父代种群参与竞争遗传算法几乎必然收敛

熟知,标准遗传算法如不采用“杰出者记录策略”则必不收敛。本文发现：允许父代种群参与竞争是标准遗传算法几乎必然收敛的条件。特别地,我们运用鞅收敛定理证明：允许父代种群参与竞争型遗传算法能以概率1确保在限步内达到全局最优解,且收敛与种群规模无关。所获结果对该类遗传算法的应用奠定了可靠基础。     

局部域反馈神经网络的全局收敛性

本文针对具有-般投影映射的连续型局部域反馈神经网络,给出了在一可验证条件下的临界全局收敛性分析.所获得的结果极大地改进了现有典型的收敛性结论.数值试验进-步证实了所得结果的正确性和可行性.     

关于Hopfield-型神经网络收敛性和求能量函数极小解的可靠性的研究

本文在徐宗本等1996年的论文的基础上进一步完善了Hopfield-型神经网络的收敛性定理;根据徐宗本等1996年的论文中由能量函数的极小解与网络的稳定点之间的关系而提出的三类能量函数(正则性,正常性和完备性能量函数),本文提出了两类具有完备性的Hopfield-型网络.     

亏指数为可数无穷的对称微分算子的自伴扩张

应用Ｈｉｌｂｅｒｔ空间内对称算子自伴域一种新的描述方法，得到直和空间内亏指数为可数无穷的对称微分算子自伴扩张的完全解析描述。     

多元推广的Bernstein算子的逼近性质

构造了一类一致收敛于被逼近函数的多元序列,以此序列为基础,运用多元函数的全连续模及部分连续模来刻画这种多元推广的Bernstein算子的逼近性质,不仅得出了理论逼近结果,而且给出了数值逼近的例子.     

虚拟企业管理中的伙伴选择问题:模型与理论分析

本文建立了虚拟企业伙伴选择问题的整数规划模型，并从理论上证明了该类问题正规解的存在性．所获结果对于该类问题的研究与求解提供了可靠的理论依据，并将建立的模型和所得结论应用到一个工程实际问题，采用遗传算法求解，取得了满意的计算结果．     

关于C*-代数交换性的若干结果

本文给出了C^*-代数的交换性的一系列等价刻划,特别，证明了C^*-代数A是交换的当且仅当存在正整数n≥2使得对所有a，b∈A^ ，下面的二项式公式成立：(a b)^n=∑k=0^nCn^ka^kb^n-k。     

基于度分析的广义胞映射分析方法

非线性动力系统因为其自身特点而难于分析.广义胞映射通过将连续空间与连续映射离散化的手段,成为一种有力的非线性动力系统的分析工具.然而其分析算法存在着结果精确性差、算法步骤复杂且效率低下等缺陷,因此限制了该算法在高精度、大规模分析下的应用.本文在提出胞的度等概念的基础上,通过度分析方法得出不同类胞的度特征,从而以胞的类作为研究对象,提出了高效率、高精度的广义胞映射分析方法.     

非线性Lipschitz算子的定量性质（Ⅰ）─Lip数

本文定义了非线性算子的Ｌｉｐ数，它从数值上刻画了在强等价距离意义下非线性算子的最小Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ常数．基于所引进的Ｌｉｐ数，我们证明了线性算子Ｎｅｕｍａｎｎ引理及扰动引理的非线性推广．我们也给出了Ｌｉｐ数的两个极有意义的估值定理．     

基于下半矩风险度量与t分布的单向金融指数跟踪模型

本文探讨沿如下新的思路构造投资组合来最有效地单向"跟踪"某个金融指数;为灵活刻画不同投资者对跟踪风险的感知,我们采用跟踪偏差相应阶数的下半矩作为风险的度量;为较好描述证券收益分布的厚尾现象,我们假设市场上风险资产的收益服从多元t分布.在分析基于上述框架所建立跟踪优化模型基本性质的同时,我们还设计出相应的求解算法.实证检验结果不仅表明新模型与算法的有效性和实用价值,而且较好地克服了基于MAD等准则的传统跟踪方法的不足.