一、非紧模糊数空间上的模糊随机变量（论文文献综述）
赵志华[1]（2021）在《考虑顾客需求演化的产品退化功能再设计方法研究》文中研究指明
刘兴华[2]（2019）在《分布式多雷达认知协同探测技术研究》文中进行了进一步梳理随着单部雷达愈发突出的性能瓶颈及应对未来新型威胁时的困境,雷达探测体制正在从当前的单一雷达探测转向分布的多雷达协同探测。与单基地雷达相比,分布的多雷达可从空间、频率和极化等多个维度收集目标散射信息,理论上具备扩展雷达系统功能和性能的潜力。然而,多雷达协同的方式以及雷达自身参数的选择直接影响协同的性能。这就有必要针对变化的探测场景,对协同中的雷达进行自适应地调度,即实现智能化协同。实现智能化的可行思路就是模仿认知-决策闭环,即根据与探测场景“交互”的反馈（认知知识）来决策雷达的行为。受此思路启发,如何就具体的协同目的,设计“交互”和认知的方式及决策方案,特别是在考虑认知知识不确定时设计决策方案仍面临诸多挑战,同时也是未来雷达协同探测走向智能化迫切需要突破的技术瓶颈。在此研究背景下,论文着眼于未来分布式多雷达协同探测的长远发展,具体围绕智能化协同的两个方面:认知相参合成和认知资源分配展开深入研究,取得的研究成果包括以下几个方面:1.分布式多雷达认知相参合成原理及边界条件。分布式多雷达相参合成旨在以“积少成多”的思路获得增强的接收信号强度。针对此协同目的,先揭示多雷达相参合成内涵,即多雷达相参合成等同于调整各雷达收发时间和相位来校准雷达分置引入的去相参。在此基础上,就如何与目标进行“交互”以认知去相参校准值（相参参数）,给出一般的相参参数的认知框架;然而,认知的相参参数总伴随着不确定性,故深入讨论以不确定的相参参数实现多雷达相参合成后,理论上可获得的性能得益上界。同时,还考虑了多雷达几何布置对相参合成性能的影响,并推导出在获得可观的或预期相参合成性能得益的前提下多雷达应满足的几何布置约束—信号相参性约束和相参参数可替代约束。2.分布式多雷达认知相参合成实现方法和处理流程。从所建立的认知相参合成基本理论原型出发,考虑更实际的认知相参合成场景下所面临的新问题,包括:多雷达发射的“交互”正交信号非理想时,估计的发射相参参数有偏或噪声易敏感的问题;不发射正交“交互”信号而发射相同相参合成信号时,发射相参参数不可认知的问题和“交互”目标运动时所认知的相参参数存在时间上的滞后问题。并就这些问题分别提出:面向峰值提取法的灵巧强抑制区间正交多相编码信号设计和普适的基于“干净”分离回波重建的解决方案,基于接收相参参数量测转化的间接认知方法和应对时间滞后性的发射相参参数预测方案。所研究的内容旨在解决如何在非理论原型场景下认知相参参数以实现相参合成及如何持续维持这种相参合成状态。进一步,综合所讨论的关键技术梳理出一种分阶段的认知相参合成处理流程,其有效性由一弹道导弹跟踪背景下的双雷达相参合成实例验证;3.分布式多雷达协同跟踪中的认知资源分配。资源分配的目的在于预见性地控制多雷达量测的产生来更好地执行协同任务。针对此问题,先从定位似然函数和Fisher信息矩阵（FIM）出发定性和定量地揭示影响目标的定位精度的要素,并推导协同定位最优性条件论证资源分配的必要性;在此基础上,设计分布式多雷达协同跟踪目标时的一般的认知资源分配框架,该框架的显着特征是通过引入虚拟量测的概念定义预测的条件克拉美-罗下界（PC-CRLB）作为可行分配策略的评估指标。由于PC-CRLB可以表征认知知识不确定条件下候选分配策略的未来响应,分配策略的决策对认知知识是稳健的。此外,为验证所提出分配框架的有效性,将提出的框架应用于不同背景下的驻留时间分配问题,并表明该问题可基于锥规划解决。
李娟,邵亚斌[3]（2018）在《几类不连续模糊积分方程弱解的存在性》文中进行了进一步梳理基于模糊数值函数Henstock-Pettis积分的控制收敛定理,利用弱非紧性测度和Kubiaczyk型的不动点定理,讨论了形如■和■两类不连续模糊积分方程弱解的存在性,推广了已有的结果。
