近似空间的精细与粗糙以及最佳上下近似的性质

定义近似空间的精细与粗糙的概念并给出了两个等价描述,讨论给定集合的上下近似集在精细与粗糙近似空间中的性质,即随着近似空间的加细,给定集合X的最佳下近似单调上升,最佳上近似单调下降.     

一致凸Hilbert空间乘积空间的最佳逼近元

获得了一致凸Hilbert空间乘积空间中的关于弱闭凸集最佳逼近元的存在与唯一性定理。     

基于集对分析的模糊逻辑研究

介绍了一种新的解决模糊问题的途径 ,提出了一种模糊逻辑表示新形式 ,论证了其较之于传统模糊逻辑表示法的优点 .     

基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

一类三阶周期边值共振问题解的存在性

本文研究了三阶周期边值共振问题{v'(t)=f(t,v(t)),t∈[0,T],v~(i)(0)-v~(i)(T)=0,i=0,1,2解的存在性,其中函数f:[0,T]×R→R连续且有界.当非线性项f满足适当条件时,本文发展了上下解方法并得到其解的存在性.主要结果的证明基于Lyapunov-Schmidt过程和解集连通理论.     

轮拱罩充满率对整车气动特性的影响

针对某种小型轿车,基于计算流体力学(CFD)方法研究了不同轮拱罩充满率时旋转车轮对整车气动特性的影响,并与现有理想模型的试验结果对比.结果表明:在其他参数不变的情况下,随着轮拱罩充满率的下降,整车阻力系数上升,升力系数下降,当充满率下降27%时,阻力系数上升接近20%,升力系数下降接近30%.阻力上升主要是由于轮拱罩中的气流量增加,并且受轮拱罩结构的影响,内部流动分离加剧,导致尾流区的涡量均上升,车辆背压下降;升力下降主要是因为下车身气流速度加快,导致下车身压力减小.     

基于集对分析的城市供水管网漏损预测及降漏研究

为了降低管网漏损水平,保障城市供水安全性和可靠性,以云南省某城市典型供水片区作为研究对象,运用集对分析漏损预测模型（SPA LF）,从供水管网漏点数和漏点率两个方面分析了不同管材漏损的实际情况,预测未来不同管材的漏损趋势。该研究能够提高供水企业主动检漏水平与供水安全可靠性,降低管网漏损率与供水成本。     

改进的局部扩展拟合图像分割方法

局部扩展拟合(RSF)模型可以有效解决灰度不均匀的图像分割问题,但传统的局部拓展拟合模型只考虑了图像上一点在其局部拓展区域内与零水平集相交的情况,易导致过分割现象.为此, 提出了一种改进的局部拓展拟合方法,即在RSF模型的基础上考虑图像上每一点在其扩展邻域内与零水平集不相交的情况,并重新定义了此情况下灰度能量的取值,使该点的内部灰度能量与外部灰度能量严格相等.实验结果表明所提方法有效解决了由初始化问题导致的过分割现象.     

平面上一类特殊齐次Moran集的Packing维数下界

研究构造了平面上一类特殊的齐次Moran集,通过分析其结构并利用分形几何中计算维数的方法和技巧,证明得到了它们的Packing维数下界。     

基于泛函网络的组合推荐算法

在研究组合算法的基础上，提出一种基于泛函网络实现前融合推荐算法. 探讨Vague集条件下推荐算法的前融合问题，给出了基于泛函网络构架实现前融合组合推荐算法的一般过程. 通过推荐系统泛函拓朴结构的建立，利用泛函神经元的自学习、自组织和自适应能力，进一步优化推荐结果，较大地提高了系统的推荐准确度. 最后，将算法应用于Movielens推荐系统中，计算机仿真实验结果表明，本文提出的基于泛函网络实现前融合推荐算法是有效的、可靠的.