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椭圆型Cardinal样条 总被引：1，自引：0，他引：1
杨柱元 《北京师范大学学报(自然科学版)》1998,34(2):185-189
获得Ｒ＾ｄ上齐次椭圆型Ｃａｒｄｉｎａｌ样条插值的存在唯一性,并获得Ｓｏｂｏｌｅｖ类上的函数在Ｌｐ（Ｒ＾ｄ）（１≤ｐ≤∞）尺度下的插值误差估计,以及Ｓｏｂｏｌｅｖ类在Ｌ２（Ｒ＾ｄ）尺度下的一些极值问题的解;拓广了Ｌａｐｌａｃｅ型的结果。 相似文献
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Lipschitz空间的Cardinal样条逼近 总被引：1，自引：0，他引：1
给出了Lipschitz空间Lip(γ,Lp)利用多元Cardinal样条的逼近和刻画,给出了Cardinal样条逼近算子的Bernstein不等式以及K-泛函由逼近阶的控制不等式. 相似文献
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基于传统的Fuzzy等价关系聚类法,由Fuzzy相似矩阵构建Fuzzy等价矩阵,对传递闭包采用Warshall算法求解,并选择不同置信水平下的分类,利用偏差度得到最优聚类.结合北京市朝阳区近3个月新开楼盘的数据,选择可靠性指标,在最佳置信水平的基础上对其进行最优聚类,实验结果与事实吻合. 相似文献
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杨柱元 《云南民族大学学报(自然科学版)》2000,9(1):7-8
利用古典的证明方法获得了Sobolev函数类由Cardinal样条插值在LP(R)尺度下的逼近的逼近阶． 相似文献
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讨论了积分型拟Kantorovich算子在Ba空间的逼近问题,给出了逼近的正定理. 相似文献
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在Orlicz空间LM中讨论了Szász—Durrmeyer算子的加权逼近，得到了逼近阶的Jackson型估计． 相似文献
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杨柱元 《云南民族学院学报(自然科学版)》1999,8(4):1-4,7
考察了基于一个函数类的Ｃａｒｄｉｎａｌ样条插值。被插函数属于Ｓｏｂｏｌｅｖ函数类。并得到了Ｌｐ（Ｒ＾ｄ）尺度下的误差估计。 相似文献
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基于小波神经网络的经济增长预测 总被引：1，自引：1，他引：1
随着经济的进一步发展,研究经济发展规律,预测经济增长,使其能更科学、客观地反映一个国家或地区的经济实际,变得越来越重要.为此,研究了将小波神经网络的强大分类功能用于经济增长的预测分析中,通过对云南省历年国内生产总值历史数据样本进行学习,分析GDP的发展趋势,然后进行GDP的预测,取得了较为满意的效果. 相似文献