复Fuzzy测度与复Fuzzy积分

提出复Ｆｕｚｚｙ测度、复Ｆｕｚｚｙ可测函数及复Ｆｕｚｚｙ积分等概念，并讨论了其性质与收敛定理。     

熵与动态多指标决策

利用熵的理论，对多指标决策中的各方案建立了有效性测度，该测度越大，说明相应的方案越优。在此基础上，利用该测度，提出了一种动态多指标决策方法，应用实例表明了这种决策方法的可靠性和合理性。     

Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

研究了Cohen-Grossberg神经网络模型的指数稳定性．运用非线性测度方法证明了神经网络平衡点的存在性和惟一性，接着通过构造一个新颖的Lyapunov泛函，得到了神经网络指数稳定的全新充分条件，并给出了解的指数衰减的精确估计．与已有文献相比，文中给出的条件更为宽松且易于验证．     

系统和谐度测度研究

通过系统和谐度构成的分析,建立了和谐度的测度体系。和谐度的测度指标分为构成和谐性、组织和谐性、内部环境和谐性、外部环境和谐性和总体和谐性。通过在理论上对各构成要素的敏感性分析,表明单因素或多因素的改进对和谐度是有影响的。利用和谐度分析矩阵构建和谐度测度方法,并结合企业实际对系统和谐度给与实证研究,验证单因素改进对系统和谐度有正向影响。     

实变函数主题情境分析

讨论实变函数论课程的主题情境分析问题．包括：Lebesgue测度与积分理论产生以及展开的问题线索、主要想法、主要技术处理手段、整体结构等问题．数学课程的主题情境分析可以给学习导引出一个整体思路及框架，有利于实变函数论课程的教学与学习．     

C*-双代数上的Haar测度

采用法国数学家Baai和Skandalis引进的算予语言讨论了C^*-双代数A中的Haar测度的存在性．本文首先通过考察这样算予的性质和刻画赋范线性空间中连续线性算予的像集的性质，证明了C^*-双代数A中的一个平均遍历定理，得到了C^*-双代数A中的线性泛函是Haar测度的充分必要条件；利用遍历定理和这个充分必要条件探讨了C^*-双代数中Haar测度存在的一些充分条件．     

正则模糊神经网络在积分模意义下的逼近性

给出了模糊值函数在Lebesgue测度空间上的Lp-积分模定义, 得出了正则模糊神经网络依L-积分模对模糊值函数构成泛逼近器. 进而在伪可加测度空间上定义了模糊值函数的Lp-伪积分模, 研究结果表明正则模糊神经网络在L-伪积分模下对模糊值函数也具有逼近性.     

相对熵、畸变风险测度及其金融风险测度的效能

通过对相对熵及其极小化过程的讨论，探索金融市场风险测度的机理，研究金融市场风险管理技术的相关问题．并通过熵优化公理建立了极小熵与畸变概率测度之间的等价定理，利用畸变函数变换寻求市场风险暴露测度的优化技术，为金融市场风险管理实践提供可借鉴的技术方法．     

基于复杂性理论的黄河河川径流序列诊断分析

水文序列性质的诊断是水文预测的关键问题之一，至今没有得到有效解决．本文通过采用复杂性理论中的复杂性测度，对黄河干流不同水文站的河川径流序列进行诊断分析．结果表明：黄河干流径流序列以随机性为主，确定、随机和混沌成分共存；人类活动的影响总体使得径流变化的随机和混沌增大，且下游的随机成分大于上游，上游的混沌成分大于下游；同时表明复杂性测度具有较灵敏的识别能力，为识别河川径流序列的性质及人类活动的影响提供了一种新的方法，     

一种动态调整的改进微粒群算法

微粒群算法是一种新型的进化计算方法，已在许多领域得到了广泛的应用．通过对基本微粒群算法的分析，发现基本微粒群算法在计算过程中使用Lebesgue测度为0的线段进行搜索，较易得到过旱收敛现象．据此，提出了一种改进的微粒群算法，该算法在运行过程中能动态调整极限位置，从而使得每个微粒的极限位置在其所经历的最好位置与整体最好位置所形成的动态圆中分布，由于在搜索空间中使用测度为正的区域对定义域空间进行搜索，能以较大概率跳出局部最优点．实例仿真结果验证了方法的正确性和有效性．