类不变子空间与不变子空间的关系

给出了“类不变子空间”的定义,研究了可逆线性变换和一般线性变换的类不变子空间与不变子空间的关系:利用向量空间的理论,证明了对于可逆线性变换,类不变子空间与不变子空间是等价的;进一步证明对于非可逆的线性变换,类不变子空间是不变子空间,反之不成立.     

差分方程的不变子空间

研究了差分方程的不变子空间,讨论了多项式形式的子空间及三角函数型的子空间,并将这两类不变子空间运用到了拟线性演化方程和方程组。得到了以下结果:若已有的微分算子允许某一类不变子空间,则对应的差分方程也允许相应的不变子空间,且其系数满足一样的动力系统。     

C_p上的相似不变子空间和保相似线性映射

研究了C_p(1≤p< ∞)中的相似不变子空间和C_p(1≤p< ∞)上的双边保相似线性映射。利用相似轨道理论,证明了C_1中有唯一的非平凡相似不变子空间,C_p(1相似文献   

Shift算子加上整数倍Volterra算子在加权Bergman空间上的不变子空间

研究了shift算子加上整数倍Volterra算子作用在加权Bergman空间上的不变子空间问题,给出了该算子在加权Bergman空间上的不变子空间与shift算子在加权Dirichlet空间上的不变子空间之间的一一对应关系。     

Dirichlet空间上的相关不变子空间的刻画

本文通过使用再生核,对M是Dirichlet空间中单独生成的移位不变子空间,B是一个Blaschke积.我们可以给出MBM一个刻画.     

保持多项式子空间的三阶非线性平方算子的分类

利用不变子空间方法研究三阶非线性平方算子,得到了三阶非线性平方算子在它所容许的多项式不变子空间中的分类,从而求出相应方程的精确解。文中的结果推广了不变子空间理论在非线性偏微分方程中的应用。     

n维向量空间的线性变换σ的不变子空间

本文讨论了复数域上n维向量空间V的线性变换σ的全部不变子空间问题,并给出了一般数域上n维向量空间可以对角化的线性变换σ的全部不变子空间的相应结论。     

一类非线性色散方程组的不变子空间和精确解

研究孤立子理论中非常重要的一类非线性色散演化方程组。利用不变子空间方法。确定出非线性色散方程组在它所容许的不变子空间W13×W22中的完全分类,并构造相应的精确解。文中的结果丰富和推广了不变子空间理论在非线性偏微分方程中的应用。     

局部凸空间上一类线性算子的超不变子空间

本文研究局部凸空间上一类线性算子的非平凡超不变子空间存在性问题.推广了著名的V.Lomonosov定理和C.M.Pearcy定理.并给出一类线性算子非平凡超不变子空间存在的充分条件.     

非线性反应扩散对流方程在多项式子空间的分类

利用不变子空间方法研究非线性反应扩散对流方程,得到了非线性反应扩散对流方程在它所容许的多项式不变子空间中的分类,从而求出相应方程的精确解.     

多状态图神经网络文本分类算法

为了提高模型在文本分类任务中的分类性能,针对图神经网络中存在的过度平滑问题,同时增强模型在处理文本特征与文本表示方面的能力,提出了一种基于多状态图神经网络的文本分类算法(multi-state graph neural network, MSGNN)。多状态图神经网络是利用网络层的多个历史状态信息对图神经网络进行强化,构建合理的文本图结构数据作为模型输入。在缓解网络层过度平滑问题的同时,结合2种改进后的不同类型的图神经网络来增强模型的特征提取与特征聚合能力。利用多头自注意力机制对文本关键词的挖掘与利用能力,从多个文本子空间来生成高质量的文本表示,进而完成文本分类。通过在几个公开的文本分类数据集上进行实验分析,相较于其他神经网络的文本分类算法,该方法取得了较好的分类准确率。     

