因素空间理论下的因果概率推理分类算法研究

机器学习方法与因果推理结合能极大地提升方法性能。为探究因果概率正逆向推理的分类效果,基于因素空间理论下的因素概率论,利用条件概率,研究正向因素概率推理原理及模型并提出正向因果概率推理分类法(forward causal probabilistic inference classification algorithm,FCPIC)和简化条件的可取度分类法;研究逆向因素概率推理原理及模型并结合贝叶斯网络提出逆向因果概率推理分类法(reverse causal probabilistic inference classification algorithm,RCPIC)。将3个分类算法与KNN(K-Nearest neighbor)和SVM(support vector machine)算法进行实例对比验证,研究结果表明:FCPIC算法、可取度分类算法和RCPIC算法简单有效、具有可行性和实用性,且可取度分类法和RCPIC算法性能优于SVM和KNN算法,FCPIC算法对实际数据预测中必要类有查全需求的情况更优。研究结论丰富了因素空间的理论研究和应用价值。

基于因素空间理论的扫类连环多分类算法

为解决多分类问题,基于因素空间理论中因素显隐的思想,在扫类连环分类算法基础上,定义类别的合并,提出因素显隐的合并扫类连环分类方法,给出算法步骤,并用数值算例进行分析;定义类别的两两组合,提出因素显隐的两两扫类连环分类方法,给出算法步骤,并用数值算例进行分析。提出采用因素显隐的差额绝对值方法解决两个算法执行过程中出现的决策类别分不开的问题;对UCI数据集中3个实例与支持向量机作了算法对比分析,研究结果表明:提出的合并扫类连环分类方法、两两扫类连环分类方法实现了因素显隐,分类算法的精确度优于支持向量机。多分类学习的因素显隐研究结论拓展了因素空间的理论及应用研究。

基于大数据分析的线性代数课程个性化教学研究

线性代数是高校数学和相关专业的重要基础课程,教学面临内容抽象、学生基础参差不齐等挑战。本文探讨了线性代数课程教学中的难题,以及如何利用大数据分析技术实现个性化教学。通过收集学生学习数据,教师能更好地了解学生的学习状况和需求,从而制定针对性的教学策略。实践证明,这种个性化教学方法有效提升了学生的学习成绩和兴趣,为教学质量的提升提供了新的可能性。

基于互动式教学模式的线性代数课程教学方法改革研究

线性代数是高等数学的重要分支,在工程技术、经济管理等众多领域有广泛应用。然而,传统的线性代数教学模式存在着重理论、轻实践的问题,导致学生学习兴趣不高,课堂参与度低,教学效果不理想。为了改善这一状况,本文提出了一种基于互动式教学模式的线性代数课程教学方法改革。该方法以学生为中心,通过设计互动式教学活动,激发学生的学习兴趣,提高课堂参与度,加深对知识点的理解和掌握。本文首先分析了传统线性代数教学模式存在的问题,然后介绍了互动式教学模式的内涵和特点,并结合线性代数课程的特点,设计了一系列互动式教学活动。最后,通过教学实践和问卷调查,证明了该教学方法的有效性和可行性。

巷道围岩变形破坏数值模拟

为研究圆形巷道开挖之后,围岩中的剪切应变增量、最小主应力的分布与演化规律,基于包含界面及基体的颗粒体模型,考虑模型参数内聚力的软化行为,应用FLAC-3D软件,模拟出"V"形坑内发生层裂的破坏现象.结果表明:当模型参数脆性较低时,剪切应变增量高值呈条带状展布,彼此交叉,向围岩深部延伸;最小主应力出现高、低值相间隔现象.随着巷道尺寸的增加,剪切带的数目增多,长度增加;最小主应力高、低值相间隔现象加剧,间距无明显变化;随着围压的增加,剪切应变增量、最小主应力高值区在2个直径方向呈现更清晰的分布规律,当围压较高时,其模拟结果与现场观测到的"V"形坑内发生层裂的破坏现象更加吻合.

基于结构元理论的FM^([r])/FM/1/∞模糊排队系统

针对传统成批到达的M[r]/M/1/∞排队系统中顾客的平均到达率和系统的平均服务率的不精确性问题,采用模糊数学方法,表达系统中的模糊事件,建立成批到达的FM[r]/FM/1/∞模糊排队模型.引入模糊结构元理论,将模型中的模糊参数用结构元表示,得到了模糊排队系统中特征值及其隶属函数的解析表达式.该方法避免了利用α-截集的定义和参数规划带来的运算困难,同时为管理决策者提供更丰富的信息.实例分析验证了方法的有效性.

煤矿冲击地压危险性模糊综合评价

为准确预测煤矿冲击地压,采用理论分析、数学建模和现场应用相结合的方法对冲击地压危险性评价展开系统研究.引入多层次模糊数学评价理论,分析冲击地压影响因素,确定冲击地压危险性评价指标.结合1-9标度表提出冲击地压危险性评价方法,并在忻州窑煤矿5931面进行现场应用.工作面冲击地压危险性评分为0.506,危险等级为C,属于中等冲击,与煤岩冲击倾向性测定实验和现场微震监测结果较为吻合,验证了数学评价方法的可靠性.

