基于模糊集理论的Ad Hoc网络优化的研究

为了提高Ad Hoc网络的综合性能,满足不同领域对Hd Hoc网络的应用需求,基于模糊集理论（FST）提出了一种对Ad Hoc网络的优化的方法,构建了包含新增覆盖网络节点数量相对度和剩余能量相对度的评价指标集合、等级标准集合,并定义了评价指标相关的权重. 利用模糊集理论的关系合成运算法则,对Ad Hoc网络重播分组时进行优化,达到了对Ad Hoc网络优化的目的. 基于网络模拟器NS-3对FSTA和BCAST进行了仿真实验测试,通过对网络生命周期、丢包率和网络吞吐率3个性能指标的对比分析和评估,结果表明FSTA优于BCAST,验证了FSTA对Ad Hoc网络优化的有效性,改善了Ad Hoc网络的性能.      

基于最大熵原理与最优化方法的隧道衬砌结构可靠度分析

针对隧道衬砌结构参数的随机性、分布的多样性与极限状态功能函数高度非线性的特征,运用最大熵原理对隧道衬砌结构参数进行估计,得到符合实际的参数估计值;然后,根据隧道衬砌结构稳定的极限状态方程,从结构可靠度指标的几何涵义出发,建立其可靠度指标计算的优化数学模型,并运用Microsoft Excel工作表中的规划求解功能得到其可靠度指标.结合工程实际,给出具体算例,且指出提高隧道衬砌结构可靠度的途径.研究结果表明:该方法用于计算工程结构可靠度指标无需将状态函数线性化,不受基本变量维数限制,收敛速度快,计算效率高,且与蒙特卡罗100万次直接抽样法计算结果相比,具有很高的精度,能广泛适用于隧道及地下工程领域的可靠度计算和分析.     

结构智能的调节器:符号化及示范实现

通过三种控制功能,将调节问题层层归约,并利用拓广了的调节问题归约与或图,来显式地表示出结构智能调节器的逻辑推理和数值计算的细节和过程。整套方法直观形象,避免了逻辑上的冗余性或(和)不完备性,容易理解和分析。     

L-smooth拓扑空间中的预连续映射

在L-smooth拓扑空间中利用L-smoothr-预开集与r-预闭集引入了L-smooth预连续映射、L-smooth预连续开映射及L-smooth预连续闭映射的概念,同时,给出了它们的等价刻画.从而,丰富了已有的结果.     

R^N上一个p-Laplacian问题的无穷多个变号解（英文）

考虑下面这个p-Laplacian问题多重变号解的存在性：-△pu＋｜u｜（p-2）u=f（x,u）in RN,其中u∈W1,p（RN）（p≠2）.我们结合对称临界性原理,不变集的方法和极小极大的方法,在f（x,u）关于u是奇的和其它的假设条件下,获得了上述问题的一个无界的径向对称的变号解序列.在N=4或N=6时,通过选择一个非径向对称子空间使得它包含的所有非零函数都是变号的,运用对称山路引理和对称临界性原理,获得了上述问题的一个无界的非径向对称的变号解序列。     

窗函数的一些重要性能指标

窗函数的主辨与旁辨的振幅比和最大能量比都是窗函数的重要性能指标。本文第一次给出了这个振幅比的上确界，产得到若干新结果。同时也给出了最大能量比窗函数的一个近似表达式。     

粗双枝模糊集的扩展原理

利用粗双枝模糊集的表现定理,给出粗双枝模糊集的扩展原理,为知识的表示提供了一种方法。     

M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理

设{Xn,n≥1}为p阶M-Z型序列,Sn(a)=∑i=a+1 a+n Xi,n≥1,a≥0且Xi∈Lp,i≥1.讨论了M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理,得到了p≥2情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn-p/2以及p∈(1,2]情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn1-p.最后给出了M-Z型序列部分和的最大值序列m ax1≤k≤nSk(a)和混合序列部分和Sn(a)的大偏差定理.     

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。     

粗糙集理论及其在智能控制领域的应用前景

简要阐述了粗糙集理论的基本框架,介绍了粗糙集理论在智能控制中的发展趋势,指出它在智能控制领域的理论与应用研究已成为当前该理论的研究热点;重点介绍了它与模糊、神经网络等软件计算方法的融合,这种融合将极大地提高混合智能控制系统的机器智商。