杨传明[4]（2016）在《面向不确定性的多粒度复杂产品供应链碳足迹优化研究》文中研究表明随着全球经济的飞速发展,超量碳排放已对自然系统及社会经济产生了极大负面效应。为此,国际社会正通过不断增强环境管制等方式极力减少碳排放量,随之而来空前的节能减排压力,客观要求企业必须高度关注产品供应链碳足迹优化问题。在此研究背景下,全面采集国内外碳足迹研究文献,改进共词聚类法,结合聚类算法挖掘预处理数据,提炼研究主题,借助h-b指数法系统梳理研究冷热点。进而依照研究主题进行文献归类述评,确定全文研究思路及内容。依照研究思路,基于中观及微观研究视角,从供应链责任主体、全生命功能周期及多粒度层次三个维度,构建面向不确定性的多粒度复杂产品供应链碳足迹分析模型。继而利用鱼刺图法和结构方程法描述供应链全生命功能周期碳足迹。通过绘制碳足迹结构元拆卸混合图,设计驱动式递归聚类搜索算法和渐进模块化法划分复杂产品多粒度层次。重点采用模糊集法消除全生命功能周期不确定性影响因素,创建HQMC算法、改进Spearman系数法评估控制数据质量,动态解析碳足迹优化过程中的不确定性。基于面向不确定性的多粒度复杂产品供应链碳足迹分析模型,选取液晶显示器进行实证分析。再通过拓展样本集,解析复杂产品供应链碳足迹,绘制复杂产品样本集供应链碳足迹影响因素热度图,寻找影响复杂产品供应链碳足迹的关键环节。依照关键环节分析,结合实证展开多粒度复杂产品供应链低碳设计研究。按照创建的QFDC法,利用三角模糊数法、改进距离贴近度法等方法转换分析复杂产品供应链各责任主体低碳需求,计算碳足迹设计绩效,确定设计目标层次及生命功能周期。再结合TRIZ法,描述低碳设计技术措施映射关系,消除低碳设计技术冲突,提出低碳设计建议。供应商评价与选择对优化复杂产品供应链碳足迹有着很大的影响。在综述相关研究文献的基础上,利用粗糙集及主成分因子法改进扎根理论法挖掘资料,借助因子分析法辨析初始及核心范畴,明确评价选择指标,再通过基于模糊理论的混合多维层次分析法、熵值法及数据包络法综合确定指标权重,以提升低碳供应链环境下供应商评价与选择动态拓展性及客观易达性。继而利用分布决策法和随机机会约束规划理论,将面向不确定性的多粒度复杂产品供应链碳足迹分析模型拓展为多周期多参数多产品,结合该模型多约束非线性混合规划等特性,设计一种改良模拟退火遗传混合算法,并利用基准测试函数比较算法性能。进而设计模型算例进行仿真计算,实现复杂产品供应链碳足迹整体优化。最后在归纳总结全文工作的基础上,分析研究局限,展望未来研究方向。本文期望从理论上能为碳足迹研究创立新的分析视角和研究框架;从应用上为企业优化产品供应链碳足迹提供科学依据,进而帮助降低社会整体碳排放量。
海射香[5]（2016）在《n维模糊映射的凸性、可微性与模糊凸优化理论》文中研究指明经典凸分析的研究是与优化理论的发展息息相关的.能否将一个数学规划问题转化为凸优化模型进行分析,在数学上是至关重要的.然而,由于测量误差和一些不确定因素导致许多优化问题往往涉及不确定或不精确的数据,为了解决这类问题,模糊优化理论应运而生.利用模糊模型,不仅可以避免有效信息或数据的遗失,而且增加了模型分析的灵活性和可操作性.虽然关于模糊凸分析理论与模糊凸优化问题已有很多研究,但是这些研究工作主要集中于一维模糊数值函数的情形.对于以n维模糊映射为目标函数的模糊凸优化理论,尚未见到过系统的研究.其原因主要是对n维模糊数的偏序关系和差运算等问题没有相应的研究结果.因此,本文在建立n维模糊数的偏序关系和差运算的基础上对n维模糊映射的凸性、可微性与相应的凸优化理论进行了系统的研究.首先,在定义和讨论n维模糊数广义差运算的基础上,借助于支撑函数给出了 n维模糊数广义差运算的刻划定理.同时,考虑到n维方模糊数在表示不确定信息时的灵活性和易处理性,利用维模糊数广义差运算的刻划定理,研究了 n维方模糊数的广义差运算及其水平截集表示.基于本文所提出的权重距离,在保持核的重心坐标不变的条件下,得到了 2维模糊数的方模糊数最佳逼近.其次,在定义n维模糊数空间上偏序关系的基础上,对n维模糊映射的凸性进行了系统的研究.借助于向量值映射的凸性,结合n维模糊映射的特点,提出了 n维模糊映射的凸性、广义凸性、上半连续和下半连续等概念并讨论了他们之间的相互关系.结果可应用到模糊凸优化理论的讨论中,指出凸模糊映射的局部最小值点是其全局最小值点.同时,借助于n维模糊数的广义差运算,对n维模糊映射和n维方模糊数值函数的微分进行了深入的探讨.在定义方模糊数值函数Riemman积分的基础上,得到了特殊方模糊数值函数（?）（t）=f（t）·u的Newton-Leibniz公式.提出了从m维欧氏空间Rm到En上的模糊映射的可微性和梯度的概念,并利用实函数（?）（t）*（r,x）的梯度刻划了n维模糊映射的梯度.作为模糊凸优化问题的理论基础,借助于实值映射f（t）:M → R的可微性讨论了一类特殊方模糊映射（?）（t）=f（t）·u的可微性问题.最后,基于模糊映射的凸性与可微性,对带有模糊约束条件的模糊凸优化问题进行了探讨,得到了模糊凸优化问题的KKT最优化条件.特别地,以方模糊映射为目标函数的模糊凸优化问题可以转化为以实值映射为目标函数的经典凸优化问题,并给出了算例.
