关于伽马函数的一个不等式

最近几年伽马函数的分析不等式研究在国际上相当广泛.利用双伽马函数的导数的一个双向不等式,通过研究函数g（x）=[Γ（x＋1）]1/x/x~（1/2）的单调性,从而得到了一个关于伽马函数比的不等式.该不等式在某种特殊情形下改进了张、王和褚的一个不等式.     

基于Tri-Gamma函数的Gamma函数的一个渐近公式

首先,建立一个基于Tri-Gamma函数的Gamma函数的一个渐近公式.然后,得到其最佳常数、渐近展式和关于Gamma函数的双向不等式.     

一个含参数的强三点积分不等式

利用一种Gruss型不等式去推出一个新的含参数的强三点积分不等式，精确地给出使不等式中等式成立的函数，由此统一处理并且改进了由M Marie、X L Cheng、N Ujevic、C E M Pearce等人提出的改进的Taylorc、Ostrowski-Gruss及中点的一些积分不等式。     

Gosper公式的一个连分式近似式

提出了Gamma函数的Gosper公式的一个连分式近似式,得到其最佳常数和关于Gamma函数的双向不等式,考虑了其最简单的形式,得到单调性、凹凸性等性质.     

关于极大极小不等式与拟变分不等式的研究

本文建立了一个新的通用范围较广的极大极小不等式，以此为基础研究了仿紧集上的拟变分不等式，从函数的凸性与集合的紧性两方面推广和统一了若干近期的重要结果．     

双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

在研究双向联想记忆神经网络时,通常都假设输出响应函数是光滑的增函数,但实际应用中遇到的大多数函数都是非光滑函数。因此,本文将双向联想记忆神经网络的输出响应函数连续可微的假设削弱为满足Lipschitz条件,通过引入Lyapunov函数,利用不等式的方法,证明了双向联想记忆神经网络全局指数稳定性的一个定理。     

二阶时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析

讨论了二阶时滞的双向联想记忆神经网络平衡点的全局稳定性,利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了网络平衡点的全局渐近稳定和全局指数稳定的几个充分条件.     

一个含参数的强三点积分不等式

利用一种Gr櫣ss型不等式去推出一个新的含参数的强三点积分不等式,精确地给出使不等式中等式成立的函数,由此统一处理并且改进了由MMatic、XLCheng、NUjevic、CEMPearce等人提出的改进的Tay lorc、Ostrowski Gr櫣ss及中点的一些积分不等式。     

一个含参数的强三点积分不等式

利用一种Grüss型不等式去推出一个新的含参数的强三点积分不等式,精确地给出使不等式中等式成立的函数,由此统一处理并且改进了由M Matic、X L Cheng、N Ujevic、CE M Pearce等人提出的改进的Taylorc、Ostrowski-Grüss及中点的一些积分不等式.     

Pachpatte离散不等式的一个推广

本文主要研究了Pachpatte不等式的推广及其类似不等式，也就是经典的Hilbert不等式的变式。通过引进-λ齐次函数K(x,y)和两对共轭指数（p,q）,(r,s),(1/p)+(1/p)=1,(1/r)+(1/s)=1，经过巧妙配方，再运用一些经典的不等式（例如Hlder不等式、Young不等式与Jensen不等式）技巧和一定的实分析方法来估算权函数,建立了一系列 Pachpatte离散不等式的推广及类似形式，包括非负凸、次可乘的可测实值函数下的各种不等式.该结论综合运用了Hilbert不等式和Pachpatte不等式的推演技巧，将以前不含共轭指数或只含一对共轭指数的Pachpatte不等式推广到含两对共轭指数与参量化的不等式，统一了部分已有文献的研究成果，使Pachpatte不等式的研究上升到一个更高的层次。作为应用，对齐-λ次函数K(x,y)取了2个特殊的函数得到了一些有趣的不等式。
     

