多元Kantorovi型Meyer-Knig-Zeller算子在Orlicz空间中的逼近阶

在Orlicz空间L*M中研究二元Kantorovi型Meyer-K nig-Zeller算子的逼近,给出一种逼近强型正定理.     

一类子矩阵约束下矩阵反问题的拓广

利用矩阵的广义逆和广义奇异值分解,讨论了子矩阵约束下左右逆特征值问题及其拓广,给出了其有解的充分必要条件及在有解条件下的通解表达式,并得到了此问题的最佳逼近解,而且用数值算法来验证求最佳逼近解的有效性．     

逼近群体理想解的多属性群决策新方法

对每个属性下不同决策者权重不同的决策问题,提出一种始终基于群体理想解的新方法.首先,对每个备选方案定义群体理想解和负理想解,求出对每个决策者而言该方案与其群体理想解的相对贴近度;然后,基于群体贴近度矩阵定义整个备选方案集的群体理想解和负理想解.进而计算决策群体对各备选方案的最终排序结果;最后,以供应商选择算例说明其有效性.该方法将逼近理想解法扩展到群决策,以群体理想解取代群体效用,避免了群体效用归并难题.     

一种用于齿轮齿面偏差评定的二分圆逼近法

为了提高齿轮齿面偏差评定的精度和效率,提出一种求解实际测量点到设计齿面最短距离的二分圆逼近法.该方法利用二分法思想,用圆不断逼近设计齿面上的齿廓线,直到找出最短距离,将三维空间计算转换为二维平面数据处理,简化了运算过程.将此方法在Matlab中实现并进行实际测量环境验证,与齿轮测量仪的评定结果对比,误差在4.5％左右,...     

某周期卷积类在L尺度下的单边逼近

研究了周期卷积类KM(Ψ)在核Ψ(t)满足一定限制条件时,以n-1阶三角多项式子空间T2n-1和以2π为周期的样条子空间S2n(Ψ)在L尺度下的最佳单边逼近的精确估计.     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

电力备用市场资源优化配置的模型与求解方法

对于发电公司在电力备用市场中的资源优化配置问题,建立一种均值一方差模型,同时允许发电公司从市场购买某种产品以满足其它产品的需求.针对模型中出现的非光滑问题,引入极大熵函数将其光滑化,并采用非线性互补方法求解.该方法利用Karush-Kuhn-Tuchker(KKT)条件得到一个非线性互补问题,然后利用非线性互补函数将其转化为非光滑方程组,并引入参数再次进行光滑化,最终通过求解一组光滑方程组以逼近原问题的最优解.数值分析验证了该方法的有效性.     

基于广义Чебышев多项式的新型神经网络算法

提出了一种基于广义Чебышев多项式的新型神经网络学习算法。对于给定的样本点,采用三次样条插值方法求得Чебышев结点处的函数值,并将Чебышев结点和对应的函数值作为新的训练样本。利用Чебышев多项式的正交性,每个权函数可以表示为广义Чебышев多项式,它是最佳平方逼近多项式。与样条权函数神经网络算法相比,该算法最后表达式更简单,有利于泛化,而且每个权函数所需要存储的信息量更少。另外,提出的新算法不存在梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢的问题。最后,为了说明该算法的有效性,给出了一个实例,仿真实验说明通过提取广义Чебышев多项式的权函数,可以理解所训练的问题的内在关系,训练后的网络具有很好的泛化能力和很高的精度。     

单车型确定性动态车辆调配问题

给出了单车型确定性动态车辆调配问题的定义,引入网络图描述该问题.建立了问题的线性规划模型,鉴于线性模型的缺点,利用函数逼近技术构造一个特殊的线性函数来近似目标函数中未来时段部分,从而建立起问题的时空分解模型,把问题从时间和空间上分解为多个单时段单节点问题,并根据单时段单节点问题特点设计简单的排序求解方法.最后,给出了模型的完整求解过程,从而使问题得到有效地解决.     

三维射击精度的Winterbottom逼近

为避免导弹武器三维射击精度降维评估带来的信息损失问题,在三维射击精度一阶逼近法研究的基础上,引进SEP对分布参数的二阶偏导数,依据Winterbottom展开给出了SEP的置信上界和置信区间表达式。详细推导了具体计算公式,提出Box-Cox变换参数λ的选取原则,列出了优化λ的计算方程,并以示例说明Winterbottom逼近对中小样本的具体运用和实际效果,结果表明该方法具有良好的使用前景。首次将渐进正态性理论和逼近理论引入三维精度评估领域,解决了球概率误差分布未知问题。