P-集合与基数亏-余定理

利用有限普通元素集合概念与P-集合的结构,给出P-集合基数亏-余特征,提出基数亏-余定理,基数离散区间定理与属性基数余-亏准则,给出这些理论结果的应用.     

热源周期振荡条件下一维融化问题的数值研究

借助空间坐标变换,把移动区域模型转化为固定区域模型,通过构造显式和隐式两种有限差分格式求解热源周期振荡条件下的一维融化问题.对所构造的两种差分格式分别研究它们的数值稳定性,比较它们的计算量和计算效率;应用这两种差分格式分别数值模拟融化过程中移动边界的运动及液态介质内温度场的分布.数值实验结果表明,这两种差分格式的数值结果吻合得非常好,而隐式差分格式的计算效率要明显优于显式差分格式.     

带积分边界条件的共振边值问题正解的存在性

基于O’Regan和Zima所研究的范数形式的Leggett-Williams定理,利用Banach空间中锥和Leray-Schauder度的性质,研究了带有积分边界条件的二阶共振边值问题正解的存在性。最后给出了例子验证所得结论。     

基于粗糙集的数据挖掘改进属性约简算法研究

研究基于粗糙集的属性约简算法在数据挖掘规则提取阶段的应用。数据挖掘中对属性进行约简时,经常采用粗糙集,再按照规则进行提取。考察差别矩阵的定义和信息系统比较复杂且核属性元素所占比例较少的情况,改进基于差别矩阵的属性约简算法,利用差别矩阵的结构建立一种新的选择属性的依据。     

非线性多方渗流方程解的存在性和爆破性

考察了一类非线性非局部边界条件的多方渗流方程,利用上下解方法以及比较原理和最大值原理,给出了问题解的整体存在性和爆破性结果.     

多技能呼叫中心排班算法研究

对多技能呼叫中心的排班问题进行了系统研究.采用考虑顾客放弃的Erlan争A模型计算人力需求,应用动态集合覆盖算法解决多技能排班路由问题,针对多技能优化排班问题设计开发相应的启发式算法,并应用某呼叫中心的实际数据验证了算法的计算效率和优化效果.此外,对不同人力分组方案和不同班时拆分方案进行了一系列试验计算,发现分组细化和班时细分都能够提升排班效果,相比而言班时拆分对排班效果的影响作用更加显著.     

区间三角模糊软集及其动态决策方法

为完善模糊软集理论,提出区间三角模糊软集的概念,并讨论其相关运算及性质。建立基于区间三角模糊软集的动态决策模型,其中,时间权重采用指数衰减方法进行确定,利用集成的思想定义了区间三角模糊软集算术加权平均算子,将不同时刻的区间三角模糊软集集成为综合区间三角模糊软集。给出不同对象选择值和决策值的求解公式,根据决策值大小来实现最优决策。最后总结出方法的具体步骤,并通过实例说明具体应用。     

基于非均等排序集抽样的符号检验

为检验未知总体的中位数,提出基于非均等排序集抽样的符号检验.通过比较符号检验的Pitman效率,表明非均等排序集抽样效率高于排序集抽样和简单随机抽样. 考虑到非均等排序集样本独立但不同分布,提出与秩次有关的加权符号检验,具体给出使检验效率达到最大的权数,并证明出最优权数具有适应任意分布性. Pitman相对效率的计算结果表明,非均等排序集抽样下最优加权符号检验优于排序集抽样下最优加权符号检验. 最后,对阔叶松树的一组真实数据进行了实际应用.      

一种改进的基于超网络的高维数据聚类算法

高维数据聚类问题是当前聚类分析研究的重点。笔者提出了一种改进的基于超网络的高维数据聚类算法。首先,将高维数据映射到一个大规模带权超网络中;其次,定义超网络中边的权重;再次,采用优化的超图划分方法划分带权超网络;最后实现高维数据聚类。这样有效过滤掉聚类中的噪声数据,避免了传统聚类方法在降维过程中产生的弊端。实验证明,该算法具有较理想的有效性和精确度。     

一类非线性斯图谟—刘维尔问题正解的存在性

本文讨论了非线性斯图谟-刘维尔方程[p(x)u'(x)]'+f[u(x)]=0在两端固定边条件下的边值问题,当p(x)是区间[0,1]上的分段线性函数时,其正解存在。