函数单向SPF-粗集与它的概率特征

基于函数S-粗集,结合函数迁移的随机性,提出了函数单向S_PF-粗集概念,并给出它的数学结构。研究了函数单向S_PF-粗集概率特性。证明了在概率的意义下,函数单向S_PF-粗集是函数S-粗集,函数单向S-粗集的推广；函数S-粗集,函数单向S-粗集是函数单向S_PF-粗集的特例。     

bent-negabent函数的构造

给出了一种新的negabent函数的构造, 基于此构造和已有的bent函数的构造, 得到了一种bent-negabent函数的构造;分析了一类由4个函数级联所得函数的性质, 给出了这类函数为negabent函数的必要条件;给出了bent-negabent函数的一种直和构造。     

一类保费随机的离散风险模型的研究

把经典的复合二项风险模型进行推广,其中保费收取方式不再是时间的线性函数而是一个二项过程。把它的罚金期望看成初始资本的函数,首先利用数学方法得到了罚金期望函数的循环递推公式,然后利用矩母函数的特点得到了罚金期望函数的渐近估计。     

a尺度双正交多小波

讨论了a尺度双正交多尺度函数的一个性质,在a尺度双正交单尺度函数与a尺度双正交多尺度函数之间建立了一种联系,证明了由任意a尺度双正交单尺度函数和任意一组双正交滤波器生成a尺度双正交多尺度函数的一个充分必要条件,并用这种a尺度双正交多尺度函数构造出一种a尺度双正交多小波。     

广义边缘密度函数相关理论及应用

对二维连续型随机变量的联合密度函数,在一定要求下变上限积分得到新函数,依据密度函数性质进行规范化,从而构造出一个广义的边缘密度函数.分析该边缘密度函数广义形式与通常形式之间的关系,探讨密度函数广义形式下的多个性质.针对具体的广义形式,得出了多个新结果,并将密度函数广义形式推广到n维,最后讨论了这一广义形式在舍选抽样中的应用.     

基于高斯噪声干扰下的神经网络数据处理及误差分析

首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输入输出数据之间的函数关系t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数t=y(x);由似然函数变形构造得到误差平方和函数E**作为误差分析函数,结果表明:E**的最小值点(或极小值点)即为似然函数的最大值点(或极大值点),所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小。     

布尔函数的迹单项式逼近

提出了用单项迹函数代替线性函数来定义的布尔函数一种新的谱值,称之为布尔函数的d-Walsh循环谱,通过计算d-Walsh循环谱来研究布尔函数的最佳单项迹函数逼近,使用该方法的计算复杂性仅为22n/n.利用单项迹函数逼近序列密码的前馈函数可实现对序列密码的采样攻击,对序列密码设计与分析具有重要意义.     

一个数论函数及其性质

在近似伪Smarandache函数的基础之上,定义了一个新的数论函数,并给出了它的一些相关性质,丰富了数论函数的研究内容.     

基于有限测点的铝合金板残余应力场重构研究

应力函数法可基于有限测点的实测结果重构出构件的全场残余应力,但其应力函数往往难以确定,且不易通过同一应力函数同时重构出多个残余应力分量的分布. 针对上述不足,发展了一种利用通用应力函数同时重构多个残余应力分量场的方法. 该方法构造双元傅里叶函数作为艾瑞应力函数,使用判定系数确定模型阶数,并根据实测散点值优化确定应力函数中的未知参数. 最后利用模拟三点弯实验的残余应力场验证了该方法的准确性,并将其应用于真实铝合金板的残余应力场重构. 结果表明,该方法能同时重构多个应力分量,且重构残余应力场具有较高的精度.      

基于多分辨率B样条小波网络的船体曲面光顺和重建

为用于船体型线设计中船体曲面重建和光顺,基于多分辨率小波网络原理,引入三次B样条函数作为小波基函数,三次B样条基函数作为尺度函数,利用小波网络的权值和激励函数的线性组合,构造了新的二维多分辨率B样条小波网络(multi-resolution B-splinewavelet net work,MRBWN).将曲面分解为相互正交的u、v方向函数,用该网络来拟合自由曲面;并利用梯度下降法对网络进行训练.最后对船体曲面进行了光顺,实例证明了该方法的有效性和正确性.