眼科病床安排的评价与优化模型

为了研究眼科病床的合理安排,建立了M/M/C排队模型,并利用模糊综合评价方法对眼科病床安排作了评价分析,得出结论:现有病床安排不合理。结合MATLAB数据分析给出病人入住时间的合理安排、建立了眼科病床安排的线性规划优化模型。

因素分析法的样本培育

为解决由训练样本局限性导致因素分析法中测试样本错误识别和无法识别的问题,进一步提高因素库对样本信息的利用,采用样本培育的方法,对离散决策表的修炼培育作了具体表述:利用初始训练得到的规则集对新增样本进行测试,加入反馈机制,对训练集进行多重训练,直至初始测试准确率不变.研究结果表明:样本培育方法能及时地用新增训练数据改写推理规则,更好地实现样本信息的利用价值.

因素空间理论的决策树C4.5算法改进

针对决策树C4.5算法在处理数值型因素时比较复杂和分类精度不高等问题,在数据预处理过程中采用云变换进行连续因素离散化,给出了连续属性离散化的具体算法.利用因素空间理论给出一种构造决策树算法的新的启发式函数—分辨度,分析了算法的时间复杂度,证明其为多项式算法.研究结果表明:改进算法的测试准确率和效率均优于决策树算法.

模糊聚类在水系水质评价中的应用

为了对某一水系的地表水总体质量进行评价,运用基于模糊等价关系的聚类方法,结合水系中不同水质所占断面比例建立数学模型,通过一种新的模糊聚类判别方法对水系总体水质的评价问题进行研究,从而实现了对水系总体水质的评价。研究结果表明:这种方法有助于提高人们对水系污染程度的认识,有较高的应用价值。

数量折扣协约下供应链的需求扰动管理

针对突发事件下零售商面临的需求分布发生扰动、供应链的协调将被打破的问题,提出了随机需求下的数量折扣协约,得到了突发事件对供应链的影响:当突发事件造成市场需求扰动不大时,保持原始计划的协约仍能协调供应链,即供应链具有鲁棒性;当市场需求扰动很大时,原协约不再协调,必须调整订货量,得出了供应链对突发事件的最优应对策略,提出了具有抗扰动性的数量折扣协约。

一种模糊多属性决策ELECTRE方法

为了简化传统决策的复杂运算,将结构元理论引入模糊多属性决策,模糊数的复杂运算转化为同序单调函数的运算。结果表明:将模糊结构元理论同经典ELECTRE方法结合用来解决模糊多属性决策问题,弥补了使用ELECTRE方法难以对模糊数进行排序、需要转换成确定系统的不足。这种方法对于研究模糊多属性决策问题具有一定的参考价值。

基于MATLAB的《数值分析》教学改革研究

《数值分析》是理工科院校的一门重要基础课程。本文针对教学观念、教材内容、教学各环节、以及数学模型与数值实验,利用数学软件MATLAB对《数值分析》课程教学改革进行了探讨性研究。

公司收购中目标公司价值评估法研究

文章从新的角度,论证了公司并购中目标公司的价值计算,即新的市场比较法。新比较法利用财务报表中提供的财务比率—资产报酬率、投资报酬率、毛利润率和公司的增长率进行相似公司的选择,同时利用财务杠杆和经营杠杆进行风险分析和量化,最后利用价值驱动因素计算相似公司的价值并进行风险调整计算出目标公司的价值。本文采用的新比较法克服了以往市场比较法的缺点。

烟秆化学浆用于掺兑烟草薄片

烟秆化学浆用于掺兑烟草薄片烟草薄片又称再生烟叶或匀质烟叶。其生产方法有两种：一种是把好的烟叶粉碎成细颗粒状与纤维素纤维和粘合剂、香料等混合成泥状再制成薄片。另一种将制烟过程中掉下来的碎屑等（有的加入烟叶、梗签等）粉碎成细颗粒状，再与纤维素纤维、粘合剂...

模糊数排序的指数方法

文章基于模糊数的质心指标,给出了一种模糊数排序的指数方法。这种新的排序方法在一定程度上克服已有排序方法的某些缺陷,并且能够有效地实现各种模糊数的排序。文章最后通过算例分析,说明了这种模糊数排序的指数方法是完全可行的。

烟草薄片掺兑烟秆纤维的研究

本实验对制取烟秆纤维和烟杆纤维在烟草薄片的应用进行了研究,实验结果表明:使用烟杆纤维代替漂白针叶木化学浆生产烟草薄片是可行的,因而烟杆制浆拓宽了烟草的综合利用。

模糊线性回归分析的结构元理论

目前的模糊回归分析方法都是用区间运算表达的,模糊回归系数表示为区间数,模糊值函数表示为区间值函数,这使理论上的分析很繁琐。为此,提出一种简便、实用的模糊回归分析的结构元理论,并提供了数值例子,验证了该方法的实用性和有效性,为工程上的数据分析引入一个全新的模糊回归分析结构元理论。

用调色方法提高漂白麦草浆的白度

本文阐述了以补色方法提高漂白麦草浆的白度的可行性。这种补色方法提高纸张的白度即经济且效果显著，是以漂白麦草浆为主的造纸厂选用的显白方法。