多元函数取局部极值的一个充分条件及其几何意义

在现有的高等数学教材中 ,如文献 [1 ],多元函数取局部极值这一部分仅介绍二元函数在驻点处的情况 ,而有的驻点也无法判断是否为极值点。文献 [2 ]给出了多元函数取局部极值的一个充分条件 ,但也仅考虑驻点的情况 ,有的驻点也无法判断是否为极值点。本文提出的方法 ,对驻点和偏导数不存在的点均能判断是否为极值点 ,且对多元函数本身要求不高。对于二元函数 ,此方法有其明显的几何意义。定理　设 f( x1,x2 ,… ,xn)在 P0 ( x01,x02 ,… ,x0n)的邻域 U( P0 ,δ)内连续 ,且在去心邻域 U( P0 ,δ)内有一阶连续的偏导数。若在 P0 ( x01,x02…     

关于“T21／2LF拓扑空间和ST21／2LF拓扑空间的分离性”的一点注记

通过一个例子说明在[3]中定理2．2的证明中用到的一个结论是错误的，并给出该定理的一种正确证明。     

基于改进量子遗传优化的模糊C均值聚类图像分割

针对模糊C均值聚类算法对初始聚类中心值敏感和抗噪声能力差的问题,提出一种基于改进的量子遗传优化初始聚类中心的算法,改进双链编码的量子遗传算法增加了全局搜索能力,改变传统的FCM算法计算迭代慢和易陷入局部极值的问题.同时引入空间邻域信息,利用加权隶属度矩阵建立适应度函数来改善对噪声的鲁棒性,实验结果表明,算法具有很好的分割效果和较强的抗噪能力.     

基于可变模糊耦合方法的旅游交通安全评价

旅游交通事故在旅游安全事故中所占比例最高、后果最严重、影响最大,对其安全性进行评价研究意义重大.在分析旅游交通安全评价问题的基础上,针对原有研究存在的不足,提出了基于可变模糊集理论与粗糙集理论相结合的可变模糊耦合方法.首先,利用粗糙集理论进行属性约简,得到简化的旅游交通安全评价指标体系,然后,利用二元比较法和粗糙集理论确定各指标属性的主客观权重及综合权重,最后,利用可变模糊综合评价模型对旅游交通安全样本进行评价.研究结果表明:可变模糊耦合方法可行有效,在保证评价结果可靠性的前提下,简化了评价工作量,为旅游交通安全评价提供了一种新的途径和方法.     

基于邻域粗糙集的网络入侵分类诊断组合模型研究

网络入侵诊断直接影响网络正常运行和安全.针对入侵类型复杂,现有分类诊断模型精度有限的问题,提出一种基于邻域粗糙集的网络入侵分类诊断优化模型.首先,运用邻域粗糙集对网络入侵数据进行条件属性的约简,确定关键属性,然后将其作为训练输入构建相关向量机分类诊断模型,并同时运用遗传算法进行超参数优化,提高模型诊断精度和速度.通过KDDCup99数据集对优化模型性能进行检验,结果表明,组合预测方法精确度高于支持向量机、相关向量机和BP神经网络.组合模型诊断精度高、速度快,具有优异的综合性能.     

覆盖族生成拓扑的约简

本文研究了在覆盖族产生的拓扑不变的条件下覆盖族的约简问题.利用拓扑学理论讨论覆盖广义粗糙集的约简理论,给出计算约简的方法,丰富了覆盖广义粗糙集理论.     

基于相对优势类差量的序信息系统属性约简算法

针对序信息系统,定义了优势类差量和相对优势类差量,讨论了一种刻画属性重要度的新指标.在此基础上,提出一种基于相对优势类差量的启发式约简算法,它能从搜索空间中删除不重要属性,降低了约简的时间复杂度.与现有启发式约简算法相比,该算法具有较高的搜索效率.实例与实验表明了该算法的可行性与有效性.     

L-fuzzy N-收敛空间

本文给出L-fuzzy N-收敛空间的定义,讨论L-fuzzy N-收敛空间范畴(L-fuzzyN-收敛空间和它们之间的连续映射构成的范畴)的若干范畴的性质,并且证明它的一个子范畴同构与L-fuzzy拓扑空间范畴.     

基于依赖空间的信息系统的属性约简

在粗糙集的信息系统中构造了依赖空间,并给出了基于依赖空间的信息系统的属性约简理论和约简方法,并举例说明其方法的有效性和可行性.     

基于Shadowed Sets的连续属性离散化

基于Shadowed Sets理论研究了粗糙集连续属性离散化问题,提出一种新的基于Shadowed Sets 理论的候选断点集提取算法.该算法根据实例在单属性上的分布,对数据样本进行分类,采用Shadowed Sets计算出各类的上下近似,最终提取出候选断点集.使用多组UCI数据对此算法的性能进行检验,同时还与其它候选断点集提取算法做了对比实验.实验结果表明,此算法能有效地减少数据集候选断点的数目,提高离散化算法运行速度和识别率.