正则模糊神经网络在积分模意义下的逼近性

给出了模糊值函数在Lebesgue测度空间上的Lp-积分模定义, 得出了正则模糊神经网络依L-积分模对模糊值函数构成泛逼近器. 进而在伪可加测度空间上定义了模糊值函数的Lp-伪积分模, 研究结果表明正则模糊神经网络在L-伪积分模下对模糊值函数也具有逼近性.     

K-拟可加集值模糊积分的扩展性质

借助于诱导算子引入了K-拟加法与K-拟乘法运算,针对已经建立的K-拟可加集值模糊积分,应用其积分转换定理进一步研究了这种K-拟可加集值模糊积分的扩展性质,从而丰富了可测集值映射的模糊积分理论.     

复变函数的K-积分

在定义了K-积分的基础上,给出了K-解析函数与K-积分、K-调和函数的关系,所得结论是解析函数与共轭解析函数中相应结果的继续和应用。     

基于超立方体分割的分片线性逼近

为了解决复杂非线性系统的建模问题,提出一种基于超立方体分割的分片线性逼近模型.该模型将定义域分割成超立方体,在每个超立方体内用一个线性函数描述原来的非线性函数.再借助格表示形式,通过选择合适的连接得到由这些局部线性函数构成的连续分片线性函数.证明对于任何二阶可导的非线性函数,该模型都能任意精度逼近.因为不用再把每个超立方体都分割成单纯形,该模型有助于构造出更加简单的连续分片线性函数,并能处理复杂的高维问题.     

低维空间上分片线性函数的逼近因子与剖分数

引入了分片线性函数及矩阵行列式的解析表示,通过低维欧氏空间几何模型和等距剖分提出逼近因子的概念,并基于差值因式给出对应矩阵行列式的代数余子式和矩阵模的计算方法.依次证明了输入空间的剖分数与1元、2元和3元分片线性函数的逼近因子均无关,但剖分数与分片线性函数及其逼近精度却有关.     

一般二叉树型分层模糊系统的通用逼近性

为解决多变量模糊系统中的“维数灾”问题,该文提出了一般二叉树型分层模糊系统,简化了多输入复杂模糊系统的分析,并研究了它的通用逼近性。利用分片线性函数理论和中值定理,证明了该二叉树型分层模糊系统具有通用逼近性,并得到了该通用逼近性的充分条件。相对于一般模糊系统,分层模糊系统大大减少了系统的规则数。仿真结果表明:在同样的逼近精度下,二叉树型分层模糊系统的规则数比一般模糊系统减少了10倍左右,从而大大简化了系统的设计。     

正则模糊神经网络对保极大值函数类的泛逼近性

在模糊神经网络中将紧集上多元连续函数类推广为保极大值函数类,进而借助于保极大值性研究了紧集上扩展模糊函数类的特性和度量问题。最后,获得三层正则模糊神经网络关于其扩展模糊函数类具有泛逼近性,并通过实例分析了目标输出与正则模糊神经网络实际输出的逼近效果。     

关于K-拟可加模糊积分连续性的进一步探讨——自连续性

在作者曾给出的Ｋ拟可加模糊积分定义的基础上（王贵君，李晓萍．四川师范大学学报（自然科学版），１９９８，２１（３）：２５１～２５５），利用其积分转换定理，继续研究并讨论这种模糊积分的零可减性、上（下）自连续性及逆上（下）自连续性．     

变论域模糊控制器的万能逼近性及其逼近条件

通过一组非线性伸缩因子实时地调节论域,变论域模糊控制器显著减少初始规则的数量,在期望控制点有效地提高控制精度。首先,证明这类模糊控制器的逼近误差具有收敛性,从而证明它在整个时域上是一种万能逼近器,即它能以任意精度逼近紧集上的任意非线性实函数;并指出它是一种二阶精度的逼近器;在预定精度条件下,给出它作为逼近器的充分条件。最后,通过1个数值实例验证变论域模糊控制器逼近非线性函数的实际效果。研究结果表明:逼近精度完全满足给定的要求,相对常规模糊控制器,变论域模糊控制器的逼近精度提高87.4%。     

Cauchy方程组极小范数最小二乘解的快速算法

对于秩为n的m×n阶Cauchy矩阵C,通过构造特殊分块矩阵并研究其逆矩阵的三角分解,进而间接地得到了线性方程组Cx=b的极小范数最小二乘解的显式表达式及其快速算法,所需运算量为O(mn)+O(n2),而通常构造法方程组的方法所需运算量为O(mn2)+O(n3),用正交化法虽然避免了构造法方程组,但所需的运算量更大些.     

关于无界连续函数逼近的渐近估计

“扩展乘数法”是研究无界连续函数,特别是大范围无界连续函数的逼近理论的方法。为了研究线性算子逼近满足某一类增长阶要求的无界连续函数时的误差估计,在“扩展乘数法”中引入经典试探函数组“1,x,x^2”,得到了满足某些条件的线性正算子改造为逼近此类无界函数的渐近估计,给出了具有一般性的、实用的渐近公式。并以此作为实例,研究了Landau积分型算子逼近无界函数的渐近估计式,可以很容易地得到许多有价值的结论。因此,这种结合既有理论价值又有实际意义。     

Cauchy方程组极小范数最小二乘解的快速算法

给出了求以秩为n的m×n阶Cauchy矩阵为系数矩阵的线性方程组极小范数最小二乘解的快速算法.     

一个线性算子及其相关的亚纯多叶函数类

引进单位圆盘内亚纯p叶函数的子类Tn,p(A，B)，分别研究其包含关系及类中函数的积分变换性质，得到两个结论：若n≥1 B^p(A-2B-1),则Tn 1.p真包含于Tn.p(A，B)；若f∈Tn.p(A,B),则函数g（z)被定义成D^n p-1g(z)=(z^γ/γ-pβ∫0^xt^λ-1[D^n p-1f(t)]^β也在类Tn.p(A,B)中。     

奇异线性模型最小二乘估计的相对效率

对于奇异线性模型，引入了参数β的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的一种新的相对效率，给出了与其他两种相对效率的关系，导出了该效率的上下界．     

多元Fuzzy连续函数Korovkin逼近定理

对多元模糊值周期连续函数,三角逼近的Korovkin逼近定理可由模糊型连续模获得,最后给出了有关模糊值函数的Fejér算子逼近的应用.     

利用两尺度相似变换提高有限元多尺度函数的逼近阶

利用两尺度相似变换(TST)的方法构造变换矩阵Mr(w),提高了2阶有限元多尺度函数的逼近阶,并使其可以达到任意整数(>4)阶逼近的效果,同时保持了紧支、对称等良好性质.并对Strela的有限元多尺度函数构造定理的证明缺陷作了细节上的改正.