粒子群优化聚类算法具有参数简单,收敛快等优势,但也有局部极值问题。为解决此问题,提出一种基于捕食-被捕食的粒子群优化模糊聚类算法且聚类中心采用密度函数初始化。捕食者追逐被捕食者中心,加速收敛,而被捕食
针对覆盖粗糙集仅适用于单一数据类型的论域覆盖的问题,提出复合覆盖粗糙集模型。在研究邻域覆盖粗糙集、集值覆盖粗糙集、区间值覆盖粗糙集的基础上,在复合数据模型下,通过建立多种覆盖关系(邻域覆盖、集值覆盖、
以Z.Pawlak粗集理论为基础,将动态模糊近似概念引入Dubois模糊粗糙集中。提出了双向S-模糊粗糙集概念,给出了双向S-模糊粗糙集的结构与性质。分析了双向S-模糊粗糙集与Z.Pawlak粗集、D
Vague集自提出以来,由于它在各个领域中的广泛应用而引起众多学者的注意,而模糊熵和距离测度是其中的关键技术。目前已有多种Vague集的模糊熵和距离测度的计算方法被提出来,但所有这些研究都没有讨论两者
:Vague 集的模糊熵既要有Vague 集的未知性又要有fuzzy 集的不确定性,首先介绍Vague 集的相关代数性质,然后通过分析现有Vague 熵构造方法上的不足,提出一种同时考虑以上两种特性新
综述了基于Vague集的多属性决策方法,针对现有研究成果存在的不足,提出了基于Vague集的多阶段模糊多属性决策方法,阐述了该方法的基本步骤和实现过程。该方法分阶段对决策方案进行筛选淘汰,找出最佳决策
在Fuzzy集和Vague集理论的基础上,根据二元截集下集合套的概念和Vague集的分解定理,得出新的Vague集的表现定理、扩展原理,并且讨论了相关的代数性质,清楚地表现了经典集与Vague集之间的
代码质量度量是软件质量分析的一个重要研究方向。静态分析方法因其具有成本低、容易实现而且不依赖于程序特定的运行环境的优点,在当前软件网络化、服务化的趋势下倍受关注。针对Java代码质量度量进行研究,使用
引入复拟(概率)随机变量,准范数的定义。给出了复拟随机变量的期望和方差的概念及若干性质；证明了基于复拟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；提出了拟概率空间中复经验风险泛函、复期望风
针对时间序列相似性度量中动态时间规整(DTW)算法在序列时间轴偏移较大时易产生病态路径及匹配不准确的问题,根据心电信号自身的特性,提出一种基于心电信号最显著特征的优先匹配法。为减小算法时间复杂度,根据
