二元Kantorovitch算子在L^p空间中的逼近阶估计

文中给出了二元Kantorovitch多项式算子的表达形式并且通过引进K -泛函这一新的数学概念 ,进一步研究了定义在单纯形上二元Kantorovitch算子的一些性质 ,估计了它在Lp 空间中逼近函数时的收敛速度 ,所得结论推广了文献 [3]和文献 [4 ]中的主要结果。

基于一般二元关系粗糙近似算子的格结构研究

刻画了基于一般二元关系及悲观多粒度粗糙近似算子的完备格结构,证明了在选取蕴涵算子之后,基于一般二元关系的粗糙近似算子构成MV、R0与布尔代数。

二元Gauss-Weierstrass算子线性组合的一致逼近

通过介绍二元Gauss-Weierstrass算子线性组合,并借助K-泛函、光滑模二者之间的关系,首先对二元Gauss-Weierstrass算子的基本性质进行了分析,其次证明了该算子的有界性,最后构建了二元Gauss-Weierstrass算子线性组合在一致逼近意义下的一致逼近性质,并给出了逼近误差的估计。

二元语义信息集结算子的性质分析

研究语官评价信息处理中有关二元语义集结算子的性质。首先描述了二元语义信息集结的有序加权平均(T-OWA)算子,并提出一种有序加权几何(T-OWG)算子;然后分析了T-OWA算子和T-OWG算子所具有的性质。该研究结果丰富了二元语义集结算子的分析方法。

基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法

针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性.

基于T-GOWA和T-IGOWA算子的二元语义多属性决策方法

文章针对具有语言评价信息的多属性决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的决策方法。首先提出了二元语义广义有序加权平均(T-GOWA)算子和二元语义诱导广义有序加权平均(T-IGOWA)算子,并对这些算子的性质进行了分析,然后给出了基于T-GOWA算子和T-IGOWA算子的二元语义多属性决策方法。最后给出一个实例分析,说明该方法的有效性和可行性。

二元语义Bonferroni集成算子及其在多属性群决策中的应用

Bonferroni平均算子的优点是在进行信息集成的过程中能够考虑到输入变量之间的相互影响。本文首先将其推广到语言环境中,提出了二元语义Bonferroni平均(2TLBA)算子、加权2TLBA(W2TLBA)算子和组合W2TLBA(C-W2TLBA)算子的概念,研究它们的相关性质。然后针对决策信息以语言变量给出的多属性群决策问题,提出一种基于W2TLBA算子和C-W2TLBA算子的群决策方法。最后应用实例说明了该方法是切实可行的。

一类单调二元算子方程组解的存在唯一性定理

利用锥理论和单调迭代技巧,得到了一类不满足连续性及紧性条件的非线性单调二元算子方程组解的存在唯一性及迭代逼近序列.

一类非紧二元算子的不动点及其应用

利用锥理论和单调迭代技巧，讨论具有凹凸性的混合单调算子不动点的存在唯一性，并给出迭代序列收敛速度的估计；作为推论还给出增算子和减算子的相应结论。最后举例说明了结果的应用。

区间直觉二元语言集成算子及其群决策方法

基于下标以零为中心对称的语言评估标度,将区间不确定二元语言集与区间直觉模糊集结合,提出区间直觉二元语言集及变量的概念;讨论区间直觉二元语言变量的运算及可能度;提出区间直觉二元语言加权算术平均算子、区间直觉二元语言有序加权平均算子,并在此基础上,通过可能度矩阵对区间直觉二元语言变量进行排序提出区间直觉二元语言混合加权平均算子;最后基于这些算子构建了一种新的直觉模糊多属性群决策方法,并将其运用于供应商选择过程中。

关于两个非线性非单调二元算子的公共不动点定理及其应用

在Banach空间中,利用非线性泛函分析中的锥理论和单调迭代的方法,研究了两个非线性非单调二元算子的公共不动点的存在与唯一性,并给出了逼近公共不动点的迭代序列的误差估计式;然后作为应用,得到了Banach空间中的一类非线性积分方程组的解,改进了最近的一些结果.

非线性非单调二元算子方程组的解及其应用

利用非线性泛函分析中的锥理论和单调迭代的方法,研究了一类非线性非单调二元算子方程组的解的存在性,并给出了收敛于解的迭代序列,然后作为应用,得到了B anach空间中的一类非线性V olterra型积分方程组的解,改进了最近的许多结果.

二元函数的一个磨光算子

给出了一个新的二元函数磨光公式，与文［１］中所给出的逼近阶０（ｈ２＋ｌ２）的公式相比较，逼近精度大大提高，在相同节点及计算量情形下，达到０（ｈ４＋ｌ４）阶，具有保凸性质。

二元函数空间上线性算子在H_ω上的逼近定理

文中旨在建立线性算子在二元连续函数空间的子空间H:上的逼近定理。

二元非乘积型逼近算子的多元分解

运用多元分解技巧，成功地将二元非乘积型Baskakov算子和Meyer－KonigandZeller算子化为两个相应一元算子的累次迭合，从而在一元逼近已有结果的基础上，应用逼近转化原理得到这两个多元算子的逼近度量化定理，为研究多元算子逼近提供了一条简捷途径．

二元非乘积型Baskakov算子的某些逼近性质

该文利用多元分解技巧及一元的结果得出二元非乘积型算子 Vn的两个逼近性质定理 .对 f∈C0 ( T2 ) ,‖ Vn( f) - f‖≤cω2 ( f,1n) ;对 f∈ C2 ( T2 ) ,limn→∞n( Vn( f ) - f ) =x( 1 + x)2 f11+ y( 1 + y)2 f2 2 + xy2 f12 .

一类非线性非单调二元算子方程组的解

利用锥理论和单调迭代技巧,得到了一类非线性非单调二元算子方程组的解的存在唯一性、迭代逼近序列及误差估计式.

Banach空间中二元非线性算子方程的迭代求解

在Ｂａｎａｃｈ空间中，利用锥理论和混合单调算子性质，研究了更为一般的非线性算子方程ｕ＝Ａ（ｕ，ｕ）解的存在与唯一性，给出了逼近解的迭代序列和误差估计。

基于T-OWG和T-IOWG算子的二元语义多属性群决策方法

文章针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的群决策方法。首先,为了便于语言属性值的集结运算,提出了一种新的集结算子:二元语义诱导的有序加权几何(T-IOWG)算子。并分析了该算子的性质;然后提出了一种基于T-OWG和T-IOWG算子的二元语义多属性群决策方法。

向量型二元语义密度集结算子及其应用

针对多属性决策问题,面向二元语义信息,以向量的形式对决策信息进行集成,提出了向量型二元语义密度加权平均(V-TDWA)算子的信息集结方法.首先,对向量型二元语义密度加权算子及其合成算子的基本构建思路进行了介绍,并对其性质进行了分析.然后,基于信息分布的疏密程度讨论了向量型二元语义信息的分组问题,给出了一种基于向量相似度的聚类方法,在聚类组的基础上,通过最大化熵值法求解不同聚类组的密度权重.最后通过算例对向量型二元语义密度集结算子的应用进行了简要说明.