基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。     

概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题,研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先,根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后,对大群体进行共识分析,由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型,确定参与者群组的权重;构造正、负理想方案的评价向量,构建多目标规划模型,用拉格朗日乘子法求解属性权重;定义各方案的加权贴近度,并以此对方案进行排序和优选。最后,通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。     

我国上市公司资本结构影响因素实证分析

本文选取了可能影响企业资本结构的多个指标变量进行分析 ,利用主成分分析提供的方法将变量综合成彼此互不相关的少数几个主成分。再用主成分 (作为回归自变量 )对企业的 5种资本负债比 (作为回归因变量 )进行多元回归分析 ,得出了影响企业资本结构的主要因素 ,以及这些因素与企业资本结构之间的关系 ,为企业确定资本结构提供参考依据 ,为企业财务决策提供支持。     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

PDD规则下最小化最大延误调度问题

本文研究机器环境分别为单机、同型机和开放作业机器三种不同环境下的新型调度问题。其中工期根据工件的具体完工时间确定,且连续工期之间的间隔是相等的,一般称这种工期为等间隔工期(PDD)。本文考虑的目标函数都是最小化最大延误。对于单机环境,给出了多项式时间最优算法;对于两台同型机环境,证明了该问题是NP-难的;对于一般同型机环境,证明了该问题是强NP-难的;对于两台开放作业机器环境,证明了该问题是强NP-难的。     

冠心病心率变异性分析及其临床意义

探讨各类冠心病患者的心率变异性及其对预后的意义。为病情的诊断和临床治疗提供理论依据。     

高校思想政治教育创新途径浅谈

当前我国高校思想政治教育工作面临前所未有的挑战，传统的高校思想政治教育主要依靠“两课”和辅导员这两个载体，已经不适舍新形势要求，迫切需要创新。本文从校园文化、网络、创业教育、媒介素养教育等几种途径对高校思想政治教育创新进行了初步探索。     

基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。     

模仿创新与失效专利的利用

虽然随着我国科技发展水平和产业结构技术构成的重大变化，劳动力素质有了相当地提高，但总的来看，面对日新月异的科学技术变革、日益强化的资源环境约束及以创新和技术升级为主要特征的激烈国际竞争，创新能力薄弱已成为制约发展的瓶颈。因此，如何合理有效地利用现有资源、促进企业创新能力提升，已成为当前科技工作者亟待研究的重要课题。     

分形图像编码研究的进展

分形图像编码因其解码分辨率无关性、快速编码及高压缩比等显著特点而备受关注。尽管分形图像编码的优势很明显但编码过长仍然是其主要的缺陷。为了减少编码时间、改善图像质量和压缩比,许多方法被提出。