多线性极大算子在Orlicz空间的弱有界性估计

Orlicz空间是一类较具体的Banach空间,在Banach空间理论和应用的研究中起着非常重要的作用。定义多个单线性分数次极大算子的乘积算子为■,得到■的弱有界性,再利用■控制多线性分数次极大算子,得到多线性分数次极大算子的弱有界性。所得结果扩充了分数次极大算子在Orlicz空间的有界性结论。     

基于模糊化邻域系的粗糙近似算子(Ⅱ)——公理刻画

研究了基于模糊化邻域系的粗糙近似算子的公理刻画问题.特别地,通过一组公理集分别刻画了由串行的、反身的、一元的和传递的模糊化邻域系生成的粗糙近似算子.     

带有白噪声的Berger方程随机吸引子

考虑带有白噪声的Berger方程解的随机渐近性行为, 用渐近先验估计技术和算子分解方法, 通过引入同构映射构造等价过程, 证明随机吸引子在(H²(U)∩H¹₀(U))×L²(U)中的存在性.     

Banach空间中一类带有f－投影算子的双层集值投影动力系统

在乘积Banach空间中引进并研究一类包含广义f－投影算子的双层投影集值投影动力系统.在恰当的条件假设下，利用广义f－投影算子的性质及熟知的Nadler不动点定理，证明了该双层集值投影动力系统的均衡点集是非空的和闭的.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

Reconsideration on Homogeneous Quadratic Riemann Boundary Value Problem

The homogeneous quadratic Riemann boundary value problem (1) with Hoelder continuous coefficients for the normal case was considered by the author in 1997. But the solutions obtained there are incomplete. Here its general method of solution is obtained.     

n个Schrodinger算子积自伴域

本文讨论了由微分算式l=-d2/dt2 q(t)生成的具有某种边界条件的n个正则Schrodinger算子Li(i=1,…,n)的积Ln…L2L1自伴性问题,证明了积算子Lm…L2L1自伴的充分必要条件为=L*n 1-i(i=1,…,[n 1/2]).     

重特征线性偏微分算子局部可解的一个充分条件

证明了特征重数可变的线性偏微分算子局部存在弱解的一个充分条件。     

算子空间的自反性

证明了具有性质Ｃσ的σ－弱闭的算子空间是遗传自反的文（１）中的主要结果是其特殊情形。     

Improved genetic operator for genetic algorithm

The mutation operator has been seldom improved because ressearchers hardly suspect its ability to prevent genetic algorithm(GA) from converging prematurely.Due to its importance to GA,the authors of this paper study influence on the diversity of genes in the same locus,and point out that traditional mutation,to some extent,can result in premature convergence of genes(PCG) in the same locus.The above drawback of the traditional mutation operator causes the loss of critical alleles.Inspired by digital technique,we introduce two kinds of boolean operation into GA to develop a novel mutation operator and discuss its contribution of preventing the loss of critical alleles.The experimental results of function optimizatioin show that the improved mutation operator can effectively prevent premature convegence,and can provide a wide selection range of control parameters for GA.