基于Sugeno测度半一致模Choquet积分的特性

本文在基于Sugeno 测度半一致模的Choquet积分的基础上, 结合基于半一致模有序加权平均算子的特点, 讨论了基于Sugeno 测度半一致模的Choquet积分的沙普值、否决和喜爱指数。

基于Sugeno测度半一致模Choquet积分

基于半一致模的有序加权平均(SUOWA)算子是加权平均(WA)算子和有序加权平均(OWA)算子的推广, 本文在基于Sugeno 测度半一致模的Choquet积分的基础上, 结合基于半一致模有序加权平均算子的特点, 讨论了基于Sugeno 测度半一致模的Choquet积分的相关性质, 从而对多元数据进行更好地集成。The semi-uninorm ordered weighted averaging (SOWA) operators is generalize of weighted means and OWA operators. In this paper, the Choquet Integral of semi-uninorm based on Sugeno measures are discussed and combine the characteristics of the the semi-uninorm ordered weighted averaging operators.

基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策

概率粗糙集是研究不确定信息的重要理论基础,有着广泛的应用。由于概率粗糙集中的等价关系和概率测度的可加性要求过于严格,且在实际问题应用中难以满足,因此,对概率粗糙集及其模型进行拓展研究是非常有必要的。在概率粗糙集、Sugeno测度和三支决策的理论基础上,对基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策规则进行了研究。首先构造了一种基于覆盖关系的Sugeno测度粗糙集模型,定义了该模型的上、下近似算子;然后证明了其并、交、补等运算的代数性质;最后结合三支决策理论,给出了该模型的三支决策规则和方法,并用实例验证了其有效性。

Sugeno测度空间上的一类回归估计问题的界

在Sugeno测度空间上进一步探讨了统计学习理论。给出了Sugeno测度空间上gλ随机变量的条件期望的定义;在Sugeno测度空间上利用带加性噪声的观测数据,建立了一个由级数展开表达的回归估计模型,并针对此模型给出并证明了它的一个界。

Sugeno测度空间基于复样本的统计学习理论

引入复g_λ随机变量、准范数的定义,给出了复g_λ随机变量的期望和方差的概念及若干性质;证明了基于复g_λ随机变量的马尔可夫不等式、契比雪夫不等式和辛钦大数定律;提出了Sugeno测度空间中复经验风险泛函、复期望风险泛函以及复经验风险最小化原则严格一致性等定义;证明并构建了基于复g_λ随机样本的统计学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界,为系统建立基于复g_λ随机样本的统计学习理论奠定了理论基础。

基于σ-λ律的Sugeno测度及其可加性误差估计

讨论基于σ-λ律的Sugeno测度的刻划定理,借助于所提出的刻划定理,给出基于σ-λ律的Sugeno测度可列可加的误差估计及其计算公式。

基于Sugeno测度的动态不可加双矢量量化说话人识别研究

针对双矢量量化方法中语音的静态特征和动态特征的权重不满足可加性的情况,提出了一种新的说话人识别方法——基于Sugeno测度的动态不可加双矢量量化说话人识别方法。该方法在Sugeno测度空间上将说话人语音的静态特征和动态特征用Sugeno测度进行动态融合。然后,在噪声环境下研究了该方法的识别效果,找到了噪声环境下语音的静态特征和动态特征参数的较优的权重组合。实验结果表明,与双矢量量化识别方法相比,该方法可以使识别率明显提高。该方法为研究各类语音特征参数之间的关系、探寻最优的特征匹配方案提供了一种新的途径。

基于σ-λ律Sugeno测度的自对偶性

先给出了σ-λ律的Sugcno测度的定义及性质．然后给出了Sugcno测度自对偶性的刻划定理．

Sugeno测度空间上随机变量的性质

Sugeno测度是一类有代表性的非可加测度.根据Sugeno测度空间上的gλ随机变量的定义及性质,对Sugeno测度空间上的期望、协方差、Hlder不等式等进行了研究.

