线性缓冲算子群

利用缓冲算子的结构与性质,定义了线性缓冲算子、线性弱化缓冲算子和线性强化缓冲算子.研究了线性缓冲算子的复合运算及运算的性质,以及可逆线性缓冲算子及其性质,证明了可逆线性缓冲算子集合为线性缓冲算子群,为使用线性缓冲算子处理数据提供了数学理论依据.     

线性缓冲算子群

利用缓冲算子的结构与性质,定义了线性缓冲算子、线性弱化缓冲算子和线性强化缓冲算子.研究了线性缓冲算子的复合运算及运算的性质,以及可逆线性缓冲算子及其性质,证明了可逆线性缓冲算子集合为线性缓冲算子群,为使用线性缓冲算子处理数据提供了数学理论依据.     

p-半线性映射的性质

首次把p半线性映射引入到线性空间,并深入研究特征p域上的线性空间p半线性映射.给出了p半线性映射的一些基本性质,包含类似线性映射的一些性质和不同于线性映射的性质.     

线性缓冲算子及其矩阵表示研究

根据缓冲算子的结构,提出了线性缓冲算子、线性弱化缓冲算子和线性强化缓冲算子及线性缓冲算子矩阵的概念;然后,给出了利用线性缓冲算子矩阵判断线性缓冲弱化算子和线性缓冲强化算子的方法.     

线性缓冲算子及其矩阵表示研究

根据缓冲算子的结构,提出了线性缓冲算子、线性弱化缓冲算子和线性强化缓冲算子及线性缓冲算子矩阵的概念;然后,给出了利用线性缓冲算子矩阵判断线性缓冲弱化算子和线性缓冲强化算子的方法.     

不等式约束下多元线性模型中线性估计的可容许性

研究多元线性模型在不等式约束下齐次线性估计和非齐次线性估计的可容许性, 刻画了二者之间的关系, 得到了齐次线性估计(非齐次线性估计)在齐次线性估计类(非齐次线性估计类)中是可容许的充要条件.     

多层线性神经网络与单层线性神经网络的等效性研究

针对自适应线性神经网络的大量理论和应用文献都没有多层线性网络应用、讨论的现象,研究基于线性神经元作用函数,推导出多层的多输入/单输出和多输入/多输出的线性神经网络数学表达式,其函数形式等效于单层线性神经网络,同样是关于输入变量的线性关系,仅权值和阈值更加复杂而已.为了验证多层自适应线性神经网络与单层自适应线性神经网络的等效性,分别以两个线性函数的逼近为例,通过MATLAB软件仿真平台作了进一步的验证.仿真结果表明,多层线性神经网络能实现线性函数的逼近,但效果不如单层线性神经网络理想.因此,多层线性神经网络的功能完全可由单层线性神经网络精确地实现,多层线性神经网络的存在是没有必要的.     

矩阵损失下带约束多元线性模型回归系数可容许线性估计的特征

讨论矩阵损失下带约束多元线性模型中线性估计的可容许性问题,证明了约束条件下多元线性模型中线性估计KB的可容许性与约束条件下一元线性模型中线性估计Kβ的可容许性具有等价性;根据这一特征得出了多元线性模型中线性估计KB的估计LY是可容许估计的充要条件。     

一般增长曲线模型中线性预测的可容许性

研究了一般增长曲线模型中线性可预测变量的最优预测,给出了可容许线性预测的定义,并分别在齐次线性预测类和非齐次线性预测类中得到了线性可预测变量的一个线性预测是可容许预测的充要条件．     

半拓扑线性空间中的半拓扑线性有界性

主要研究半拓扑线性空间中半拓扑线性有界与完全半拓扑线性有界的关系,得到了半拓扑线性子空间中半拓扑线性有界的充分必要条件,以及半拓扑线性空间中半拓扑线性有界的等价条件.