最大离差值极小响应面及按Kreisselmerier-Steinhauser函数的拟合

现有的响应曲面是按最小二乘法实现的。提出一种响应面拟合方法:使响应面函数同样本值之间的最大距离极小。该方法运用Kreisselmerier-Steinhauser函数的特性,建立数学模型,采用求导、泰勒展开、数值迭代等方法确定响应面函数的系数。在数值迭代过程中以最小二乘法获得的结果作为迭代初值。通过一系列算例得出,Kreisselmerier-Steinhauser函数法获得的响应面函数能够达到最大距离最小的目的;该方法获得的响应面函数与最小二乘法拟合的响应面函数相比,在与样本值差的均方根相对增加不大的情况下,能显著减少最大距离;采用变熵参数方法能获得更好的解。本途径不仅丰富了响应面的构造方法,而且可满足实际工程问题中希望响应函数与样本值最大距离极小化的需求。     

L-双拓扑空间中的B-配仿紧性

在L-双拓扑空间中引入B-配仿紧性,证明这种仿紧性是B-配紧性的推广,并且具有一些好的性质.比如,对双闭子集遗传,在双强同胚映射下保持不变,在一定条件下B-配紧集与B-配仿紧集的乘积是B-配仿紧集,同时证明了B-配仿紧的双T2-空间既是双正则空间也是配正则空间.     

广义逆在最小二乘问题求解中的应用

文中应用矩阵的广义逆讨论了相容线性方程组Ax=b的解,并用Penrose广义逆给出了矛盾方程组Ax=b的最小二乘解及极小范数最小二乘解的Moore-Penrose逆表示。     

有向强正则图

有向的强正则图以及参数和特征值性质,与无向的强正则图有很多类似的地方.而强正则图的性质学者们早已进行了深入的研究.第二节运用群的理论,点的传递性提出了一类特殊的有向强正则图Cayley图,构造源于shaw的工作.并描述了Cayley图成为有向强正则图的必要条件.     

一类E-酉正则半群的同余网结构

定义正则半群S的同余格C(S)上的算子半群K,k,T和t,对于P∈S,ρK和ρk(ρT和ρt)分别表示与ρ有相同核(迹)的最大和最小同余.对于同态像是E-酉的E-酉正则半群S,确定了其上任意同余ρ的同余网ρΓ*,并确定了由ρ的同余网ρΓ*生成的同余子格.     

基于正则神经网络模型的时滞混沌系统预测控制

研究模型未知、不稳定的不动点位置及其局部性态未知情形下的时滞混沌系统的控制问题。提出了一种神经网络预测控制方法,将模型未知时的时滞混沌运动控制到不稳定的不动点处。分析了控制系统(包括观测器、正则神经网络预测器和在线训练的线性神经网络预测控制器)的稳定性,与现有同类方法比较,本方法收敛速度快,算法简便。仿真实验表明了本方法的有效性。     

完全单半群上同余的另一个刻画

在完全单半群的幂等元集E（S）上构建正规等价T与核子集K,证明了K与τ的相容性,以及正规子群之间的蕴含关系,迹类与正规子群格之间的同构,核类与幂等元集E（S）上的正规等价格同构．     

利用极小割计算随机流网络可靠度的一种算法

对随机流网络可靠度的计算问题进行了研究.提出了网络元件(边和结点)容量下确界的概念,在求基于每个极小割集的每个元件的容量向量时,对其满足的约束条件进行了改进,使其可行解集合大大减小.同时给出了两个引理,根据这两个引理,使得求基于极小割集的所有d-上界点变得非常简单,从而得到了一个计算随机流网络最大流量不少于给定需求流量d+1的可靠度的有效算法.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

复射影空间CPn中全实极小子流形的一点注记

研究了复射影空间CPn的全实极小子流形,得出一个关于第二基本形式模长平方的Pinching定理,改进了Chen B. Y. 等人的相应结果.     

正规序半群的刻画

给出了正规序半群和正规正则序半群的若干刻画.所得结论推广了N.K.Funabashi给出的一些结果.