关于Sugeno测度的截尾方法

研究了经典的截尾方法在Sugeno测度空间上的推广这一问题。Sugeno测度是一种模糊测度,它的性质得到进一步的讨论。然后我们在模糊环境下给出了截尾方法的证明,得到了关于Sugeno测度的截尾方法。这一工作推广了截尾方法的研究范围和应用领域。

Sugeno测度空间上的模糊更新过程

研究了随机更新过程在Sugeno测度空间上的推广这一问题。基于Sugeno测度理论,在模糊环境下讨论了关于独立时间间距的更新过程;证明了一些关于模糊更新变量的极限理论;提出并证明了模糊基本更新定理;研究了更新报酬过程并给出了相关理论的证明。这一工作把经典的随机更新过程的相应理论推广到了Sugeno测度空间上,扩大了随机更新过程的研究范围和应用领域。

Sugeno测度空间上学习理论的关键定理和一致收敛速度的界

讨论了Sugeno测度这类有代表性的非可加测度的性质,给出了Sugeno测度空间上的gλ随机变量及其分布函数、期望和方差的定义及性质,证明了Sugeno测度空间上的Markov不等式、Chebyshev不等式和Khinchine大数定律;给出了Sugeno测度空间上的经验风险泛函、期望风险泛函以及ERM原则严格一致收敛的定义,在此基础上给出并证明了Sugeno测度空间上的学习理论的关键定理、学习过程一致收敛速度的界以及这些界与函数集容量之间的关系.

Sugeno测度下的征信用户聚类研究

征信系统是典型的大数据客户系统,如何对征信用户进行合理归类,进而从类别特征中分析用户的特点,是对征信系统进行深入挖掘的焦点问题之一.在征信系统中存在着大量的频数字段,这些变量的距离不能使用欧氏距离来刻画,Sugeno积分提供了一种考虑集合序的测度框架.本研究通过使用Sugeno测度下的部分序积分,构造了两集合的Sugeno距离差,进而在此基础上,重构Kmeans动态聚类算法,通过截集阈值来控制类的合并,从而更准确地对征信用户进行归类,并初步讨论了部分类用户的画像特征.

关于Sugeno测度的收敛理论

研究了Sugeno测度空间上收敛概念之间的关系这一问题.首先介绍Sugeno测度的定义和一些主要的性质;其次提出一些新的关于gλ-随机变量的收敛概念;最后讨论这些收敛概念之间的关系.所得结论推广了经典的收敛理论,扩大了收敛理论的研究范围和应用领域.

基于Sugeno测度的半一致模有序加权平均算子及其递归集成器设计

在提出和研究基于Sugeno测度的半一致模有序加权平均算子飽基础上.结合基于Sugeno测度的半一致模有序加权平均算子orness测度的特点.在假定基于Sugeno测度的半一致模有序加权平均算子orness测度不变泊条件下,对基于非可加测度的半一致模有序加权平均算子的递归集成器进行了设计,提出和研究了递归集成原理.讨论了其计算方法及相关性质。

基于混合智能算法的Sugeno期望值模型

Sugeno测度空间是一类比概率空间更广的重要的有代表性的非可加测度空间。本文给出了Sugeno期望值模型,并为了解决复杂的Sugeno期望值模型问题,提出了遗传算法及神经网络混合在一起的混合智能算法,从而将不确定的规划中的期望值模型推广到Sugeno测度空间上。

Sugeno改进型匹配节点定位算法在ZigBee无线传感井下定位系统的应用

设计了一种基于Zigbee的无线传感器网络节点定位的矿下机车监控系统。在基于模糊思想的RSSI定位算法,采用了Sugeno测度模型的匹配节点定位算法,并结合煤矿监测系统的实际应用,使此系统更加便于矿井机车的生产管理,提高安全性。

具有gλ分布离散信源的信息熵及其应用

给出了Sugeno测度空间上的gλ条件概率,离散信源的信息熵、条件熵、联合熵的定义,并讨论了它们的性质,证明了Sugeno测度空间上的Jensen不等式。给出并证明了具有gλ分布离散无记忆信源的渐近等同分割定理及其变长编码定理。

gλ随机变量的特征函数及性质

给出了gλ随机变量的特征函数的概念及若干性质;给出并证明了关于gλ随机变量的特征函数的反演公式.为系统建立Sugeno测度空间上关于gλ随机变量的不确定理论奠定了理论基础.

Sugeno空间上的波雷尔0-1律及收敛理论

Sugeno测度是一种模糊测度。在Sugeno空间上提出并证明经典的波雷尔0-1律,同时介绍两种新的收敛概念并讨论这两种收敛之间的关系。这一工作把经典的结论推广到了Sugeno空间,得到了模糊环境下的波雷尔0-1律和相关的收敛理论,扩大了它们的研究范围和应用领域。