左瑞[6]（2014）在《基于结构元的模糊限定运算及在模糊值函数积分中的应用研究》文中研究表明针对模糊限定运算及模糊值函数积分中存在的一些问题,利用模糊结构元理论进行拓展研究.首先,研究模糊数的变换函数与其隶属函数的相互转换问题,通过图形变换给出了转换方法：在此基础上研究了模糊值函数表示方法的相互转换,为模糊限定运算及模糊值函数积分的研究提供了两个有效的工具.其次,利用模糊数非单调变换的结构元方法,拓展了模糊数的广义限定运算,探讨了模糊限定运算的性质,将其应用到一类模糊随机变量和一类模糊排队系统的求解中.最后,对模糊值函数的积分展开了进一步的研究,定义了适用范围更广的模糊值函数的积分,得到了模糊值函数的积分具有限定可加性等性质.通过实例说明了方法的有效性.
李洪亮[7]（2009）在《关于模糊数变量模糊数值映射的几点讨论》文中研究表明模糊数学是一门较新的数学学科,它产生于20世纪60年代中期。自其产生以来,它表现出了强盛的生命力和广阔的发展前景,现在已经发展成为拥有众多分支的新学科。模糊分析学理论是该理论的一个分支,经典分析学理论的推广,在自然科学和许多社会科学的不同领域中都有重要的应用。由于模糊数空间理论是模糊分析学中不可缺少的部分,所以,研究关于模糊数空间分析学性质的数学理论成为既有理论意义,又有实际价值的研究课题。本文主要内容的形成最早是受扩散现象的启发。由于在扩散现象中,扩散物体的边界往往不是清晰的,如果要用经典的分析学理论测量扩散物体的面积或体积会力不从心。所以,用模糊数来表示扩散物体的长,宽,高成为一种方法来解决这个问题。本文首先定义并研究了模糊有向直线上的微积分及其性质,以解决油轮漏油污染海水面积的问题,然后讨论了支撑下方集度量下模糊数空间中的序列收敛性问题,接着讨论了凸模糊映射及其次微分的相关性质,并给出了凸模糊映射的次微分在模糊凸规划中的应用,最后研究了模糊数空间中连续函数扩张成的模糊映射的封闭性。本文主要工作如下:1.推广了王桂祥和吴从炘定义的?邢蛳叨危隽四:邢蛑毕叩亩义。在对其性质进行研究的基础上,定义了模糊有向直线上的模糊积分,它是实变量模糊数值映射积分的推广。接着,首次给出了模糊商和模糊微分的定义。经过对模糊微积分的深入研究,在增加了适当的条件后,推广了许多经典微积分中的结论,特别是得到了类似微积分基本定理的结果。2.通过对模糊数空间上支撑下方集度量相关性质进行研究,得到了关于支撑下方集度量的两个可达性定理。任意两个模糊数之间的支撑下方集度量,可以表示成两个点分别到这两个模糊数的支撑下方集距离的最大值。而且这两个点分别在两个模糊数支撑下方集的特殊子集合之中。在此基础上,我们给出了单调收敛定理和闭区间套定理在模糊数支撑下方集度量空间中的推广。3.定义并研究了模糊数变量模糊数值凸映射。然后基于对模糊凸映射的理解,定义了它的模糊次微分。在研究了模糊次微分的一些性质后,得到了模糊凸规划问题的解是最小解的充分必要条件,并且给出了模糊次微分在模糊凸规划中的应用。4.通过研究Zadeh扩张原理下连续实函数扩张成的模糊映射,我们得出这样的结论,连续实函数扩张成的模糊映射作用在模糊数上得到的结果仍然是模糊数,即它在模糊数空间上是封闭的。从而,我们自然可以直接得到任何模糊数经过有限次加法和乘法运算仍是模糊数的结论。由此,我们可指出Kim的文章中性质3.5的证明是错误的,同时,也给出了该定理的正确证明。
王广瓦[8]（2009）在《随机动力系统中的Sacker-Sell谱与Lyapunov谱》文中指出随机动力系统是一种斜积系统,它因为能更好的描述现实世界而引起人们越来越多的关注。本论文感兴趣的是随机动力系统中的指数二分性,Sacker-Sell谱,Lyapunov指数和随机吸引子等.指数二分性描述了系统的一种双曲性现象:状态空间可以分解成两个连续不变的子空间的直和,随着时间的正向变化,系统在其中一个子空间上表现出指数压缩行为,而在另一个上面表现出指数扩张行为。Sacker-Sell谱是基于指数二分性的一个概念,Sacker和Sell建立了Sacker-Sell谱理论.这个研究被Magalh（?）es,Sacker和Sell,Chicone和Latushkin,Chow和Leiva等推广到了无穷维动力系统中去,Cong和Siegmund还讨论了具有随机性的动力系统的Sacker-Sell谱问题.Lyapunov指数是研究动力系统渐进行为的基本工具之一,它反映了动力系统随时间演化的平均变化率。Oseledec的乘法遍历定理解决了Lyapunov指数的存在性问题,并对动力系统的动力学结构给出了更多的信息,它现在已成为动力系统理论的最基本定理之一。乘法遍历定理也被Ruelle,Ma（?）e,Thieullen,Zeng Lian和Kening Lu等学者进行了多种情形下的推广。关于Sacker-Sell谱与Lyapunov谱的关系,在有限维动力系统中,Johnson、Palmer和Sell证得了Lyapunov谱包含在Sacker-Sell谱中,而Sacker-Sell谱的边界又包含在Lyapunov谱中,并证得Oseledec谱子丛是Sacker-Sell谱子丛的加细。