浙江省自然科学基金(Y7080235)

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球面光滑核漂移的L^p逼近
《数学年刊（A辑）》2010年第5期615-624,共10页林绍波 曹飞龙 
国家自然科学基金(No.60873206);浙江省自然科学基金(No.Y7080235)资助的项目
将光滑的球面基函数φ嵌入到由一个不充分光滑的球面基函数Ψ生成的本性空间N_Ψ中,并在L^p度量下研究由φ的变换生成的函数在空间N_Ψ中的逼近性质,得到了该L^p逼近的误差估计.
关键词：径向基函数 散乱数据 误差估计 L^P逼近 球面 
多元Newman不等式与逼近逆定理
《数学进展》2010年第5期533-544,共12页曹飞龙 林绍波 
国家自然科学基金(No.90818020;No.60873206);浙江省自然科学基金(No.Y7080235)
本文研究多元有理逼近的Newman不等式与逼近逆定理问题.在多元Müntz多项式空间中利用分解方法建立多元有理多项式的Markov型不等式与Nikolskii型不等式.同时,建立多元有理逼近的逆定理,即Steckin型不等式.本文所获结果不仅推广了一元...
关键词：Müntz多项式 Newman不等式 Nikolskii不等式 有理逼近 逆定理 
Bernstein型算子同时逼近误差被引量：3
《数学物理学报（A辑）》2010年第1期142-153,共12页丁春梅 
国家自然科学基金(90818020);浙江省自然科学基金(Y7080235)资助
该文证明了C[0,1]空间中的函数及其导数可以用Bernstein算子的线性组合同时逼近,得到逼近的正定理与逆定理.同时,也证明了Bernstein算子导数与函数光滑性之间的一个等价关系.该文所获结果沟通了Bernstein算子同时逼近的整体结果与经典...
关键词：BERNSTEIN算子 同时逼近 正定理 逆定理 导数. 
改进的加权关联规则挖掘被引量：1
《广西大学学报（自然科学版）》2009年第5期681-685,共5页溥冬梅 曹飞龙 
国家自然基金重大计划项目(90818020);国家自然科学基金资助项目(60873206);浙江省自然科学基金项目(Y7080235)
文章给出了改进的加权关联规则的定义,包括加权关联规则的支持度、信任度、有意义度及支持界等。设计了一套挖掘加权关联规则的行之有效的算法,并通过例子说明了算法的有效性。
关键词：数据挖掘 关联规则 决策支持系统 
多元Stancu多项式的强逆不等式被引量：2
《数学学报（中文版）》2009年第4期763-770,共8页丁春梅 
国家自然科学基金资助项目(60873206);浙江省自然科学基金资助项目(Y7080235)
对于单纯形上的多元Stancu多项式(它是多元Bernstein多项式的广义形式),定义一适当的K-泛函并以此作为度量尺度估计该多项式的逼近阶.特别地,给出该多项式逼近连续函数的强型逆向不等式.
关键词：单纯形 STANCU多项式 强逆不等式 
球面带形插值平移网络逼近的误差估计
《数学物理学报（A辑）》2009年第3期677-684,共8页陈志祥 李平 
国家自然科学基金(10871226;60873206);浙江省自然科学基金(Y7080235)资助
构造了具有插值性质的球面带形平移网络,并且给出了在一致范数下对连续函数逼近的上界估计。
关键词：球调和多项式 插值 最佳逼近 平移网络 
距离空间中插值神经网络的误差估计被引量：4
《系统科学与数学》2009年第5期670-676,共7页徐士英 曹飞龙 
国家自然科学基金(60873206);浙江省自然科学基金(Y7080235)资助课题
研究距离空间中的神经网络插值与逼近问题.首先引进一类广义的激活函数,用比较简洁的方法讨论距离空间中插值神经网络的存在性,然后给出插值神经网络逼近连续函数的误差估计.
关键词：神经网络 插值 逼近 误差估计 
单纯型上广义Bernstein算子
《数学物理学报（A辑）》2009年第2期423-435,共13页丁春梅 杨汝月 
国家自然科学基金(90818020;60873206);浙江省自然科学基金(Y7080235);浙江省教育厅科研重点项目基金(20060543)资助
该文引进并研究定义在n维单纯型上的广义Bernstein算子.首先,证明该算子具有对称性和保持Lipshcitz性质.其次,借助多元Ditzian-Totik连续模,得到该算子逼近连续函数的一个强型正向估计和一个弱型逆向不等式.最后,给出参数s_n满足不同条...
关键词：广义Bernstein算子 连续模 正定理 逆定理 Voronovskaja型展开. 
多元插值神经网络的一个注记被引量：3
《高校应用数学学报（A辑）》2009年第1期91-94,共4页徐士英 曹飞龙 
国家自然科学基金(90818020;60873206);浙江省自然科学基金(Y7080235);浙江省教育厅重点项目基金(20060543)
研究多元插值神经网络的收敛性问题,举例说明多元插值神经网络对连续函数并非一致收敛,回答了谢庭藩等所提出的问题.
关键词：神经网络 插值 逼近 误差估计 
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