基于自然边界元的一类拟线性问题的数值算法

基于自然边界归化原理，利用非重叠型区域分解算法（即Dirichlet-Neumann交替算法）研究了长条形区域拟线性方程问题.在得到椭圆人工边界上的自然积分方程后，构造出相应的交替算法，并根据非线性算子的特性，证明了算法在连续和离散条件下的收敛性.数值实例的结果表明，算法是可行且有效的.     

一类离散左定Sturm-Liouville问题的谱

考虑了边界条件依赖特征参数的一类离散左定Sturm-Liouville问题的谱,得到了特征值的交错性以及特征函数的振荡性。     

基于边界移动法的高炉炉缸侵蚀监测模型

基于预埋在高炉炉缸内热电偶反馈的温度数据,联合数值传热计算和最优化理论的梯度下降法寻找最优化的边界移动步长因子,建立了高炉炉缸侵蚀监测模型.应用建立的模型可有效求解未知边界的传热反问题.将热电偶反馈的监测数据作为输入数据,应用建立的炉缸侵蚀监测模型对其进行未知边界问题反演求解,计算得到了炉缸内衬侵蚀形貌和残厚.把已知炉缸侵蚀形貌和相应的热电偶测温数据的高炉炉缸作为校验模型样本,模型预测与样本的侵蚀形貌对比表明其相对误差平均值为3.6%,确认了炉缸侵蚀监测模型的可靠性.     

一类非线性微分方程耦合系统无穷边值问题解的存在性

在Banach空间中，利用M?nch不动点定理，结合一个新的比较结果，研究一类一阶非线性微分方程耦合系统无穷边值问题，其非线性项和边值条件均具有耦合性。获得该问题解的存在性定理，并给出一个应用实例。     

基于三支决策的二阶段分类模型研究

当对三支决策边界域进一步划分时,边界域知识存在划分信息不足,从而导致分类精度不高,针对上述问题提出一种新的基于三支决策的二阶段分类模型(TWD-TP).第一阶段根据贝叶斯规则构建三支决策中样本的条件概率,通过求解最优化损失函数得到所需阈值,然后按照三支决策规则对数据集进行划分.三支决策是基于最小风险贝叶斯决策理论的划分,在其正域、负域中包含一定的误分类样本;在第二阶段通过类标签索引分别将正域、负域中误分样本作为增量信息引入延迟决策域,形成重构边界域,最后对重构边界域进行划分.实验结果表明:所提出的TWD-TP模型不仅能在三支决策划分中筛选出高误分类特征的样本,同时其重构边界域中不能被划分的样本得到正确划分,分类精度进一步提高.     

词与短语的模糊界限分析

词与短语的模糊界限表现为两种现象:某一语言形式不是典型的词或短语,出现了“中间地带”;在发展过程中,语言形式在词与短语间变化,转化期间的跨越界限是模糊的。从结构讲,词(主要是复合词)和短语的概念结构有共同之处,都有核心成分与边缘成分,但也有不同之处。可从概念的三个主要功能入手,分析词和短语在归类、推理和叠加方面的不同表现,来确定某一语言成分的属性。     

一类二阶非线性周期边值问题正解集的全局结构

用区间分歧理论与拓扑度理论,研究一类二阶非线性周期边值问题:■给出该问题正解集的全局结构.其中:λ0是一个参数;q∈C([0,2π\],[0,∞))且q不恒为0;f∈C([0,∞),[0,∞));g∈C([0,2π],[0,∞))且存在t_0∈[0,2π]使得g(t_0)0.     

单位球上含梯度项的椭圆边值问题径向解的存在性与唯一性

用Schauder不动点定理, 讨论单位球Ω={x∈R^N: |x|<1}上含梯度项的椭圆边值问题径向解的存在性与唯一性,  其中N≥2, f:[0,1]×R×R⁺→R连续. 在允许非线性项f(r,ξ,η)关于ξ,η超线性增长的情形下, 获得了该问题径向解及正径向解的存在性结果. 此外，还讨论该问题径向解的唯一性.     

少控制参数的分层式骨干粒子群优化算法

针对传统粒子群优化易于早熟的缺点,提出一种少控制参数的改进骨干粒子群优化算法.该算法利用关于粒子全局和个体极值点的高斯分布更新粒子的位置,无需设置惯性权重和学习因子等控制参数;利用混沌扰动策略产生粒子的全局极值点,提高了粒子群的多样性;为改善算法的全局探索能力,依据收敛速度动态分配每个粒子的变异概率,设计了一种自适应跳离算子;为均衡算法的局部开发和全局探索能力,给出了一种分层式粒子更新公式.最后,将所提算法用于多个典型测试问题,并与三种典型算法进行对比,实验结果证明了它的有效性.     

一类完全阶边值问题解的唯一性

讨论了形如 的完全n阶边值问题解的唯一性。先运用经典的泛函分析方法得到了n阶情形时,在f(t,x0,x1,…,xn-1)对于x0,x1,…,xn-1满足lipschitz条件下方程有唯一解这一结论；再将结果应用在三阶情形,得到相关推论。