拟概率空间上学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界

进一步讨论了拟概率的一些性质,给出了拟概率空间上的拟随机变量及其分布函数、期望和方差的概念及若干性质;证明了拟概率空间上的Markov不等式、Chebyshev不等式和Khinchine大数定律;给出并证明了拟概率空间上学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界,把概率空间上的学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界推广到了拟概率空间,为系统地建立拟概率上的统计学习理论与构建支持向量机奠定了理论基础.     

动态定价策略下的精确库存成本建模与优化

提出一种更接近实际的需求率公式,在式中同时考虑了价格和出厂时间对客户需求率的影响.基于新的需求率公式,建立了动态定价策略下的精确库存持有成本模型和库存商品的利润函数.注意到利润函数的复杂性,使用遗传算法分析了利润函数的性质,得出最优定价时间、定价价格和最大利润的关系,并分析了库存持有成本变化和消费者购买欲望变化对各定价参数的影响.     

非线性不确定系统的鲁棒性研究

1　引言非线性不确定系统的鲁棒性研究 ,早期是以在匹配条件 (matching condition)和广义匹配条件下 ,设计控制器使闭环系统达到实际稳定 (practical stabitity)为主 [1～ 3 ] .近些年利用 H∞ 控制理论的结果 ,出现了对具有有界结构的非线性不确定系统的鲁棒性讨论 [4～ 9] .模有界结构条件下 ,非线性不确定系统的鲁棒性有可能达到使状态趋于平衡点 ,而非仅仅实际稳定 .在文献 [4]中所讨论的非线性系统 ,要求其非线性部分具有线性界 .文献 [5 ]首次将模有界结构条件引入到线性不确定系统的鲁棒性研究中 .文献 [6]进一步讨论了这一结构下的…     

固定采购成本与最小采购量约束下的周期库存

对最低采购量约束下带有固定采购成本的随机库存模型进行了分析．当约束作用在单周期或双周期下，得到了最优库存控制策略，并给出求解方法．当约束作用在多周期下，问题性质复杂，难以得到最优解，给出了利用进化计算与BP神经网络结合寻找多周期问题近优解的方法，有效降低了计算复杂度．仿真实例表明使用该方法的误差很小．     

新一代信息技术环境下现代服务业的数字化和智能化演进

分析了新一代信息技术环境下,现代服务业的发展趋势,总结了数字化和智能化融合给现代服务业带来的深刻变化和重要特征,阐述了现代服务业数字化和智能化的演进路径,强调集约化和"人工十智能"是未来一段时间内现代服务业的主导形式,并提出了未来支撑现代服务业高质量发展的重点研究和突破方向.     

L－Fuzzy集上（G）Fuzzy积分特性

给出ＴＬ－ｆｕｚｚｙ集上（Ｇ）ｆｕｚｚｙ积分的定义．讨论了这类广义ｆｕｚｚｙ积分的基本特性，得到了积分转化定理及可积性充要条件，最后指出（Ｇ）ｆｕｚｚｙ积分的两个收敛定理．     

二个变量指数增长拟线性散度型椭圆方程解的存在性

得到了二个自变量具指数增长拟线性散度型椭圆方程－Ｄｉ（ａｉ（ｘ，ｕ，Ｄｕ））＋ｂ（ｘ，ｕ，Ｄｕ）＝０的Ｄｉｎｉｃｈｌｅｔ问题解的存在性。     

反向物流及再制造技术的研究现状和发展趋势

反向物流是指产品在顾客使用后重新返回加工和销售渠道的过程；再制造是反向物流中昂贵的、使用后剩余价值高的产品的主要再利用形式。由于反向物流中回收品的数量、质量以及所需处理的不确定性，造成了反向物流和再制造系统运作的困难。分析了反向物流和再制造系统三个主要的子问题：产品回收网络设计问题、反向物流库存问题和再制造生产和调度问题。描述了现有的基本模型、关键技术方法，并分析了其优缺点。概括了相关研究问题的最新进展。最后指出了可能的研究方向。     

染整车间染缸优化调度算法研究

根据制衣企业染整车间实际需求,建立了染缸加工的调度模型。该模型与传统调度模型不同,它既考虑了小作业的合并,也考虑了大作业的拆分,并在最小化总拖期的同时提高了染缸利用率。改进了已有的启发式算法,使之能够求解本问题,同时提出了一种新的启发式算法。利用某制衣企业染整车间实际生产数据,测试和分析了所提算法的可行性,结果表明新启发式算法既能减小作业总拖期,还可有效提高染缸利用率。     

L—Fuzzy集上（G）Fuzzy积分特性

给出了Ｌ－ｆｕｚｚｙ集上ｆｕｚｚｙ积分的定义，讨论了这类广义ｆｕｚｚｙ积分的基本特性，得到了积分转化定理及可积性充要条件，最后指出ｆｕｚｚｙ积分的两个收敛定理。