Z-拟代数Domain

引入Z－拟代数Domain的概念，证明了在Z－连续闭包算子下的保持性以有当满足条件△（L）包含于（L）时，Z－拟代数格L关于Z－Lawson拓扑lz(L）是Priestlespace。     

拟Z-连续Domain的基

基于一般子集系统Z,引入了拟Z-连续Domain基的概念,讨论了拟Z-连续Domain基的一些映射性质,将关于拟连续偏序集的一些性质推广到了拟Z-连续Domain.     

拟代数Domain的若干性质

基于拟连续Domain的等价定义及其构造，研究了拟代数Domain的一系列性质，并且给出了它的等价刻画，由此得到拟代数Domain一定是拟连续Domain．通过讨论Scott连续闭包算子保持集合与集合之间的Waybelow关系这一特性，证明了拟代数Domain在Scott连续闭包算子下的像仍是拟代数Domain；得到了拟代数Domain上赋予Scott拓扑构成Baire空间，拟代数格上赋予Lawson拓扑构成Priestley空间等结论．     

Z-连续Domain关于Z-子空间的遗传性

利用Z-Domain中的Z-子空间的概念,得出Z-Scott开集和Z-Scott闭集都是Z-子空间结论.利用Z-连续子空间、Z-代数子空间的定义,得出Z-连续Domain、Z-代数Domain关于闭Z-子空间遗传这一结论.     

套代数的超自反性和拟三角代数

给出了自反Ｂａｎａｃｈ空间中简单套（０，Ｎ，Ｘ）是超自反的充分条件，并证明了Ｂａｎａｃｈ空间中套代数的拟三角代数ａｌｇＮ＋Ｋ（Ｘ）是范数闭的。     

广义Z-连续偏序集

研究了广义Z连续偏序集在Z连续的闭包算子下的像还是广义z连续偏序集,证明了一个强广义Z连续偏序集在推广的lawson拓扑下是T2的     

Z-连续偏序集的基

引入了Z-连续偏序集的基的概念,给出了它的刻画定理.研究了Z-连续偏序集上的Z-Scott开集,Z-Lawson开集,Z-Scott拓扑及Z-Lawson拓扑的一些性质.     

拟连续Domain的特征与浓度

在定向完备偏序集(即Dcpo)上引入局部拟基和稠密子集族的概念,在此基础上定义了拟连续Domain的特征和浓度.利用局部拟基给出拟连续Domain新的等价刻画,并探讨了拟连续Domain的特征、浓度与该拟连续Domain上赋予Scott拓扑或Lawson拓扑时的拓扑空间的特征、浓度之间的关系.证明了拟连续Domain的特征(浓度)等于其上赋予Scott拓扑时的拓扑空间的特征(浓度),且小于等于其上赋予Lawson拓扑时的拓扑空间的特征(浓度).     

Z-半连续格上的Z-半基和局部Z-半基

作为半连续格上半基和局部半基在广义理想子集系统Z上的推广, 引入Z-半连续格的Z-半基及局部Z-半基概念, 讨论了它们的基本性质和Z-半连续格上Z-半Lawson拓扑的性质. 特别地, 借助于Z-半基与局部Z-半基给出了Z-半连续格的一些刻画.     

完备格上的Z-Scott开滤子

为把定向系统上的一些结果推广到Z子集系统上,本文主要证明了：1)L是Z-连续格甘←→上的Z-Scou开滤子强分离←→L中的点L中的开滤子分离L中的点且每个Z-Scott开滤子是局部有界的;2)L是Z-连续格甘Z-Scott开滤子拓扑是连续格且细于上拓扑。     

一致拟凸域和Lip_h－扩张域

本文研究了一类区域－Ｌｉｐｈ－扩张域，得到了它和一致拟凸域之间的关系和证明了一致拟凸域的一个充要条件。     

融合概念格约简的中文领域本体学习方法

在基于形式概念分析的中文领域本体学习中, 为提高概念格构建效率, 将概念格约简理论应用于概念格构建中。首先对基于语义依存分析获取的形式背景进行对象和属性约简, 然后基于约简的形式背景采用Godin算法构造概念格, 最后根据修复定理修复约简概念格, 得到完整的概念格。通过有关对萝藦科植物的文本学习, 得到一个萝藦科植物领域本体。实验结果表明, 引入概念格约简理论, 概念格的构建效率提高70%, 进而提高了领域本体构建的效率。     

区域积分与区域边界积分之间的关系及其应用

给出把一类n维区域积分转化为n维区域边界积分的公式,从而得到一种新的基于区域积分与区域边界积分多次相互转化的简化积分计算的方法,并利用该方法得出一些新的用一般方法较难计算的积分的值．     

无穷凹角型区域椭圆边值问题的非重叠区域分解算法

研究无穷凹角型区域椭圆边值问题的一种非重叠型区域分解算法．构造其算法并讨论相应的离散化问题的收敛性，最后给出了数值例子以说明方法的有效性。     

基于域间相似度序数的迁移学习源领域的选择

现有迁移学习研究大多数都建立在源领域和目标领域的相似度较高的全局约束下,对如何选择合适的源领域缺乏研究。为了确定如何自适应地从候选源领域集合中选择合适源领域,提升迁移效率,避免"负迁移"现象,基于最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)提出一种叫作域间相似度序数(MMD-SR)的度量方法,用于度量候选源领域与目标领域间的相似度。同时,基于MMD-SR,提出一种迁移学习源域自适应选择策略(MMD-SR source domain selection strategy,MMD-SR_SDSS)。在人工数据集和真实数据集中的实验结果表明了度量方法MMD-SR和源领域选择策略MMD-SR_SDSS的有效性和可行性。     

基于 DCT 变换的频域视频水印在空域中实现的性能分析

数字水印技术是数字媒体版权保护和管理的主要方法。在广播电视领域,视频水印需处理的数据量大,对嵌入算法的时间复杂度限制较大,同时对视频质量要求也较高。数字水印技术主要分为空域和变换域两种。空域算法时间复杂度低,但鲁棒性不好;而变换域算法鲁棒性较好,但时间复杂度高。因此,在广播电视视频水印中,需要鲁棒性好且时间复杂度低的水印嵌入算法。这样,用空域的方法实现数字视频的变换域水印,就成为一个首选的方法。但是,目前我们尚不知道该方法的性能。本文基于DCT变换的频域水印算法,首先介绍了频域水印的空域实现的原理,然后,基于两个典型的频域水印算法,通过800幅图片的实验,测试了该算法的空域实现的时间复杂度和PSNR。实验结果表明,频域视频水印的空域实现,具有很好的性能。     

域名请求行为特征与构成特征相结合的域名变换检测

针对僵尸网络为避免域名黑名单封堵而广泛采用域名变换技术的问题,提出一种域名请求行为特征与域名构成特征相结合的僵尸网络检测方法.该方法通过支持向量机(SVM)分类器对网络中主机解析失败的域名进行分析,提取出可疑感染主机;通过新域名聚类分析,将请求同一组新域名的主机集合作为检测对象,分析请求主机集合是否由可疑感染主机构成,提取出僵尸网络当前使用的域名集合以及命令与控制(Command and Control,C&C)服务器使用的IP地址集合.实验结果表明:训练后SVM分类器可达98.5％以上的准确率;经对ISP域名服务器监测,系统可准确提取出感染主机和C&C服务器的IP地址.     

浅谈调整和优化我国的产业结构

论述了我国产业结构方面存在的主要问题以及解决这些问题所采取的措施