混合均值

摘要： 对于任意正整数n,数论函数w(n)为最小的正整数k,使得n≤k(3k+1),即w(n)=min{k:n≤k(3k+1),k∈N},利用初等及解析的方法,通过分区间讨论的方式来研究Smarandache LCM函数sl(n)及其对偶函数sl?(n)与w(n)的混合均值性质,给出∑n≤xsl(w(n))·sl?(w(n)) 的一个有趣的渐近公式.

摘要： 本文研究了一类新型Dedekind和的混合均值问题.利用Dirichlet L-函数的均值性质,给出了新型Dedekind和的混合和均值的渐近公式,推广和发展了关于Dedekind和问题的已有结果,促进了相关领域的研究.

摘要： 利用分析的方法及经典二次Gauss和的性质,研究了一类广义二次Gauss和与广义Kloosterman和的混合均值的计算问题,并得到了一个精确的计算公式.

摘要： 利用解析方法研究与6次高斯和及广义Kloosterman和有关的混合均值.首先对于奇素数p进行分类.然后,当p属于不同类别时,分别得到了与之相关的混合均值的计算或渐近公式.%In this paper,we use the analytic method to study the hybrid mean value involving sixth Gauss sums and generalized Kloosterman sums.We first classify the odd prime p.Then according to different kinds of p,we obtain the computational and asymptotic formula for the hybrid mean value respectively.

摘要： 研究了一个类Lehmer问题的误差项均值估计问题,利用解析方法与Cochrane和的性质给出了它的平均阶估计和一个一次混合均值的渐近公式,所得结果表明该类问题比Lehmer问题更加复杂.

摘要： 对任意的正整数n,ψ(n)和Zω(n)分别表示关于n的Euler函数和伪Smarandache无平方因子函数.利用初等和解析的方法,研究Euler函数和伪Smarandache无平方因子函数的混合均值问题,并给出一个渐近公式.%For any positive integer n,ψ(n) and Zω (n) denote respectively Euler function and the Pseudo-Smarandache-Squarefree function.By using the elementary and analytic method,the hybrid mean value problem involving the Euler function and Pseudo-Smarandache-Squarefree function is studied,and an interesting asymptotic formula is obtained.

摘要： 利用初等方法和解析方法,研究Smarandache函数Φ(n)、δk(n)分别与本文定义的数论函数a(n)和b(n)的混合均值,获得了4个较强的渐近进公式,从而拓展了经典的算术函数的相关研究工作.%The natural similariry for Smarandache complementary function was researched by using primary method and analysis method,and four sharper mean value formulas were obtained.The relevant research work of classical arithmetical function were devel-oped.

摘要： 利用解析方法以及经典Gauss和的性质研究了一类k次Gauss和与Kloosterman和的混合均值的计算问题,并得到了一个有趣的渐近公式.%The analytic method and the properties of the Gauss sums are used to study the calculating problem of one kind hybrid power mean of the k-th Gauss sums and Kloosterman sums.An interesting asymptotic formula for it is given.

摘要： 利用解析方法、经典高斯和以及模p原根的性质研究Dedekind和与一类Kloosterman和的混合均值问题,给出一个较强的渐近公式.%Using the analytic method, the properties of Gauss sums and primitive roots p,

摘要： 本发明公开了一种混合模糊C均值聚类的苹果品种分类方法，采集苹果样本的近红外光谱；针对不同品种的苹果样本，用近红外光谱仪采集苹果样本的傅里叶近红外漫反射光谱信息，将光谱信息存储在计算机里；对苹果近红外光谱进行降维处理；将苹果样本近红外光谱采用主成分分析方法(PCA)进行压缩降维处理；用混合模糊C均值聚类方法对苹果品种进行分类处理，根据混合模糊C均值聚类方法得到模糊隶属度，对苹果品种进行分类。能够有效实现对苹果检测速度快，分类准确率高，不造成损坏，提高分类苹果品种分类的准确率，且采用近红外光谱技术实现无损检测。

摘要： 本发明公开了基于模糊C均值和差分进化混合算法的光伏逆变控制器参数辨识方法，包括：1在光伏逆变器并网点设置三相短路故障扰动，对光伏逆变器的有功功率输出进行采样；2通过模糊C均值和差分进化混合算法辨识光伏逆变控制器的全部控制参数，其中电压外环比例系数、电压外环积分系数、电流内环比例系数的辨识结果为该参数的最终结果；3设置光伏直流电压参考值突变扰动，再次对光伏逆变器的有功功率输出进行采样；4通过模糊C均值和差分进化混合算法仅辨识光伏逆变控制器的电流内环积分系数、滤波电感参数。本发明能够快速、准确地获得光伏逆变控制器参数值，从而使光伏逆变器控制器的仿真动态响应曲线与实测动态响应曲线一致。

