复杂机械产品服务系统服务活动聚类方法研究

为实现复杂机械产品服务系统配置优化，首先应该对服务活动进行聚类。课题组提出把服务划分为复杂机械产品服务、服务功能集合、服务行为集合和服务活动4层层级结构。分析了服务活动的耦合关系，基于模糊聚类算法提出了复杂机械产品服务系统中服务活动聚类方法。以汽车产品服务为例，应用该方法获得汽车产品服务系统服务活动聚类方案，并采用逼近理想解法进行排序，选择出最优聚类方案。实际应用证明该方法为复杂机械产品服务系统服务活动聚类优化提供了合理的指导。     

R-L模型的统计过程控制

化工等许多生产过程,观测值与输入状态水平之间满足两扰动成份模型。文章首先利用EM算法得到模型参数的极大似然估计,然后对生产过程利用可适应性指数加权(AEWMA)滑动平均进行质量控制。当输入状态水平恒定时,过程输出值彼此独立同分布,单个EWMA不可能同时对监控数据的大小偏移作出灵敏反应。该文采用的一种AEWMA可以很好地处理这一问题。在输入状态水平发生改变时,过程输出值存在自相关性,该文利用另一种AEWMA对动态迁移过程的监控数据进行预报,然后对预报误差进行监控,从而很好地解决了迁移过程中的监控问题。     

多元Bernstein算子与最佳逼近多项式的一个等价定理

给出了拟范数空间上多元Bernstein算子与最佳逼近多项式的一个等价定理     

特征加权朴素贝叶斯分类器在小样本中的应用

对样本分类的方法很多,比如广义朴素贝叶斯分类器[1],层次-聚类模型[2],神经网络[3]等,但对小样本的分类却存在很多困难,如:小样本的代表性不够,不能覆盖所有属性,分类器分类效果不佳等问题,文章提出的结合拉普拉斯校准的特征加权朴素贝叶斯分类器操作简单,能高效地解决了以上问题。     

语言混合加权平均距离测度及其在决策中的应用

对语言加权距离测度进行了进一步研究,提出一种既考虑变量权重又考虑序权重的语言混合加权平均距离测度,分析了该距离测度的优良性质。据此针对属性权重为实数,属性取值为语言术语的多属性决策问题,提出一种基于语言距离的多属性决策方法,最后,通过算例分析说明该方法的可行性和有效性。     

基于加权自回归隐马尔科夫模型的语音识别

对于非特定人语音识别问题,针对隐马尔科夫模型中假设提取的观察矢量之间相互独立且数据不足的困难,文章在连续隐马尔科夫(CHMM)模型的基础上提出了基于加权自回归HMM(WARHMM)的语音识别方法,该方法利用加权自回归过程得到观察矢量,从而获得隐状态输出。这种方法可以充分利用已有的观察数据,适合于实际随机性较强的语音信号的识别。实验结果证明了提出方法的有效性。     

最佳同时逼近的强唯一性

研究了最佳同时逼近的强唯一性 ,给出了最佳同时逼近的强唯一性定理。     

非线性同时Chebyshev逼近的强唯一性

主要讨论实连续函数空间C(Ω)中的非线性最佳Chebyshev逼近的强唯一性 ,当子集G是一个RS集时 ,得到非线性Chebyshev逼近的强唯一性定理。     

Mathematica软件在非线性回归方法中的应用

将非线性模型线性化,然后用加权线性回归模型的方法去估计参数,并通过Mathmatica软件实现计算。     

基于模糊综合的加权Borda数法研究

通过引入矩阵简化了加权Borda数法的评定方法,分析了应用该法模糊综合时遇到的问题,构造了广义加权Borda数法,较好地克服了加权Borda数法的局限性,扩展了其应用范围.