复合算子的自反性

讨论了Ｃ＾ｎ中单位球上的Ｂｅｒｇｍａｎ空间上的复合算子,证明了以自同构为符号的全体复合算子生成的强闭代数是自反的。     

含有非对称线性算子的变分不等方程的分歧定理

Ｐ．Ｑｕｉｔｔｎｅｒ＾「３」给出分歧点的估计,但仅限于线性部分是对称的,对线性晨对称的情形进行了讨论,并给出分歧点的估计。     

基于形态算子的汉字字形衍生方法研究

针对传统汉字字形衍生方法的不足,提出了一种全新的基于形态算子的汉字字形衍生方法。通过对字体不同广义形态运算,选择不同的结构元,可产生不同的衍生汉字字形,对多面体及Ｂｅｉｚｅｒ曲线与圆曲线的形态 算法进行了详细讨论,实验证明运用该方法生成的汉字质量好,自动化程度高可用于三维字体生成。     

一类投影点的求解

设Ｌｉ为Ｒｎ→Ｒ的有界线性算子,研究下面一类投影．点的求解：求Ｘ,ｍｉｎｉｍｉｚｅｓ｜｜Ｘ｜｜而且ｓｔ．Ｌ;Ｘ≤δｉ（ｉ＝１,…,ｍ）给出了该问题的一种求法．     

积分型的Bernstein不等式

本文得到以下积分型Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ不等式：令Ｐｎ（Ｄ）＝■（Ｄ２＋２α,Ｄ＋α２＋β２３）＞∏（Ｄ－入ｊ）,其中Ｄ＝ａ／ｄｘ, ａ,βｓ, λｊ为实数;βｓ＞ ０,ｓ＝１,２,…, ｋ;ｊ＝１,２,…, ｎ－２ｋ;β＝■βｓ,ｐ≥１则１．若ｍ＞４β,则对任意的ｍ阶三角多项式Ｔｍ（ｘ）,有 （∫０｜ Ｐｎ（Ｄ）Ｔｍ（ｘ）｜Ｐｄｘ）１／Ｐ≤｜Ｐｎ（ｉｍ）｜（∫０｜Ｔｍ（ｘ）｜ Ｐｄｘ）２．若α＞４β,对ｆ（ｘ）∈Ｂσ,有 （∫－∞｜Ｐｎ（Ｄ）ｆ（ｘ）｜ｐｄｘ）≤｜Ｐｎ（ｉσ）｜（∫－∞｜ｆ（ｘ）｜ｐｄｘ）     

用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法

为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题 ,提出一种神经控制器的设计方法 .通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进 ,采用保留精英的线性排序选择 ,避免成熟前收敛 ,并给出算术交叉算子和乘法变异算子 ,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率 ;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化 ,获得基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列 ,并以此训练神经网络控制器 .最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果 ,验证了方法的有效性 .     

Littlewood-Paley算子的BMO有界性

给出了齐型空间上Littlewood-Paley算子G的定义,证明了当f是BMO函数时,G(f)或者几乎处处等于无穷;或者其BMO范数被f的BMO范数控制.     

Bergman空间上Toeplitz算子的局部化

利用Ｄｏｕｇｌａｓ局部化方法,刻画了单位球的Ｂｅｒｇｍａｎ空间上以Ｌ∞为符号的Ｔｏｅｐｌｉｔｚ算子的Ｆｒｅｄｈｏｌｍ性质,证明了Ｔｏｅｐｌｉｔｚ算子是Ｆｒｅｄｈｏｌｍ算子的当且仅当限制为在敏个纤维上是Ｆｒｅｄｈｏｌｍ的。     

遗传算法和遗传规划对比研究

通过对遗传算法定向搜索机制和遗传规划搜索机制的研究比较,可以看出,依据遗传算法的基本思想设计遗传规划的进化算子时,由于算子空间过大而导致盲目搜索。通过对遗传规划的研究,提出了一套有定向机制的进化算子,进而设计和实现了基于这一套算子的遗传规划算法。     

多群体优良模式自学习遗传算法

针对经典遗传算法存在的问题,提出了多群体优良模式自学习遗传算法.引入了迁移与学习算子,以提高遗传算法的有效性与收敛性.通过对Goldstein和Price函数的优化计算,说明了该方法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度.