交换Banach~*代数上的H-矩阵

将Ｈ－矩阵的概念推广到交换Ｂａｎａｃｈ＊代数上，应用泛函分析和算子代数的技巧，证明了交换Ｂａｎａｃｈ＊代数上的矩阵为Ｈ－矩阵的充要条件是：在Ｇｅｌｆａｎｄ变换下，其对应的所有矩阵均为Ｃｎ，ｎ中的Ｈ－矩阵；进一步，利用Ｃｎ，ｎ中Ｈ－矩阵的性质，研究了交换Ｂａｎａｃｈ＊代数上Ｈ－矩阵的性质及一些迭代矩阵的收敛性．     

满足条件Re{f(z)/z}>0的函数的开始n次多项式问题

对凡满足条件Re{f(z)/z}>0的函数的展开式f(z)=z+(sum from n=2 to ∞)a_nz~n的前n项式S_n(z)=z+a_2z~2+…+a_nz~n,寻找S_n(z)的星形和凸形半径问题。     

系统理论及其在面向对象设计中的应用

将系统理论应用于面向对象技术中,运用系统概念将面向对象软件系统表示成一个二元组(A;R),给出系统、对象系统及环境系统等的概念及其性质,用这些理论分析面向对象中的系统及一些表示方法,然后采用系统理论实现了面向对象技术中的一些功能,如类的继承等,并给出了一些应用.     

基于蝙蝠算法的花粉算法改进

针对花粉算法(FPA)易陷入局部最优,收敛速度慢,收敛精度不高等缺陷,将蝙蝠算法(BA)引入到花粉算法中,优化花粉配子初始位置,建立基于蝙蝠算法的花粉算法(BA-FPA).为了验证改进后的BA-FPA算法收敛性能优于基本FPA算法和BA算法,任意选取6个标准测试函数进行测试.结果表明,BA-FPA的收敛速度、收敛精度等性能都优于标准FPA和BA.     

数据挖掘在高校图书馆中的应用

以西安工程大学图书馆为实例，把数据挖掘技术应用于图书馆读者管理中．以“西安工程大学图书馆自动化管理系统”中的馆藏数据、读者信息及历史借阅记录等作为基本数据源，采用SPSS、MATLAB作为数据挖掘工具，基于不同角度对西安工程大学图书馆图书分类、入库比例以及各学院借阅量排名进行对比细分，探讨数据挖掘技术在图书馆中的应用．对比分析发现，数据挖掘技术可以更细致地了解读者分布情况及图书需求情况，实现图书馆的科学化管理，更好地进行资源优化配置．     

多目标布谷鸟搜索算法

解决多目标优化问题,并得到精确的、高质量的Pareto前沿解是非常具有挑战性的。将CS算法运用于多目标问题解的迭代更新过程,对传统的基于Pareto支配关系的适应度函数进行了改进,并提出基于小生境技术的逐步档案缩减法用于档案解的缩减与维护过程,设计出了多目标布谷鸟搜索算法(MOCS)。通过仿真实验验证以及相关性能指标的测试结果得出,MOCS算法与经典的NSGAII算法相比,在所得解的收敛性、多样性和均匀性方面均有所改善。     

关于多面凸集界面的一个注记

给出了多面凸集及其界面的几个结论，推广了已有的结果     

BP神经网络结点数选取的改进方法及其应用

提出一种改进的隐含层神经元个数的选取方法.该方法基于隐含层神经元输出之间的相关关系,估计隐含层结点数,把隐含层结点的改进算法用于物种选取的实例中,通过MATLAB编程实现,并与回归分析做出的结果进行比较.结果表明,该方法对建立BP神经网络结构有一定的借鉴作用.     

基于粒子群的大量信息模糊检索

为了改善随着信息量增加信息检索效率急剧降低的情况,将改进的粒子群优化算法引入信息检索中,通过粒子群算法迭代检索,使关键检索字在大量信息点上模糊匹配,在迭代终止时检索出匹配度最高的信息项。对100万到2亿条信息量的信息进行检索实验,检索时间1．7s左右,匹配度高于97％。该方法检索速度快、稳定、匹配度高且鲁棒性强。     

基于PCA-GABP的高技术企业信用风险评价

针对高技术企业信用风险评价中高维、非线性的问题,提出基于主成分分析与遗传算法的改进BP神经网络相集成的高技术企业信用风险评价方法.首先利用主成分分析对高技术企业信用风险评价指标体系降维,并运用降维数据,建立关于高技术企业信用风险评价的GABP神经网络的模型.最后通过实证分析,验证该方法的可行性.