而后,Schreiber,Voutaz,Chicone和Latushkin等也进行了类似问题的研究.吸引子是微分方程理论和动力系统理论中一个极其重要的概念.在本论文中,我们感兴趣的是:一个紧致不变集在什么条件下可以成为一个吸引子。Ashwin在确定性系统里,利用法向Lyapunov指数讨论了这个问题.而后,他把确定性的结果推广到了随机动力系统中去,不过,他只是讨论了一个具体的随机动力系统的例子。本论文主要研究了随机动力系统的Sacker-Sell谱理论,乘法遍历定理和随机吸引子问题.随机动力系统和确定性动力系统相比,它的底空间是一个没有任何拓扑结构的概率测度空间,这一点恰是从确定性系统到随机动力系统的一个本质困难之一,无论是对有限维的情形还是对无穷维的情形.我们克服这个困难,通过定义随机动力系统下的指数二分性,定义了随机动力系统的Sacker-Sell谱,并给出了有限维随机动力系统中的Sacker-Sell谱分解定理.在此基础上,我们比较了Sacker-Sell谱和Lyapunov谱,建立了有限维随机动力系统中两种谱的关系定理.我们也研究了无穷维的随机动力系统下的两种谱的关系。无穷维的随机动力系统和有限维的相比,其中的cocycle往往只能定义在正半时间轴上,为此我们首先对无穷维半动力系统进行了负向延拓,使得在负半时间轴上也有定义。另外,无穷维的情形还有一个难点,就是状态空间的有界的闭子集不一定是紧的。为此,我们研究了具有随机一致全连续性（紧算子是一致全连续算子的特殊情形）的随机动力系统,和具有更弱紧性（一致α-收缩性）的随机动力系统,其中用到了非紧性测度的概念.我们还给出并证明了一般的cocycle（不要求是紧算子）在可分的Banach空间的无穷维随机动力系统的乘法遍历定理,所采用的证明是基于Ma（?）e和Thieullen的方法。最后,我们讨论了非一致双曲理论中的两个问题:随机非一致指数二分性和随机一致指数二分性,紧致的随机不变集和随机吸引子.在一定条件下,我们证明了随机非一致指数二分性蕴含着随机一致指数二分性,同时,利用法向Lyapunov指数,我们还给出了一个紧致的随机不变集能成为随机吸引子的一个充分性条件,推广并改进了Ashwin的一些结果。本论文主要用到Yongluo Cao教授在具有次可加性的随机连续函数列的结果,也用到Cao在Lyapunov指数与非一致双曲性方面的一个结果。Cao在文献中证明了具有次可加性的随机连续函数列的最大增长率能被遍历测度达到,并证明了在对Lyapunov指数施加一定条件的前提下,随机非一致双曲性实际上蕴含着随机一致双曲性。
傅可昂[9]（2009）在《度量空间中随机序列的若干极限定理》文中认为本文第一部分研究了取值于Banach空间中的独立或φ*混合随机变量及它们的几何加权序列和U-统计量的广义重对数律.一直以来,重对数律都是概率极限理论中一个人们非常感兴趣的课题,它是强大数律的精确化,很多经典的概率统计方面的教科书都对它有许多篇幅的介绍.经典的重对数律都要求变量序列的二阶矩存在.而随着研究的深入,人们总是希望能够在最少的条件下得到理想的结论.基于最近几年的文献,我们对上述各种情形,都探究了在其二阶矩可能无穷的条件下的广义重对数律,在一定程度上推广了前人的结果.本文第二部分研究了Banach空间中的紧随机集与模糊随机集在Hausdorff度量下的强大数律.在研究经济均衡与对策问题以及生活中,我们经常会遇到随机集与模糊性的问题,而以往对它们的研究大多是集中在序列方面.在这里我们考虑了紧随机集与模糊随机集的组列,以及它们关于缓变函数加权的强大数律的充分（必要）条件.强逼近是概率极限理论中非常重要的结果,在统计推断中非常有用.本文第三部分从Banach空间退回到了有限维实空间上,并且在二阶矩可能为无穷的条件下,分别对独立随机变量修整和以及φ混合随机向量部分和建立了广义强不变原理.最后,我们对常用的L-统计量也建立了一个类似的广义强逼近定理.本文最后一部分则是跟取值于某度量空间（比如,Rp空间,Banach空间,Hilbert空间,C[0,1]空间等）的泛函数据有关.对多元非参数回归以及条件风险率函数,分别提出了泛函条件U-统计量和泛函条件风险率估计,并且研究了它们的渐近性质.
张新爱[10]（2008）在《集值概率空间上基于模糊随机集的统计学习理论基础》文中研究表明统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论,是传统统计学的重要补充和发展,它为研究有限样本情况下机器学习的理论和方法提供了理论框架,并已成为继神经网络之后机器学习领域新的研究热点.但统计学习理论是建立在概率空间上基于随机样本的,它难以处理集值概率空间上基于模糊随机集样本的统计学习问题,本文将讨论集值概率空间上基于模糊随机集的统计学习理论的一些基础理论问题,首先在集值概率空间上给出关于模糊随机集的分布与期望的定义,证明了关于模糊随机集的强大数定律；然后提出了模糊风险泛函、模糊经验风险泛函和非平凡一致性的概念以及模糊经验风险最小化原则；最后给出并证明了基于模糊随机集的学习理论的关键定理及学习过程一致收敛速率的界,将概率空间上基于随机样本的学习理论的基础理论推广到了集值概率空间上基于模糊随机集样本的情形,进一步发展了统计学习理论,也为后续的研究奠定了理论基础.
