微机网上的分布式关系型数据库管理系统 C-POREL

本文描述微机网上的分布式关系型数据库管理系统C-POREL的设计目标,体系结构和实现方法。 C-POREL的研制吸取了先驱系统SDD-1,SIRIUS-DELTA,VDN,R^*,特别是POREL的思想和经验。C-POREL的首要目标是实用性,并强调先进性,适应性和有限的可移植性。目标机型是配有UNIX操作系统,PASCAL和C语言的微机MC68000,它们用Ethernet局部网联网。 C-POREL目前正由中国科学院数学研究所,上海科技大学和华东师范大学合作实现。     

具有模糊属性的关联产生式发掘算法及应用

本文通过不确定性推理的分析，提出了模糊关联的概念，用模糊概念表示事务数据之间的关联关系，研究了模糊关联的性质，给出了模糊关联产生式的发掘算法及应用的实例．     

一种基于语义的协同事务模型

CSCW系统中存在大量的长周期、协作、交互事务，传统事务模型和高级事务模型不能有效地支持CSCW系统中的事务处理，本文提出一个基于语义的同事务模型，该模型基于协作过程和数据对象的语义信息，能够满足CSCW系统中事务处理的需要。     

a尺度正交多尺度函数和正交多小波

基于a 尺度正交单尺度函数，分别给出重数为2和3的a 尺度正交多尺度函数的构造算法。并给出对应正交多小波的显式构造。最后给出伸缩因子为3的正交多小波的构造算例。     

一个基于不确定动态几何加权平均算子的多属性决策方法

针对决策过程中,方案属性信息的不确定性且信息是分多个阶段给出的,给出了一个不确定多阶段信息集结算子,不确定动态几何加权平均(UDWGA)算子.该算子可以将决策者在多个阶段给出的区间型信息进行集结.给出了基于此算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明方法的有效性和合理性.     

一种多目标条件风险值数学模型

研究了一种多目标条件风险值(CVaR)数学模型理论.先定义了一种多目标损失函数下的α-VaR和α-CVaR值,给出了多目标CVaR最优化模型.然后证明了多目标意义下的α-VaR和α-CVaR值的等价定理,并且给出了对于多目标损失函数的条件风险值的一致性度量性质.最后,给出了多目标CVaR模型的近似求解模型.     

基于偏好信息一致性程度最大的多属性决策方法

研究了方案偏好信息以区间数互反判断矩阵形式给出,属性偏好信息以区间数互补判断矩阵形式给出的不确定多属性决策问题。首先针对属性值以实数形式给出的多属性决策问题,基于区间数判断矩阵一致性的性质,建立了求解属性和方案偏好信息一致性程度最大化的线性规划模型,然后把其推广到属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,最后通过一个算例说明了该方法的适用性和有效性。     

多圆盘调和Hardy空间上对偶Toeplitz的代数性质

本文给出多圆盘上的调和Hardy空间的定义, 并且给出多圆盘调和Hardy空间上对偶对偶Toeplitz算子的某些代数性质.     

风险管理藏风险

风险管理时代已经来临。越来越多的机构开始聘请专业的风险管理人员,企业主要的董事会成员甚至是CEO,直接负责风险管理的具体事务。这到底是不是一件好事？或许不少机构的风险管理体系能因此得重叠明显改进,但有些却可能由于缺少战略上的清晰定位,变得更糟。     

可靠度的E-Bayes估计、性质及应用

对二项分布的可靠度,提出了一种新的参数估计方法——E-Bayes估计法.在不同先验分布下,给出可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并给出可靠度的E-Bayes估计的性质——E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系.最后,给出了模拟算例,结果表明本文提出的方法可行且便于应用.     

多分数Lvy过程的混沌展开（英文）

本文研究了多分数Lvy过程的混沌展开.利用白噪声分析方法,给出了多分数Lvy过程的混沌展开.进一步地,给出其Lvy-Hermite变换和Malliavin导数.     

α尺度紧支撑双正交多小波

本文给出一种由双正交多尺度函数构造双正交多小波的方法,其构造方法如构造双正交单一小波那样容易。最后给出双正交多小波的构造算例。     

一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法

针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题，依据传统的基于数值信息的FCM聚类算法的思路，提出了一种新的聚类分析算法。章首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题；其次给出了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理；然后给出了基于区间数多指标信息的FCM聚类算法的计算步骤。该算法的特点是聚类中心的表现形式为精确的数值，给出的两个定理说明了该聚类算法的收敛性。最后，通过给出一个算例说明了本给出的聚类算法。     

矩阵的正交扩充与多正交小波

给出一种由a尺度紧支撑正交多尺度函数构造短支撑正交多小波的方法,其过程仅仅应用矩阵的正交扩充和求解方程组。如果r重尺度函数的支撑区间较大,可以将其转化为ar重短支撑情形,从而使得本文的方法适用于任意紧支撑正交多小波的构造,文后给出多小波的构造算例。     

一阶多参数模糊微分方程及定解问题

在单参数模糊微分方程基础上研究了一阶多参数模糊微分方程和模糊初值问题,利用刻画方程的解与刻画参数的关系给出了多参数模糊微分方程解存在的条件,最后给出了具体算例.表明,多参数模糊微分方程具有广泛的工程应用背景.     

多导单步方法对延迟微分方程的正则性

给出了多导单步方法正则性的概念,并给出了多导单步方法具有正则性的条件.     

几何分布可靠度的估计

本对几何分布,在可靠度的先验分布为幂分布和截尾幂分布时,给出了可靠度的多层Bayes估计,并给出了数值例。     

广义基插值的正交多尺度函数和多小波

给出一类具有广义插值的正交多尺度函数的构造方法, 并给出对应多小波的显示构造公式. 证明了该文构造的多小波拥有与多尺度函数相同的广义基插值性.从而建立了多小波子空间上的采样定理. 最后基于该文提供的算法构造出若干具有广义基插值的正交多尺度函数和多小波.     

非线性微分方程的多步修正和修正的渐近Adomian分解法（英文）

Adomian分解方法是解微分方程的一种分析方法.基于Adomian分解方法和修正的渐近Adomian分解方法,给出了多步修正的渐近Adomian分解方法.指出修正的渐近Adomian分解方法可以给出非线性微分方程的精确解.多步修正的渐近Adomian分解方法也可以给出精确解且最小化计算量.一些数值例子表明多步修正的渐近Adomian分解方法的有效性.对于一些问题,多步修正的渐近Adomian分解方法是优于Adomian分解方法和修正的渐近Adomian分解方法.     

拟凸多目标优化问题近似解的最优性条件

研究了拟凸多目标优化问题近似弱有效解、近似有效解的最优性条件.首先,在已有拟凸函数次微分的基础上引进4种近似次微分的概念,并给出它们之间的关系.然后,将4种近似次微分的概念应用到拟凸多目标优化问题中,给出了拟凸多目标优化问题近似弱有效解和近似有效解的充分条件和必要条件,并给出实例加以说明.