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…     

符号空间的拟移位和Moebius带上的奇怪吸引子

给出了双边符号空间上的一种新的拟移位映射，得到了它与传统的移位映射拓扑共轭．类似Smale马蹄，对这种拟移位映射给出了一个模型，即在Moebius带上给出一类映射．同时刻划了这类映射的吸引子的结构及动力学行为．     

B(X)上保持算子拟仿射性或值域稠性的线性映射

设X和y是无限维的复Banach空间,φ是从B(X)到B(y)保单位的线性满射.本文证明了φ双边保算子的拟仿射性当且仅当φ为同构或反同构;φ双边保算子的值域稠性当且仅当φ是同构.     

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.     

A Continuation Method of Parameter Inversion for Non-Equilibrium Convection-Dispersion Equation

Based on the homotopy mapping, a globally convergent method of parameter inversion for non-equilibrium convection-dispersion equations （CDEs） is developed. Moreover, in order to further improve the computational efficiency of the algorithm, a properly smooth function, which is derived from the sigmoid function, is employed to update the homotopy parameter during iteration. Numerical results show the feature of global convergence and high performance of this method. In addition, even the measurement quantities are heavily contaminated by noises, and a good solution can be found.     

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．     

高维铁磁链系统与p—调和映射

研究了与ｐ－Ｌａｐｌａｃｅ算子对映的铁磁甸系统的Ｌａｎｄａｕ－Ｌｉｆｓｈｉｔｚ方程，证明了该方程的从ｍ（ｍ≥３）维紧流形Ｍ（不带边界）映射到Ｒ＾３中的单位球面Ｓ＾２上的整体弱解的存性；建立了ｐ调和映射理论与该方程的联系。     

关于三商映射

三商映射是完备映射和开映射的共同推广。本文综述三商映射的理论，论术这三商映射，开映射，紧覆盖映射，诱导完备映之间的一些转换关系，提出了几个供进一步研究的问题。     

THE EXISTENCE THEOREM OF THE CONE-WEAK SUBDIFFERENTIAL OF SET-VALUED MAPPING

In this paper, the existence theorem of the cone-weak subdiflerential of set-valued mapping in locally convex topological vector space is proved.     

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。