二、非紧模糊数空间上的模糊随机变量（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、非紧模糊数空间上的模糊随机变量（论文提纲范文）
（2）分布式多雷达认知协同探测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 分布式多雷达协同探测概述 |
| 1.2.1 分布式多雷达协同探测方式分类 |
| 1.2.2 分布式多雷达协同探测的优势及实现难点 |
| 1.2.3 典型分布式多雷达协同探测系统 |
| 1.2.4 未来的发展方向和挑战 |
| 1.3 国内外研究现状及动态 |
| 1.3.1 分布式多雷达相参合成 |
| 1.3.2 分布式多雷达协同定位/跟踪中的资源分配问题 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 分布式多雷达认知相参合成原理和边界条件 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分布式多雷达相参合成基本原理 |
| 2.3 分布式多雷达认知相参合成的性能得益界限 |
| 2.3.1 相参参数认知框架 |
| 2.3.2 认知相参参数时的信号概率模型 |
| 2.3.3 相参参数的CRLB |
| 2.3.4 性能得益界限 |
| 2.4 分布式多雷达认知相参合成的几何布置约束 |
| 2.4.1 信号相参性约束 |
| 2.4.2 相参参数可替代约束 |
| 2.4.3 仿真验证及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 分布式多雷达认知相参合成实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本相参参数估计算法及非理想正交信号对估计性能的影响 |
| 3.2.1 宽带扩展目标假设下估计相参参数时的信号模型 |
| 3.2.2 基本相参参数估计算法及非理想条件下的估计性能分析 |
| 3.3 基于“干净”分离回波重建的相参参数估计算法 |
| 3.3.1 “干净”分离回波重建 |
| 3.3.2 预匹配处理 |
| 3.3.3 仿真验证及分析 |
| 3.4 发射相参参数预测技术及多雷达认知相参合成一般处理流程 |
| 3.4.1 发射相同信号时的相参参数认知 |
| 3.4.2 发射相参参数预测 |
| 3.4.3 分布式多雷达认知相参合成的一般处理流程 |
| 3.4.4 弹道导弹跟踪背景下双雷达认知相参合成验证实例 |
| 3.4.5 仿真验证及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 分布式多雷达协同跟踪中的认知资源分配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 影响多雷达协同跟踪/定位的要素 |
| 4.2.1 从定位似然函数角度揭示 |
| 4.2.2 从定位FIM角度揭示 |
| 4.3 资源分配的必要性 |
| 4.3.1 定位均方误差下界 |
| 4.3.2 最大可延伸定位偏差下界 |
| 4.4 基于锥规划的认知驻留时间分配方案 |
| 4.4.1 分布式多雷达协同跟踪目标时的一般认知资源分配框架 |
| 4.4.2 认知驻留时间分配实例 |
| 4.4.3 仿真验证及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 论文主要创新点 |
| 5.3 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A FIM J(ψ)的推导 |
| 附录B g_k(t,τ)的表达式 |
| 附录C 极坐标描述的弹道导弹中段动力学方程 |
| 附录D Jacobian矩阵F的具体元素 |
| 附录E Jacobian矩阵J的具体元素 |
（4）面向不确定性的多粒度复杂产品供应链碳足迹优化研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 碳足迹研究述评 |
| 1.2.1 文献筛选与统计测度 |
| 1.2.2 文献述评 |
| 1.2.3 碳足迹研究展望 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 第2章 面向不确定性的多粒度复杂产品供应链碳足迹分析模型 |
| 2.1 构建总体分析模型 |
| 2.2 全生命功能周期碳足迹分析 |
| 2.3 复杂产品碳足迹多粒度分析层次解析 |
| 2.3.1 复杂产品碳足迹节点单元规划 |
| 2.3.2 复杂产品碳足迹节点单元渐进式模块化方法 |
| 2.3.3 复杂产品碳足迹多粒度分析层次碳足迹计算 |
| 2.4 复杂产品供应链碳足迹不确定性动态分析 |
| 2.4.1 全生命功能周期影响因素分析 |
