大气污染预测的参数化组合算子方法

大气污染物浓度预报是一个多因素、复杂的非线性问题，以往多使用线性回归方法．根据Zimmermann提出的参数化二元组合算子方法，将其推广为多元的情形．在成因分析的基础上，建立了大气污染物浓度预测的参数化组合算子模型，适应非线性问题．实例分析比较表明，该方法是有效的．     

商半环的强分配格

给出了半环的强分配格的商半环为其相对应的半环的商半环的强分配格的充要条件.     

Feller算子下的空间分数阶扩散方程定解问题

讨论了用分数阶Feller算子替换扩散方程中对空间变量二阶偏导数后得到的空间分数阶扩散方程定解问题的求解问题，给出一个求解该类问题的公式．利用该公式及Fourier变换得到问题的解，并当α→2，即θ→0时，问题的解与整数阶扩散方程的解一致．     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题，提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法．该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数，导出了其自适应迭代公式，并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正，提高了算法的噪声鲁棒性，而且使得算法简单，稳定性好，收敛精度高．将该算法应用于Volterra滤波器，可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10dB，在学习因子为0．01时，算法仍然能够保持良好的收敛性．仿真结果表明，即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下，该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法．     

三Ⅰ算法的统一形式

给出了正则蕴涵算子的概念,证明了Lukasiewicz算子、Godel算子、乘积算子和R0-算子都是正则蕴涵算子-针对这种正则蕴涵算子建立了FMP和FMT的三Ⅰ算法的统一形式,相应地三Ⅰ解可用一般的伴随对((×),R)中的左连续三角模(×)和正则蕴涵算子R统一表达;指出在Godel的意义下,Zadeh关于FMP的CRI算法可以纳入到这种统一形式之中;给出了α-三Ⅰ算法的统一形式,得到了关于FMP和FMT而言的α-三Ⅰ算法的对偶性结论.     

Hilbert空间H上正交射影对的性质

研究了Hilbert空间H上正则射影对的性质和结构,证明了两个正交射影P1,P2是可交换的(i.e.,P1P2= P2P1)两个等价刻画:(a)对某些p,q≥2及i,j=1,2,P(p;i)=P(q;j)成立;(b)对每一个p,q≥2及i,j=1,2,P(p;i) =P(q;j)成立.     

基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

一类非线性算子的Fréchet导数及其应用

利用嵌入算子和投影算子讨论了定义在所有线性赋范空间之间的一类非线性算子的Fr啨chet可微性,建立了导数公式,并给出了所得结果的应用.     

上升有序加权欧氏平均算子及其在决策中的应用

提出了一种上升有序加权欧氏平均 (AOWEA)算子 ,详细研究了它的一些优良性质 ,如 :单调性、置换不变性等 .给出了一种基于AOWEA算子的多属性决策方法 .最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性 .