多线性极大算子在Orlicz空间的弱有界性估计

Orlicz空间是一类较具体的Banach空间,在Banach空间理论和应用的研究中起着非常重要的作用。定义多个单线性分数次极大算子的乘积算子为■,得到■的弱有界性,再利用■控制多线性分数次极大算子,得到多线性分数次极大算子的弱有界性。所得结果扩充了分数次极大算子在Orlicz空间的有界性结论。     

Z网络下新的推理算法在不确定决策中的应用

针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进.首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获取的区间值概率随着给定数据的变化并不一定能满足最大熵方法中的约束条件,所以对这些区间值概率进行了优化.其次,基于Z网络的结构和概率推理过程,对利用Z网络获取区间值概率然后应用最大熵方法获得约束部分最可能的潜在概率分布过程作出了同样的改进.最后利用一个实例来说明改进后的方法的有效性和可行性.     

云环境下VoLTE核心网负载均衡及高可用性研究

VoLTE可将全部业务承载于4G网络上,并实现数据与语音业务在同一网络下的统一。由此,本文研究运行在云计算环境下的VoLTE核心网的可行性、可靠性、负载均衡能力和高可用性,并提出采用N+K模式和NoSQL DB作为数据存储方式实现负载均衡的可行性,以期为相关学者的研究提供借鉴。     

基于模糊化邻域系的粗糙近似算子(Ⅱ)——公理刻画

研究了基于模糊化邻域系的粗糙近似算子的公理刻画问题.特别地,通过一组公理集分别刻画了由串行的、反身的、一元的和传递的模糊化邻域系生成的粗糙近似算子.     

Hom-李三系上的乘积结构和复结构

本文主要从代数角度研究Hom-李三系上的两种几何结构,即积结构、复结构。分别给出了积结构和复结构存在时对应的Hom-李三系的分解。同时,也研究了一些特殊的积结构和复结构。最后,在这两种结构间增加一个兼容条件,得到了复积结构。     

带有白噪声的Berger方程随机吸引子

考虑带有白噪声的Berger方程解的随机渐近性行为, 用渐近先验估计技术和算子分解方法, 通过引入同构映射构造等价过程, 证明随机吸引子在(H²(U)∩H¹₀(U))×L²(U)中的存在性.     

Banach空间中一类带有f－投影算子的双层集值投影动力系统

在乘积Banach空间中引进并研究一类包含广义f－投影算子的双层投影集值投影动力系统.在恰当的条件假设下，利用广义f－投影算子的性质及熟知的Nadler不动点定理，证明了该双层集值投影动力系统的均衡点集是非空的和闭的.     

五种希格斯玻色子与希格斯场之内部结构模型图表解析

现今，“希格斯玻色子”被认为是所有基本粒子质量的来源，也是标准模型预言的最后一种粒子，目前，物理学家普遍认为不排除未来可能会发现其他带电荷的希格斯玻色子。许多物理学家认为：事实上，希格斯玻色子组成希格斯场是一种更加复杂的理论模型，而这些理论模型预言了应有五种不同的希格斯玻色子，它们不仅带有电荷，还有可能带有色荷，而且质量也不相同。希格斯场遍布在宇宙中，该文就这五种不同希格斯玻色子及其组成的希格斯场，作一理论模型预言之图表解析。     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

具有sn-网的空间

证明了具有σ—点有限sn—网及σ—局部可数sn—网的空间可刻划为度量空间在某些确定映射下的象.