广义Ekeland变分原理的推广

给出了经典Ekeland变分原理的一个推广,完善并改进了已有文献的证明,并把它推广到了拟度量空间上.     

人工蜂群算法在解决EMD问题中的应用

图像的相似性度量问题是人脸识别中的核心问题。EMD是一种良好的直方图相交映射距离表示方法,是度量图像相似性的经典模型。元启发式智能算法是解决复杂EMD问题的一种主要方法,提出了一种基于人工蜂群算法的求解EMD问题的新算法。该算法首先提出了一种表示食物源的编码方法,然后设计出初始化解决方案的生成策略和确定食物源邻居的方法。最后,在ORL人脸库上的实验结果表明了新算法在解决EMD问题时的有效性。     

度量内向性条件下多值压缩映射的不动点

首先给出了度量内向映射新定义，进而证明了多值压缩映射一个新的不动点定理.它从新的角度改进与推广了文献[3]和[4]中某些重要结论.     

具有迷向S-曲率的指数度量

研究了Finsler几何中一类特殊(α,β)-度量-指数度量F=αeks的S-曲率性质.笔者通过把指数度量的S-曲率与其特殊S-曲率的表达式进行比较,采用代数方程公式运算的方法,分析方程因式指数的变化,得到了指数度量具有迷向S-曲率的充要条件:指数度量具有迷向S-曲率当且仅当它具有迷向平均Berwald曲率.此时,该度量的S-曲率为零,且是弱Berwald度量.结论表明:对于这类特殊的(α,β)-度量来说,它的曲率性质较简单,即它有迷向S-曲率等价于它有迷向平均Berwald曲率,等价于它具有为零的S-曲率.     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

基于形式化概念分析和概念相似性度量的程序重组方法

形式化概念分析已被证明是一种支持模块重组的有效工具.然而,在使用概念分析进行模块重组时,仍存在一些问题有待进一步解决.本文提出一种自动化的遗留软件重组方法,用于从识别的模块化方案中获取一种最佳解决方案.通过在概念分析过程中引入概念抽象、哑概念和概念相似性度量等新的特性,有助于解决现有方法的不足.概念抽象用于表示候选模块...     

Hilbert空间中一类包含集值随机模糊映射的变分包含问题

作者构造了一个迭代算法,解决了Hilbert空间内一类包含H(·,·)-单调集值映射和随机模糊映射的变分包含问题.作者给出了这个解存在的一个充分必要条件,并且证明出这个迭代序列刚好收敛到这个变分包含的解.     

基于Vague集的供应商选择研究

当供应商提供的产品性能都不能满足要求时,这就需要从这些产品中选择性能与所需性能最接近的产品,而在这种情况下常用的供应商选择评价模型不能解决这个问题,为此文章构建了基于Vague的供应商选择模型,通过度量各供应商提供的产品性能与目标产品性能之间的相似程度来选择最优的供应商,该模型解决了常用模型不能解决的问题,最后通过算例...     

关于局部对偶平坦且具有迷向S-曲率的Matsumoto度量

找到了一些方程去刻画局部对偶平坦的Matsumoto度量F=α2/α-β,其中α=√aijyiyj,β=biyi.同时对局部对偶平坦且具有迷向S-曲率的Matsumoto度量进行了分类.     

乘积空间上的混合测度和维数

在乘积空间Rm×Rn上定义了一种新的混合维数,给出了它的一些基本性质,并比较了它和Hausdorff维数、填充维数等维数之间的关系,得到了一个乘积公式等相关的结论.