| 2.4.2 复杂产品供应链碳足迹数据质量评估控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 面向不确定性的多粒度复杂产品供应链碳足迹实证及碳热图分析 |
| 3.1 面向不确定性的多粒度复杂产品供应链碳足迹实例分析 |
| 3.1.1 实例供应链碳足迹动态量化公式设计 |
| 3.1.2 实例碳足迹多粒度分析层次解析 |
| 3.1.3 实例供应链碳足迹数据质量评估控制 |
| 3.1.4 面向不确定性的多粒度实例供应链碳足迹计算 |
| 3.2 复杂产品供应链碳足迹影响因素热度图分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 多粒度复杂产品供应链低碳设计 |
| 4.1 多粒度复杂产品供应链低碳设计基本思路 |
| 4.1.1 低碳设计研究概述 |
| 4.1.2 基本思路 |
| 4.2 责任主体低碳需求决策 |
| 4.2.1 主体基本需求信息采集 |
| 4.2.2 主体基本需求信息转换分解 |
| 4.3 低碳设计绩效分析 |
| 4.4 低碳技术措施决策 |
| 4.5 低碳技术冲突策略 |
| 4.6 应用实例研究 |
| 4.6.1 实例责任主体低碳需求决策 |
| 4.6.2 实例多粒度层次低碳设计绩效分析 |
| 4.6.3 实例低碳技术措施决策设置 |
| 4.6.4 实例低碳技术冲突策略分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 低碳供应链环境下供应商评价与选择 |
| 5.1 供应商评价与选择研究综述 |
| 5.2 构建低碳供应链环境下供应商评价与选择指标体系 |
| 5.2.1 拣选范畴指标 |
| 5.2.2 样本数据分析 |
| 5.2.3 指标体系构建 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 多周期多参数多产品供应链碳足迹优化 |
| 6.1 构建多周期多参数多产品供应链碳足迹分析模型 |
| 6.1.1 模型问题描述 |
| 6.1.2 建立模型 |
| 6.2 设计改良模拟退火遗传混合算法 |
| 6.2.1 遗传算法概述 |
| 6.2.2 模拟退火算法概述 |
| 6.2.3 设计改良模拟退火遗传混合算法 |
| 6.3 多周期多参数多产品供应链碳足迹算例仿真计算及分析 |
| 6.3.1 算例结构设计 |
| 6.3.2 算例初始设置 |
| 6.3.3 算例仿真计算结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 复杂产品实例节点单元域矩阵 |
| 附录2 TRIZ工程参数 |
| 附录3 TRIZ矛盾矩阵 |
| 附录4 TRIZ发明原理 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和科研成果 |
| 致谢 |
（5）n维模糊映射的凸性、可微性与模糊凸优化理论（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 综述 |
| 1.2 模糊数 |
| 1.2.1 模糊数的产生与发展 |
| 1.2.2 模糊数空间上的序结构 |
| 1.2.3 模糊数空间上的度量 |
| 1.2.4 模糊数的运算 |
| 1.3 模糊数值函数的分析学 |
| 1.3.1 模糊数值函数的积分 |
| 1.3.2 模糊数值函数的微分 |
| 1.3.3 模糊数值函数的凸性 |
| 1.4 优化理论 |
| 1.4.1 凸优化理论 |
| 1.4.2 模糊优化理论 |
| 1.5 本文的主要工作和结构 |
| 1.6 常用记号 |
| 第二章 模糊数空间及模糊数的广义差运算 |
| 2.1 模糊数空间 |
| 2.1.1 模糊数空间E~n |
| 2.1.2 模糊数空间E~n上的偏序关系 |
| 2.2 模糊数空间E~n上的广义差运算 |
| 2.3 方模糊数空间L(E~n) |
| 2.4 方模糊数空间L(E~n)上的广义差运算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 二维模糊数的方模糊数逼近 |
| 3.1 二维模糊数的四棱直纹逼近 |
| 3.2 二维模糊数的方模糊数逼近 |
| 3.2.1 二维模糊数沿方向k的权重距离 |
| 3.2.2 二维模糊数的方棱台模糊数逼近 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 一类特殊方模糊数值函数的微积分 |
| 4.1 方模糊数值函数的连续性与可导性 |
| 4.1.1 方模糊数值函数的连续性 |
| 4.1.2 方模糊数值函数的可导性 |
| 4.2 方模糊数值函数的Riemann积分 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 n 维模糊映射的凸性及其应用 |
| 5.1 凸模糊映射 |
| 5.2 凸模糊映射的运算性质 |
