Fuzzy析取语言的若干结果

[1]中刻划了 F-正则语言的代数特征,并讨论了某些代数性质,本文继续[1]的工作,定义了 F-析取语言,并用 F-代数结构的方法刻划了 F-析取语言的某些特性.     

关于完全数与费马数的一个性质

本文利用同余理论,对完全数、费马数的数码和证明了如下两个定理:任一个大于6的偶完全数α,其数码和对于模9与1同余。任一个费马数F_n(n>0).当n 是正偶数时,其数码和对于模9与—1同余;当n 是正奇数时,其数码和对于模9与5同余。     

L-Fuzzy拓扑空间中的局部F紧性

作者曾提出了L-Fuzzy 拓扑空间中具有较好性质的一种紧性。本文在L-Fuzzy 拓扑空间中引入六种局部F 紧性,讨论了它们之间的关系证明了这六种局部F 紧性具有闭遗传性质和开遗传性质以及它们都是同胚不变的。     

一个隐函数定理

本文将[1]中定理1(或[2]中定理3.1)推广成本文定理1,将此定理应用于反函数,则得到一映射是同胚或局部同胚的充要条件。     

同伦满保持幂零性

称映射f:X→Y为同伦满(单),如果对任意的空间W及u,v:Y→W(u,v:W→X),u(?)f(?)v(?)f蕴涵u(?)v(f(?)u(?)f(?)v蕴涵u(?)v).在文献[1]中,林红与沈文淮证明了定理A 设f:X→Y为同伦满(单).如果X和Y是幂零空间,则f的p局部化f_p:X_p→Y_p亦是同伦满(单).这里p是素数或零.     

Fuzzy群中的Fuzzy同余关系与正规Fuzzy子群

讨论了Ｆｕｚｚｙ群中Ｆｕｚｚｙ同余关系与正规Ｆｕｚｚｙ子群的联系，证明所有Ｆｕｚｚｙ同余关系所组成的格同构于所有正规拟子群所组成的格。还讨论了正规Ｆｕｚｚｙ子群直积的几个性质。     

深层前馈网络的单调同伦学习算法

本文研究前馈神经网络的结构以及快速二阶学习算法，首先提出一种能和适应分布网络结构的深层前馈网络模型，并利用构造性方法证明了该网络的通有逼近性质，为改进网络学习效率及大范围收敛性，提出了网络权值学习的单调同伦方法，该方法具有与牛顿法相同的二阶收敛性，数值实例显示了该方法的高效性与大范围收敛性，深层前馈网络模型具有自适应分布网络结构，高度非线性逼近性以及可实现快速学习算法等特点。     

次直积不可约的Clifford半群

利用Clifford半群上同余的结构，刻画了次直积不可约的Clifford半群．证明了如果Clifford半群S=[Y;Gα，φα，β]次直积不可约，则绍，φα，β（α≥β）是单射且Y是至多含两个元素的半格．     

单纯Quantale

讨论了Quantale满同态的性质,给出了Quantale同余和Quantale商之间的关系,并在幂等左侧Quan-tale中给出了单纯Quantale的特征条件.     

光谱模糊匹配评价同色异谱程度

根据扬-赫姆霍尔兹对立学说，运用模糊性度量中平均Hamming距离的概念，提出了以光谱视觉响应差异为基础的同色异谱程度评价方法，分析结果表明该评价方法优于CIE的评价方法。