分形编码中的最优压缩映射

提高传统分形压缩编码的性能。方法将分形变换编码建模为一个不等式约束条件下的非线性规划问题,将压缩射条件作用到最优射的求解过程中,得到全局意义上的最优压缩映射,给出了该模型及相应的求解算法,对算法收敛性,初始点选择等问题进行了讨论。     

子locale与子空间的关系

讨论了空间式子ｌｏｃａｌｅ与空间的关系以及间式子ｌｏｃａｌｅ的交的空间式问题,证明了拓扑空间的空间式子ｌｏｃａｌｅ与该空间的Ｓｏｂｅｒ化空间的子空间是一一对应的,并且给出了空间式子ｌｏｃａｌｅ的交是空间式的充分条件。     

凸度量空间中广义压缩映射的公共不动点

利用刘立山提出的集值映射和单值映射的次相容性条件,给出了完备凸度量的空间中集值广义坟缩射存在唯一公共不动点的一个充要条件和一个充分条件。     

终周期双峰映射拓扑熵的计算

利用符号动力学的揉理论,讨论双峰映射拓扑熵的计算．对于具有重要意义的终周期揉序列对,给出了决定其拓扑熵的揉行列式的解析表达式．     

关于狭义拟仿紧空间的两个问题

利用狭义似仿紧空间的等价刻划,给出一个非狭义拟仿紧的正规弱θ－加细空间,此外还证明了强完备映射的逆保持狭义拟仿紧性。这两个结果分别回答和部份回答了蒋继光提出的两个问题。     

兰道定理中的一个新上界

对在单位园盘Ｄ中正则的函数ｆ（ｚ）＝ａ０＋ａ１ｚ＋…,且ｆ（ｚ）≠０,１,证明了｜ａ１｜≤２｜ａ２｜｜ｌｏｇ｜ａ０｜｜＋Ａ－Ｍ｜ｌｏｇ｜ａ０｜｜＋Ａ－４πＫ１１＋｜ａ０｜Ｋ｜ａ０｜１＋｜ａ０｜［］｛｝,其中Ａ是海曼常数,Ｍ是绝对常数．     

C~r映射芽的γ阶jets的V-充分性

本文给出Cr映射芽的γ阶jets是v-充分性的充分条件,推广了[1]中的有关结果,并对拟齐次多项式的V-充分性作了进一步的讨论。     

关于凸过程的有界性和可测性*

设Ｘ是实序列完备的局部凸拓扑向量空间,Ｙ是拓扑向量空间．设Ｔ：Ｘ→２Ｙ是凸过程（ＣｏｎｖｅｘＰｒｏｃｅｓｓ）,且它的定义域Ｄｏｍ（Ｔ）是Ｘ的闭子空间．本文证明了若对Ｘ上的每一可分子空间Ｍ,Ｔ在Ｍ上的限制是绝对可测的,则Ｔ是有界的．     

基于分形理论的制造决策映射模型建模

运用分形理论的基本原理,分析了制造决策映射模型及其建模中的分形特征,提出一种分形的决策映射模型建模原理。     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。