重庆医科大学科技基金(XB200221)
- 作品数：4 被引量：19H指数：2
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- 非线性生物模型回归参数计算的一个新方法及应用被引量：9
- 2003年
- 目的 :研究变量代换对非线性生物模型回归参数的干扰 ,寻找消除或减少该干扰的新方法。方法 :利用空间变换、泰勒 (Taylor)级数和加权处理的组合方式消除或减少变量代换带来的严重影响。结果 :给出一个计算非线性生物模型回归参数的新方法。结论 :新方法消除或减少了变量代换带来的严重影响 ,保留了变量代换便于计算的优点 ;不但显著提高了非线性生物模型回归参数的精度 ,而且还能发现原始数据中隐藏的问题。
- 张世强
- 关键词：非线性模型最小二乘法
- 检测模糊控制器是否有隐匿缺陷的一种方法被引量：1
- 2006年
- 目的:检测模糊控制系统中的模糊控制器是否有隐匿的缺陷。方法:通过分析Zadeh算子与Einstain算子及2种广义算子之间的内在联系,给出了Zadeh算子与Einstain算子及2种广义算子之间的隶属关系,分别用各类算子检测模糊控制系统中的模糊控制器。结果:在检测模糊控制系统中的模糊控制器是否有隐匿的缺陷时,广义算子(如Einstain算子)是一种非常有效的工具。结论:广义算子(如Einstain算子)能检测出模糊控制系统中的模糊控制器是否有隐匿缺陷。
- 张世强
- 关键词：模糊控制器广义算子
- 关于数理统计中系统聚类法的讨论被引量：7
- 2005年
- 目的研究聚类分析中系统聚类法的某些聚类过程对聚类结果产生的干扰,寻找消除该干扰的聚类过程。方法利用图论和模糊数学中的最大树聚类法为标准,对不同的聚类过程进行分析,找出系统聚类法中某些聚类过程给聚类结果带来的严重影响的原因。结果给出能消除系统聚类法中某些聚类过程给聚类结果带来严重影响的统一的(指标或样品)聚类过程。结论统一的(指标或样品)聚类过程消除了系统聚类法中某些聚类过程给聚类结果带来的严重影响;不但保留了系统聚类法中聚类过程的优点,而且还能挖掘出隐藏在原始数据中的有用信息。
- 张世强
- 关键词：聚类分析系统聚类系统聚类法重影
- 回归数学模型相关系数的讨论被引量：2
- 2003年
- 通过讨论医学数理统计学中的线性相关系数和非线性相关系数 ,给出一个求相关系数的统一公式。该公式适合于医学数理统计学中的所有回归数学模型。
- 张世强
- 关键词：相关系数最小二乘法
