非线性算子方程变号解的存在性与多解性及其应用

利用Banach空间中的锥理论和不动点理论讨论了非线性算子方程变号解的存在性和多解性,通过一个上解给出了非线性算子方程变号解的存在性定理,进而又在一个上解和一个下解的条件下得到了四解存在定理,同时还针对一种重要的非线性算子方程即一类Sturm-Liouville两点边值问题,具体讨论了其变号解的存在性及四解的存在性,相应得到了变号解存在定理和四解存在定理.最后通过一个具体的例子给出定理的应用.     

一种基于不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对基于不同粒度语言判断矩阵的群决策问题,提出了一种新的群决策分析方法.对有序语言短语集中的语言短语进行“量化”,通过变量转换关系将语言判断矩阵转换为互补判断矩阵,并进行了判断信息转换的一致性分析;采用OWA算子将每个决策者给出语言判断矩阵所对应的互补判断矩阵集结为群的偏好矩阵,并通过计算每个方案的优势度来确定最优方案;最后给出一个算例说明了所提出的方法的有效性与实用性.     

一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法

本文在You-Kaveh模型的基础上,提出了一个新的拉普拉斯算子,使其能够包括更多的图像信息,同时改进了拉普拉斯算子的离散形式,得到了一个新的四阶偏微分方程。实验结果表明,新模型和You-Kaveh模型相比,不仅能够更好地去除高斯噪声,而且视觉效果更加理想。     

基于Choquet积分的多属性正态分布区间数决策方法

在Choquet积分的基础上,提出了正态分布区间数的关联有序平均（NDINCOA）算子。该算子不仅考虑了属性的重要性,而且能够反映出属性的相互关系。值得指出的是存在的一些正态分布区间数平均算子都是该算子的特例。最后举例说明了该算子在不确定多属性决策中的应用,结果表明该方法是可行的。     

有序分位加权集结算子及在激励评价中的应用

为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的.     

基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真

提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。     

利用事元蕴含系统寻找开拓市场的策略

利用可拓学中事元及其蕴含性,给出了事元蕴含系统的概念,并将其应用到市场营销中,以生成开拓市场的策略,为企业提供了一种开拓市场的形式化方法     

一类混合单调算子方程组解的存在和唯一性定理

利用锥与半序理论和迭代技巧,给出了具有凹凸性但不具有任何连续性和紧性条件的混合单调算子方程组的解的存在唯一性定理,所得结果拓展了文献[1]中的混合单调算子方程的相应结果。     

实Hilbert空间H中的一个新半序-φ半序

该文定义了实Hilbert空间H中的一个新半序-φ半序,然后在此基础上讨论了由φ半序导出的锥P,φt0的若干基本性质,最后给出了在这种半序下混合单调算子的几个不动点定理.     

幺正时间演化算符的推导及其在量子信息中应用

采用J-C模型,在原子与场共振相互作用时,就半经典和全量子化两种情形下推导出量子光学中一个十分有用的幺正时间演化算符,并应用这一算符展示了一种量子隐形态传输的方案.