Grassmann流形上半监督特征映射算法及其视频目标识别

将视频集看成Grassmann流形上的子空间集合,结合半监督的拉普拉斯特征映射算法,即基于子空间相似性度量和具有标记子空间的类别信息,将视频集非线性地映射到低维欧氏空间,提出Grassmann流形上半监督特征映射算法对视频目标进行识别,该算法分别在步态视频数据库、人手姿势视频数据库和物体姿势视频数据库上进行了目标识别实验,并和典型的基于子空间相似性的分类算法的识别结果进行对比,证明该算法具有较好的性能。     

基于互补子空间线性判别分析的人脸识别

基于随机子空间,提出了一种用于人脸识别的互补子空间线性判别分析方法. 与Fisherface和零空间线性判别分析相比,该方法同时在主元子空间和零空间中进行判别分析,并在特征层融合这两个子空间的判别特征. 根据最适宜的零空间状态构建随机子空间,随机子空间的融合在决策层进行. 多个人脸数据库上的实验结果表明,本算法能够有效地解决线性判别分析中的小样本规模问题.     

矩阵向量空间上线性变换的对角化

由矩阵A定义了n阶矩阵空间Mn(F)上的若干线性变换φA,研究了其线性变化的对角化问题:在A可以对角化的前提下,利用A的特征根与特征向量得到了φA的特征根和特征向量,进而得出φA可以对角化.用A的互异特征根的重数得到了KerφA的维数和范围,用φA的特征向量得到了KerφA的基.     

涡流空气分级机分级功能区研究

从理论上分析了涡流空气分级机的分级过程,在此基础上把涡流空气分级机内部分为主要分散区、分散分离区、第二分离区、辅助分离区、阻力区五个功能区,讨论了各功能区在分级过程中的作用,用物料试验证明了作者的分区正确.在此基础上改进了主要分散区、分散分离区、第二分离区三个功能区,得到更好的分级效果;这将对理解和改进涡流空气分级机分级性能进而开发出性能更好的涡流空气分级机具有指导作用.     

基于塔式分解格式的仿射伪框架

引进了仿射伪框架的概念,建立了广义多分辨结构的塔式分解格式,给出了塔式分解格式成立的充要条件.由塔式分解格式导出空间L2(R)的函数仿射框架展式.     

(α,β)-模糊向量子空间

利用模糊点和模糊集的邻属关系,给出了(α,β)-模糊向量子空间的定义,根据α,β的不同组合得到16种(α,β)-模糊向量子空间,并给出了它们之间的关系;讨论了(α,β)-模糊向量子空间与模糊集截集的相关定理;重点讨论了(∈,∈)-模糊向量子空间、(∈,∈∨q)-模糊向量子空间和(∈∧q,∈)-模糊向量子空间,并给出了相关定理.     

L-拓扑空间的局部仿紧性

给出了L-拓扑空间六种局部仿紧性的概念,讨论了它们之间的蕴涵关系.证明了前四种局部仿紧性既是闭可遗传又是开可遗传的,后两种局部仿紧性是闭可遗传的,这些局部仿紧性在某种序同态下保持不变.     

视频人脸识别中基于聚类中心LLE的特征相似性融合方法

针对大部分现有视频人脸识别方法通常仅利用代表性范例或图像集而较少研究有效融合的问题,提出了一种基于聚类中心特征相似性融合方法。首先,使用局部线性嵌入从原始数据空间学习低维嵌入,并利用STHAC算法将投影划分为LLE特征空间聚类;然后,从基于局部外观的聚类中得到特征相似性,在贝叶斯最大后验概率分类框架中对范例点和聚类子空间进行相关相似性匹配;最后,借助于范例重要性概率完成人脸的识别。在视频人脸数据集CMU Mobo、Honda/UCSD和ChokePoint上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比几种传统的方法,所提方法取得了较高的识别精度和较低的计算复杂度。     

一类四阶非线性方程的不变子空间与精确解

研究一类4阶非线性方程.运用不变子空间的方法得出方程中非线性微分算子允许的不变子空间,利用所得的不变子空间构造出方程更多的精确解.给出例子构造出这类方程的一些解.