| 5.3 模糊映射的半连续性 |
| 5.4 凸模糊映射在优化中的应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 n 维模糊映射的微分与梯度 |
| 6.1 模糊映射的可微性与梯度 |
| 6.2 方模糊映射的可微性与梯度 |
| 6.3 方模糊映射的次梯度 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 模糊凸优化 |
| 7.1 S-凸模糊映射与模糊凸优化 |
| 7.1.1 模糊映射的S-凸性 |
| 7.1.2 模糊优化(FMP) |
| 7.2 模糊约束优化问题(FCMP) |
| 7.2.1 特殊方模糊映射的凸性 |
| 7.2.2 模糊约束优化问题的KKT最优化条件 |
| 7.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于结构元的模糊限定运算及在模糊值函数积分中的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 模糊限定运算及模糊值函数积分的研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 模糊结构元相关理论 |
| 2.2 模糊限定运算 |
| 2.3 非单调函数的E-等价单调函数 |
| 3 模糊数、模糊值函数与隶属函数的相互转换 |
| 3.1 模糊数变换函数与其隶属函数的转换关系 |
| 3.2 模糊值函数表示方法的相互转换 |
| 3.3 小结 |
| 4 模糊限定运算的拓展研究 |
| 4.1 模糊数限定运算的拓展 |
| 4.2 模糊数限定运算的性质 |
| 4.3 模糊限定运算的应用 |
| 4.3.1 一类模糊随机变量 |
| 4.3.2 一类模糊排队系统 |
| 4.4 小结 |
| 5 模糊值函数积分及其性质的研究 |
| 5.1 模糊值函数积分的结构元表达 |
| 5.2 模糊值函数积分及其性质进一步研究 |
| 5.3 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）关于模糊数变量模糊数值映射的几点讨论（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 模糊数理论的发展概况 |
| 1.2.1 模糊数及其表示定理 |
| 1.2.2 模糊数空间 |
| 1.2.3 模糊积分 |
| 1.2.4 凸模糊映射 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 模糊有向直线上的积分 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模糊有向直线及其性质 |
| 2.3 模糊有向直线上的积分及其性质 |
| 2.4 模糊积分与模糊导数的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 支撑下方集度量下模糊数空间中的两个基本定理的推广 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 支撑下方集度量的一些性质 |
| 3.3 模糊数空间中的单调收敛定理与闭区间套定理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 凸模糊映射的次微分 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模糊凸映射的次微分及其性质 |
| 4.3 模糊次微分在模糊凸规划中的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 连续函数扩张成的模糊映射 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 连续函数扩张成的模糊映射 |
| 5.3 Skorokhod 度量空间中乘法的连续性 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）随机动力系统中的Sacker-Sell谱与Lyapunov谱（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第0章 绪论 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 预备知识 |
| 第一章 有限维随机动力系统的Sacker-Sell谱与Lyapunov谱 |
| 第一节 已有的结果 |
| 第二节 随机动力系统中的Sacker-Sell谱 |
| 第三节 随机动力系统中的Lyapunov谱 |
| 第四节 随机动力系统中的两种谱的关系 |
| 第二章 具有紧性的无穷维随机动力系统的Sacker-Sell谱与Lyapunov谱 |
| 第一节 已有的结果 |
| 第二节 随机动力系统中的Sacker-Sell谱 |
