并且近似服从泊松分布规律,在此基础上建立地震监测预警数学模型.以2006年1月至2011年12月辽宁地震监测数据为依据进一步实证研究,表明该数学模型得出的地震预测预警结果具有较高的理论价值和实用价值.