向量映射的广义拟凸性及应用

通过研究广义拟凸的向量映射的一些性质,讨论了向量极小极大不等式,改进和推广了相关文献中的主要结果．     

集值向量优化的Benson真有效性

研究了一类广义锥次似凸集值映射向量优化问题,在此广义凸性的假设下,得到了该问题的标量化和鞍点与Benson真有效性之间的一些性质.     

一种模糊小脑模型神经网络及其仿真研究

在传统小脑模型的基础上,利用其特有的寻址方式,引入模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接受域函数,提出了一种模糊小脑模型神经网络。重点研究了接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明,该模糊模型具有良好的泛化能力和逼近精度,且可获得连续性强且有解析微分输出的复杂函数。     

几种神经网络在入侵检测系统中的应用综述

对入侵检测系统做了一个简要介绍,分析了神经网络应用于入侵检测系统的优越性,并对MLP网络、自组织映射网络、RBF神经网络三种常见的神经网络系统在入侵检测系统中的应用作了分析与比较。     

度量内向性条件下多值压缩映射的不动点

首先给出了度量内向映射新定义,进而证明了多值压缩映射一个新的不动点定理.它从新的角度改进与推广了文献[3]和[4]中某些重要结论.     

基于神经网络的脑组织图像分割方法的研究

本文采用模糊自组织特征映射网络的图像分割方法,以颅脑图像为研究对象,以精确分割出白质﹑灰质﹑脑脊液等脑组织为目的.在分割过程中,对算法进行了改进,获得了较好的效果。     

线性序拓扑空间上不稳定流形的映射性质

文章研究完备稠序的线性序拓扑空间上连续自映射f的不稳定流形。首先证明了不动点P的不稳定流形与P的任意邻域V的交集,通过f有限次迭代之后,会包含P的不稳定流形。然后利用此结果证明了f~k在p_i(1≤i≤k)的不稳定流形被f映射的象集合为f~k在f(p_i)的不稳定流形(其中p_i为f的k-周期轨上的点)。     

混沌扩频序列的研究

传统的扩频序列码数量有限,而且它们的抗截获性也较差,容易被识破,保密性不强。混沌作为一种非线性动力系统,具有高度的伪随机特性,对初始条件极其敏感,可以产生性能良好的扩频序列。混沌映射非常适合生成扩频序列,但是单一映射产生的扩频序列其系统复杂度低,容易被破解,复合混沌映射可以提高系统的复杂度,增强保密性。     

一个常用控件的设计方法

在windows程序设计过程中,我们要经常用到类CcomboBox.但是对初学者来说,设计一个实用的颜色组合框控件的过程和原理并不是那么简单.在这里,我们从类CcomboBox派生一个新类,详细说明怎样制作一个颜色组合框控件.     

关于广义非线性隐似变分包含问题

文章在Hilbert空间中引入了一类新的涉及（A,η）单调映射的非线性集值隐似变分包含问题,基于与（A,η）单调性相关的广义预解算子技巧,用一种迭代算法研究了解的近似可解性,所得结果改进了许多近期结果．