小区间内分类数学模型的模糊收敛性证明

摘要：

小区间内分类数学模型是否具有模糊收敛性是处理数学问题分类的关键。对该类数学问题进行建模，验证了小区间内数学分类问题具有可行性和模糊收敛性。通过一种相位重组近邻点收敛的小区间分类算法，分析小区间特征数据点之紧邻点的收敛价值权重，过滤少数局部最佳特征数据的干扰，促进小区间分类数据近邻点的收敛性，提高数据分类收敛速度，采用马维尔条件对小区间数据分类解集进行约束，确保小区间分类模型的不动点存在且收敛，根据马维尔不动点定理得到，不动点产生的上下边界的解集中存在极限点，采用马维尔条件对小区间内分类数学模型的模糊收敛性进行验证。仿真实验对三类实际采集数据集进行模型验证，结果说明模型具有模糊收敛性。

关键词：小区间、分类、数学模型、模糊、收敛性

分类号：O77(晶体缺陷)

在线出版日期：2014-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-36