一类具有转移条件且边界条件中含有特征参数的四阶微分算子的自共轭性

研究了一类具有转移条件且边界条件中含有特征参数的四阶微分算子的自共轭性问题.此类问题是在一个适当的Hilbert空间中研究的,需要定义一个与问题相关的算子A,证明算子A不仅是对称的,而且在H中是自共轭的.     

大型基础项目融资风险的动态模糊评价

大型基础项目融资风险因素众多、风险结果严重,其风险已成为项目成功与否的关键.提出了大型基础项目融资风险的指标体系,并以动态的观点,采用模糊理论建立了一种大型基础项目融资的风险评价方法.     

用单亲遗传算法解决影片递送问题

遗传算法(简称GA)是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，是解决NP难问题的一种行之有效的方法．但是，序号编码的遗传算法不能在任意两条染色体的任意位置进行交叉，必须使用PMX，CX和OX等特殊的交叉算子，这些算子实施起来都很麻烦且效率不高．针对这一问题，采用单亲遗传算法，取消交叉操作，强化变异作用．这样既简化了遗传操作，又克服了早熟现象．较成功的解决了影片递送问题，文中的算例表明，该算法是实际有效的．     

带ψ-强单调映象的广义非线性拟变分包含

引入了一类新的带ψ-强单调映象的广义非线性拟变分包含，在Hilbert空间中使用极大η-单调映象的预解算子方法建立了这类变分包含解的存在性定理，构造了求此类变分包含解具误差的新迭代算法，并讨论了算法的收敛准则。     

多因素层次模糊综合评判决策模型及其应用

应用系统工程的方法，建立基于三角模糊数学的多因素层次模糊，综合评判决策模型和权重分配待定性因素数值化模型，并运用该模型对某贵金属矿体开采的采矿方法进行了优选，获得了满意的结果。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

模糊信息系统知识约简的分辨函数法

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容.针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务.以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究.将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应的知识约简分辨函数法,并通过实例分析说明了该方法的具体计算步骤.这为从模糊信息系统中获取知识提供了一种有效的粗糙集方法.     

纤维素在ZnCl_2水溶液中的溶解性能及再生结构

比较了不同质量分数的ZnCl2水溶液溶解不同聚合度纤维素的能力,发现:质量分数为65.0%以下的ZnCl2水溶液不能溶解纤维素;当ZnCl2水溶液的质量分数达到或超过65.0%时,未被水分子饱和的Zn2+可与纤维素分子链作用,使纤维素溶解,且65.0%的ZnCl2水溶液的溶解效果最佳;随着纤维素聚合度的增大,其溶解性能下降;经ZnCl2水溶液溶解后的再生纤维素的聚合度下降.广角X-射线衍射(WAXD)分析表明再生纤维素为纤维素Ⅱ结晶变体;傅里叶变换红外光谱(FT-IR)显示ZnCl2水溶液是纤维素的非衍生化溶剂,且再生纤维素分子内的氢键减弱.     

一种基于马尔可夫链与模糊综合评判的教学评估改进算法

针对基于模糊综合评判和马尔可夫链建立的教学质量评估模型在特殊情况下的评估效果不够合理的问题,提出了一种数学期望的新定义,并在此基础上改进评估算法,可有效提高评估结果的合理性.     

基于模糊粗糙集的层次分类增量特征选择

随着大数据时代的到来,数据的类标签数量急剧增加,对现有的分类任务带来了严峻的挑战。为了解决这个问题,人们通常将标签组织成层次结构,使用结构中所包含的信息来对任务进行学习。考虑样本的不断增加,使用模糊粗糙集信息熵设计了一种面向层次分类的增量特征选择算法。考虑兄弟策略,将现有的λ条件熵推广到了层次分类的情形,设计了一种非增量的层次分类特征选择算法,设计了λ增量条件熵,基于此设计了增量版本的特征选择算法。在实验中,采用了包括非增量版本在内的7种不同的特征选择算法在5个层次数据集上与增量算法进行比较,实验结果验证了2种算法的有效性,并且所设计的增量算法能在不影响性能的情况下加快特征选择的进程。