摘要： 本发明公开了一种基于均值模板和学生t混合模型的图像分割方法，以均值模板作为图像的空间约束项，同时应用于先验后验概率和条件概率，特别适合某些运算工具的快速算法，如Matlab等，具有较快的运算速度，并且对于图像噪声具有更好的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于均值滤波的混合场粒径测量方法，本发明以均值滤波和3σ准则为基础，通过不同模板系数下的粒径计算，得到粒径均值作为最终粒径计算结果，同时对多次计算的结果进行判断，剔除粗大误差，提高测量精度。其效果是为复杂粒子场的测量提供依据，同时得到干涉条纹图均值滤波模板的选取原则，为光学系统中不同尺寸粒子的测量提供实验基础。

摘要： 本发明属于网络流量预测领域，具体涉及一种基于模糊C均值和混合核最小二乘支持向量机的SDN网络流程控制方法，该方法包括：采用离散小波变换将非平稳SDN网络流量数据转化为平稳时间序列分量；对平稳时间序列分量进行处理，得到高频段和低频段的幅值信号；采用模糊C均值算法对高低频段的幅值信号进行聚类；采用优化的自适应混合核最小二乘支持向量机预测模型分别对聚类后的分量进行预测；将所有分量的预测结果进行重构，得到SDN网络数据流量的预测结果；本发明通过利用模糊C均值算法，引入隶属度机制，依据时序分量的幅频特性将其分为高频低幅分量、中频中幅分量、低频高幅分量三种类型，为后续分类预测提供精确的预测。

摘要： 本发明公开了一种基于中值‑均值的水下混合噪声快速滤波技术，属于图像滤波预处理技术领域；其目的是将中值滤波和均值滤波有效契合起来的同时快速抑制这两类噪声，提高滤波实时性，该技术有利于目标实时跟踪。基于中值‑均值的水下混合噪声快速滤波技术将包括以下步骤：获取水下可见光图像；确定初始滤波窗口和自适应滤波窗口选取规则；集合分解加速中值滤波；中值‑均值联合滤波，得到最终处理的图像。该滤波技术能有效抑制水下光学图像混合噪声且耗时短，实时性好，特别是当混合噪声严重时，该滤波技术明显优于传统的单一滤波技术，有利于水下目标实时跟踪。

摘要： 本发明涉及一种混合滤波策略和模糊C均值的医学图像分割方法，包括以下步骤：读取医学图像，并对医学图像进行中值滤波；通过WFT将医学图像变换到频域；选择阈值函数进行噪声滤除；对滤波后的图像进行WFT逆变换；初始化聚类中心和样本点到聚类中心的距离，然后更新隶属度矩阵和聚类中心；计算目标函数值，若达到最大迭代次数或前后两次目标函数值的绝对值误差小于目标函数精度，则停止计算，否则继续迭代；输出聚类中心和各类隶属度值并完成模糊聚类的划分，输出分割后的图像。本发明利用直觉模糊集信息，达到了增强抗噪性、提高分割精确度的效果，解决了对医学图像进行高精度分割的实际问题。

摘要： 本发明涉及人工蜂群算法技术领域，具体涉及基于模糊C‑均值算法和人工蜂群聚类算法的混合聚类算法，该算法包括初始化阶段、引领蜂阶段、跟随蜂阶段和侦查蜂阶段，还包括如下步骤：步骤一：跟随蜂阶段结束后，判断当前算法是否是第一次循环；若是，则执行步骤二；若不是，则执行步骤三；步骤二：将当前的最优解作为模糊C‑均值聚类算法的初始聚类中心进行优化，若优化后的解的质量高于当前最优解，则用优化后的解代替当前最优解，否则放弃，同时相应蜜源的迭代次数加1，然后进入侦查蜂阶段；步骤三：判断最优解在跟随蜂阶段后是否发生改变；若是，则执行步骤二；若否，则进入侦查蜂阶段。本发明所提供的算法聚类准确率高、收敛速度快、寻优精度高。

摘要： 本发明公开了一种混合模糊C均值聚类的苹果品种分类方法，采集苹果样本的近红外光谱；针对不同品种的苹果样本，用近红外光谱仪采集苹果样本的傅里叶近红外漫反射光谱信息，将光谱信息存储在计算机里；对苹果近红外光谱进行降维处理；将苹果样本近红外光谱采用主成分分析方法(PCA)进行压缩降维处理；用混合模糊C均值聚类方法对苹果品种进行分类处理，根据混合模糊C均值聚类方法得到模糊隶属度，对苹果品种进行分类。能够有效实现对苹果检测速度快，分类准确率高，不造成损坏，提高分类苹果品种分类的准确率，且采用近红外光谱技术实现无损检测。

摘要： 本发明公开一种太阳黑子月均值的混合预测方法，属于预测技术领域，通过VMD变分模态分解将太阳黑子月均值时间序列分解成不同频率的固有模态函数，然后通过训练样本对FA‑BP预测模型进行训练，训练完成后，进行太阳黑子月均值的预测。通过对比预测数据与实际数据，得到结果表明本发明提供的太阳黑子月均值的混合预测方法的预测结果的均方根误差、平均绝对误差小于现有技术，预测精度高。