| 第三节 随机动力系统中的Lyapunov谱 |
| 第四节 随机动力系统中的两种谱的关系 |
| 第三章 具有弱紧性的无穷维随机动力系统的Sacker-Sell谱与Lyapunov谱 |
| 第一节 已有的结果 |
| 第二节 随机动力系统中的Sacker-Sell谱 |
| 第三节 随机动力系统中的Lyapunov谱 |
| 第四节 随机动力系统中的两种谱的关系 |
| 第四章 随机动力系统中的Lyapunov指数与指数二分性、随机吸引子 |
| 第一节 引言及预备 |
| 第二节 Lyapunov指数与随机非一致指数二分性 |
| 第三节 法向Lyapunov指数与随机吸引子 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（9）度量空间中随机序列的若干极限定理（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 序言 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 文中部分缩写及符号说明 |
| 目次 |
| 第一章 Banach空间中随机变量的广义重对数律 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 B值独立不同分布随机变量的重对数律及其应用 |
| 1.3 B值随机场修整和的广义重对数律 |
| 1.4 B值几何加权序列的广义重对数律 |
| 1.5 B值U-统计量的广义重对数律 |
| 1.6 B值混合随机变量的重对数律 |
| 1.7 B值混合随机变量重对数律与完全收敛性的联系 |
| 第二章 Banach空间中随机集与模糊随机集的极限定理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 随机集与模糊随机集组列的强大数律 |
| 2.3 缓变加权的随机集与模糊随机集的强大数律 |
| 第三章 R~p空间中的强逼近 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 R中修整和的强逼近 |
| 3.3 R~p空间中混合随机向量的强逼近 |
| 3.4 L-统计量的强逼近 |
| 第四章 泛函数据下统计模型的若干渐近性质 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 泛函数据下条件U-统计量的渐近分布 |
| 4.3 泛函数据下条件风险率函数的渐近性质 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间论文完成情况 |
（10）集值概率空间上基于模糊随机集的统计学习理论基础（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 统计学习理论的产生及研究现状 |
| 1.2 集值概率空间上基于模糊随机集的统计学习理论的提出及意义 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 集值概率空间上模糊随机集的基本概念 |
| 2.2 集值概率空间上模糊随机集的分布及期望 |
| 2.3 集值概率空间上基于模糊随机集的强大数定律 |
| 第3章 集值概率空间上基于模糊随机集学习理论的关键定理 |
| 3.1 模糊经验风险最小化原则 |
| 3.2 关键定理 |
| 第4章 集值概率空间上基于模糊随机集的学习过程一致收敛速率的界 |
| 4.1 基于模糊随机集的Hoeffding不等式 |
| 4.2 学习过程一致收敛速率的界 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 致谢 |
四、非紧模糊数空间上的模糊随机变量（论文参考文献）
- [1]考虑顾客需求演化的产品退化功能再设计方法研究[D]. 赵志华. 中国矿业大学, 2021
- [2]分布式多雷达认知协同探测技术研究[D]. 刘兴华. 国防科技大学, 2019(01)
- [3]几类不连续模糊积分方程弱解的存在性[J]. 李娟,邵亚斌. 模糊系统与数学, 2018(06)
- [4]面向不确定性的多粒度复杂产品供应链碳足迹优化研究[D]. 杨传明. 苏州大学, 2016(08)
- [5]n维模糊映射的凸性、可微性与模糊凸优化理论[D]. 海射香. 西北师范大学, 2016(06)
- [6]基于结构元的模糊限定运算及在模糊值函数积分中的应用研究[D]. 左瑞. 辽宁工程技术大学, 2014(03)
- [7]关于模糊数变量模糊数值映射的几点讨论[D]. 李洪亮. 哈尔滨工业大学, 2009(06)
- [8]随机动力系统中的Sacker-Sell谱与Lyapunov谱[D]. 王广瓦. 苏州大学, 2009(06)
- [9]度量空间中随机序列的若干极限定理[D]. 傅可昂. 浙江大学, 2009(10)
- [10]集值概率空间上基于模糊随机集的统计学习理论基础[D]. 张新爱. 河北大学, 2008(S1)