基于三角形模糊数的非线性T-S模糊系统的峰值点和分量半径优化

单值模糊器是将高维空间中一个实值点映射成该空间上的一个单值模糊集,在构造非线性T-S模糊系统时不仅可克服输入变量的噪声问题,而且能减少模糊推理机设计中的计算量.首先,基于分片线性函数和单值模糊器给出了非线性T-S模糊系统模型;并依据广义三角形的重心坐标公式,对等距剖分论域中的峰值点和分量半径等参数进行了优化;最后,通过模拟实例对系统进行了验证,得到优化后的非线性T-S模糊系统确实有更好的逼近效果.     

广义周期Besov类在周期Sobolev空间中的宽度

本文给出了一种广义周期Besov类在周期Sobolev空间中的n-宽度的弱渐近估计。     

插值多项式在一重积分Wiener空间下的同时逼近平均误差

本文在加权L_p范数逼近意义下确定了基于第一类Chebyshev 结点组的Lagrange 插值多项式列在一重积分Wiener 空间下同时逼近平均误差的渐近阶. 结果显示在L_p范数逼近意义下Lagrange 插值多项式列的平均误差弱等价于相应的最佳逼近多项式列的平均误差. 同时, 当2≤p≤4 时,Lagrange 插值多项式列导数逼近的平均误差弱等价于相应的导数最佳逼近多项式列的平均误差. 作为对比, 本文也确定了相应的Hermite-Fejér 插值多项式列在一重积分Wiener空间下逼近的平均误差的渐近阶.     

广义模糊数及其序列的极限

重新定义了广义模糊数,引入了"序"、"运算"及"度量",得到了一些基本性质,并研究了广义模糊数序列的极限及性质,给出了单调收敛、闭区间套等重要定理,使模糊数对应理论得以拓广.     

广义模糊数研究

本文指出了广义模糊数定义(Chen,Hsieh[50])的不合理性,重新定义了广义模糊数,并给出了广义模糊数的广义分解定理和广义表示定理。以此为基础,在广义模糊数集上引入了序、运算和距离,得出了它们的一些性质,初步建立了广义模糊数的基本理论。这些均以模糊数相应理论为特款,从而拓广了模糊数理论。     

一个无限可微函数类的最优Lagrange 插值

本文研究\,$[-1,1]$上的一个无限可微函数类$F_\infty$在空间$L_\infty[-1,1]$及加权空间$L_{p,\omega}[-1,1]$, $1\le p< \infty$ ($\omega$是$(-1,1)$上的非负连续可积函数)的最优Lagrange插值.我们证明了基于首项系数为1且于$L_{p,\omega}[-1,1]$上有最小范数的多项式零点的Lagrange插值对$1\le p< \infty$是最优的. 同时我们给出了当结点组包含端点时的最优结点组.     

Lagrange插值在—重积分Wiener空间下的同时逼近平均误差

在加权L_p范数逼近意义下,确定了基于扩充的第二类Chebyshev结点组的Lagrange插值多项式列,在一重积分Wiener空间下同时逼近平均误差的渐近阶.结果显示,在L_p范数逼近意义下,Lagrange插值多项式列逼近函数及其导数的平均误差都弱等价于相应的最佳逼近多项式列的平均误差.同时,在信息基复杂性的意义下,若可允许信息泛函为标准信息,则上述插值算子列逼近函数及其导数的平均误差均弱等价于相应的最小非自适应信息半径.