一类复杂循环排队系统的计算机模拟及其在进程调度中的应用

讨论了顾客到达时间和服务时间与等待队列队长有关的排队系统模拟,顾客服务次数不止1次即出现循环的复杂排队系统,引入到达因子、服务台因子和循环因子,在串并联多服务台情形下建立了4类计算机模拟模型,给出该复杂循环排队系统在进程调度中的应用并进行了计算机模拟.     

凸合成模糊对策的模糊稳定集

本建立了凸合成模糊对策的模型，并得到了凸合成模糊对策的模糊稳定集，可由子对策的模糊稳定集表达出来。从而解决了凸合成模糊对策的解的结构问题。     

CHARACTERIZATIONS OF JORDAN (?)-SKEW MULTIPLICATIVE MAPS ON OPERATOR ALGEBRAS OF INDEFINITE INNER PRODUCT SPACES

Let H and K be indefinite inner product spaces. This paper shows that a bijective map φ:B(H)→B(K) satisfies φ(AB B A) =φ(A)φ(5) φ(B) φ(A) for every pair A,B ∈B(H) if and only if either φ(A) = cU AU for all A or φ(A) = cUA U for all A; φsatisfies φ(AB A) = φ(A)φ(B) φ(A) for every pair A,B ∈B(H) if and only if either φ(A) = UAV for all A or φ(A) = UA V for all A, where A denotes the indefinite conjugate of A, U and V are bounded invertible linear or conjugate linear operators with U U = c-1I and V V = cI for some nonzero real number c.     

时间序列和渐近正态性的一个结果

Brockwell和Davis在[1]中给出了时间序列和渐近正态性方面的一个结果，本文用不同的方法且在较弱的条件下，得到了同样的结论。     

今年夏天卖什么？

夏天快到了 ,叔叔要进一批电风扇 ,并且还要兼做冷饮生意 .但是 ,任何生意都是既有收益 ,又有风险的 .而且 ,电风扇和冷饮销售的好坏 ,与天气情况最密切 .所以 ,我们通过对二者关系的研究 ,来确定到底卖什么赚钱多 ,而风险又小 .做生意的收益可以看成销售总额与经营者所支出的成本之间的差距 .差额越大其收益越大 ,差额越小收益越小 ,差额为零则无收益 .将此差额除以所支出的成本得到的则为收益率 ,计算公式为r1=w1-w0w0,式中r为收益率 ,w0 是所支出的成本 ,w1是经营者在一段时期内的销售收入总额 .由于市场因素的不确定性 ,经营者在一开始…     

必要与可能(下)--四谈高中开设"模糊数学初步"选修课

1　“数学怎能模糊”2　“教材应该成熟”3　“中学生学习模糊数学 ,会不会太难”4　家长的看法5　从集合到模糊集合“数学就是要精确、严密 ,怎么与模糊混为一谈了 ,真是乱弹琴 !”这是一般人看到“模糊数学”的第一反应 .确实 ,长期以来人们一直把模糊看成贬义词 ,而只对精密与严格充满敬意 .在模糊数学的初创时期 ,它曾被美欧的许多专家权威认为是伪科学 ,是头脑发热的产物而遭到排斥 ,应用模糊数学的研究也不得不转入“地下” .模糊数学的先驱L A 扎德教授曾感叹地说 :“有一段时间 ,我觉得自己就象生活在狗窝里…”但这一页 ,早在十几…     

一种改进的自适应模糊阈值图象分割方法

自适应模糊阈值图象分割方法的关键和困难在于隶属函数窗宽的自动调整和阈值搜索范围的确定.依靠图象灰度的统计特性初步确定阈值搜索范围，提出了一种改进方法，进而得到隶属函数的窗宽.实验表明这种方法避免了确定图象灰度直方图峰位置的困难，对较低亮度图象分割效果良好.     

模糊全区间序结构

本文试图对模糊偏好结构及模糊全区间序结构的定义进行探讨，并讨论它们的性质．以Fodor等提出的公理为基础，给出了模糊偏好结构的定义，同时对一类重要的模糊偏好结构-模糊全区间序结构的性质进行了讨论，得出了模糊全区间序结构的一些充要条件．     

独立和子序列的完全收敛性

众所周知,Hsu和Robbins由于1947年首先引人完全收敛概念.此后,许多人进一步研究了随机变量序列的完全收敛性.特别,对超临界分支过程的研究导致人们去考虑独立同分布随机变量算术平均序列子序列的完全收敛性,并在这方面做了一些工作,其     

Max—min神经网络的一种有效学习算法

本文在Ａ．Ｂｌａｎｃｏ等人的算法的基础上，提出了ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络的一种改进了的反馈学习算法，严格证明了该算法的迭代收敛性，理论分析及实例计算结果均表明，本文算法具有算法简单，收敛速度快，输出误差小等显著特点。