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1)  possibilistic mean
可能性均值
1.
Considering the three factors(return,risk and transaction costs),we obtain a portfolio selection model based on the possibilistic mean and the mean absolute deviation of fuzzy numbers.
由于金融市场是波动的,风险资产的预期收益率由于很多不确定性是很难估计的,本文考虑预期收益率是可能性分布(模糊数),并且在此基础上用模糊数的可能性均值表示投资组合的收益,用模糊数的平均绝对偏差表示风险,考虑了交易费用后,得到投资组合模型,最后给出了数值计算的例子。
2)  possibilistic c-means (PCM)
可能性c-均值(PCM)
3)  possibilistic mean value
可能均值
4)  possibilistic fuzzy c-means clustering
可能性模糊C-均值聚类
1.
Based on combination of FCM and PCM,possibilistic fuzzy c-means clustering(PFCM) overcomes these shortcomings.
可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点。
5)  kernel-based possibilistic c-means algorithm
核可能性c-均值算法
1.
The basic idea is to assign different possibility metric to different training sample,the possibility metric used in KPCM-SVM is generated by kernel-based possibilistic c-means algorithm,whose partition gen- erates relative high values for important data points but low values for outlier.
提出一种基于核可能性c-均值算法的支持向量机分类算法,该算法改进了SVM训练过程中噪声和孤立点的敏感问题。
6)  possibilistic C-means clustering
可能性C均值聚类
1.
Firstly,the advantages of fuzzy C-means clustering and possibilistic C-means clustering are utilized in this paper.
首先该文利用模糊C均值聚类和可能性C均值聚类的优点,设计出一种混合C均值聚类算法。
补充资料:力学量的可能值和期待值
      在量子力学中,力学量F用作用于波函数上的算符弲表示。在数学上,对于一个算符,满足
  
  
  的函数 ui(r)称为弲的本征函数,式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下,上式中的本征值可以取一系列分立值,或取一定范围内的连续数值。
  
  在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱,我们说这个力学量是量子化的。
  
  量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系;这意思是说:描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开:
  
  
  在ψ和ui都是归一化的情况下,上式中的展开系数сi具有如下的物理意义:在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2
  
  因此,若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi
  
  在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均,就得出力学量在ψ态中的期待值,以〈F〉表示:
  
  
  上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的,那么期待值公式应写为
  
  
  

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参考词条