非线性支持向量机判别阈值的设置

非线性支持向量机通过核函数将低维输入空间的数据映射到高维空间,从而将原低维空间的线性不可分问题转化为高维空间上的线性可分问题.分析了非线性支持向量机中核函数的引入可造成分类阈值的偏移问题,提出了非线性支持向量机分类阈值的优化设置方法.实验表明,所提出的阈值优化设置方法能有效提高非线性支持向量机的分类精度.     

完备空间中集值映射的积分

在完备的局部凸拓扑线性空间上,针对有界的、可测的集值映射X(σ),构造了一个Cauchy网集合,在此基础上研究和讨论了X(σ)的集值映射积分的可积性、积分区域的可加性等,同时证明了这种集值映射积分在一定条件下的唯一性、在一定意义下的绝对连续性.     

关于共轭A-调和张量的加权Sobolev嵌入不等式

建立了关于共轭A-调和张量的加权SOBOLEV嵌入不等式以及作用于共轭A-调和张量的同伦算子T的加权范数估计式,这些结论可以用来研究共轭A-调和张量的可积性及同伦算子、HODGE上微分算子的积分估计．     

有限维空间中有关正则法锥映射图导的探究

讨论了有限维空间中的含参锥规划问题,利用严格约束品性、非退化性以及可约性给出了有关正则法锥映射图导的一种表述形式.     

一种在线数据清洗方法

提出一种新的在线数据清洗方法:将确认为干净的参照表中的记录字符串映射成高维空间中的点后进行聚类划分,然后利用B+树对划分中的点进行索引从而将高维空间的查询转换成一维空间的范围查询.输入表中的元组利用索引采用分枝限界策略搜索KNN (K nearest neighbors)记录从而完成与其最匹配记录的识别.理论分析和实验表明这是一种解决在线数据清洗的有效途径.     

拟复广义正定矩阵上的Oppenheim不等式的推广

首先改进了关于Hermitian正定矩阵的Hadamard乘积的行列式的下界估计的经典的Oppenheim不等式的加强形式,然后应用这个结论和拟复广义正定矩阵的性质,得到了Hermitian正定矩阵和拟复广义正定阵的Hadamard乘积的行列式的模的新下界估计.这些结果不仅推广和改进了有关拟复广义正定矩阵的Hadamard乘积的行列式的模的下界估计的文献,而且概括了关于实正定矩阵和亚正定矩阵Hadamard乘积的行列式的下界估计的Oppenheim型不等式.     

一类广义方程的灵敏性分析

在有限维空间中研究由次微分形式给出的广义方程.首先,给出了与该广义方程有着密切关系的函数.其次,证明了该广义方程解映射的单值性与Lipschitz连续性.     

基于非线性映射的分类器及其在变压器故障诊断中的应用研究

变压器故障诊断和维修是一项复杂的任务,尽快诊断出故障并确定故障类型为即时安排相应的专业维修技术人员争取时间,对于电力系统可靠供电,尤其是不允许断电的用电场所,具有非常重要的意义.本文采用非线性映射,将样本数据映射至高维空间,对高维空间的生成样本设计分类器进行分层分类.给出了小样本高映射情形下范数最小分类面和大样本低映射最优二乘分类面存在的条件和分类面的唯一解;证明了大样本低维映射分类面范数和误差同时最小指标要求下的优化分类面的问题等价于一凸线性规划问题.对于在线诊断系统,针对传感器收集数据存在较大误差的问题,本文对方法进行了"测不准"鲁棒性分析.文末给出了基于溶解氧含量(DGA)实例,并与相关研究结果进行了比较,证明本文所提出的方法的有效性和较好的鲁棒稳定性.     

#号函数及其应用

本文在齐性空间的模式下,建立了#号函数的一些基本估计,讨论了一些算子和#号函数的关系,我们得到许多算子依据它们的可积性可由相应的#号函数控制。     

无穷维空间中有界闭凸集的一个反例

给出了一个反例,说明无穷维空间中有界闭凸集在其所张成的子空间中不一定有内点.当无穷维空间中有界闭凸集在其所张成的子空间中有内点时,构造了一个从该有界闭凸集到其所张成的子空间中闭单位球的同胚映射.     

开映射与人类视觉(英文)

对距离线性空间之间的映射可选定三个条件(O1)、(O2)与(O3),它们均与映射是不是线性的无关,也与映射有无连续点无关。利用此三条给出了第一个既不要求映射线性也不要求映射有连续点的开映射定理:距离线性空间之间的映射若满足条件(O1)、(O2)与(O3),则它是开映射。本定理的诸多推论中包括一些重要事实:如描述视觉的目视映射是非线性的开映射,距离线性空间之间的线性算子是开映射当且仅当它满足条件(O1)与(O3)。     

(Ag)型R-弱交换非相容映象的公共不动点定理

首先建立了一类新的Φ-压缩映象,仅利用这个压缩条件以及度量空间中自映象对的非相容性和(Ag)型R-弱交换条件,得到了一个新的公共不动点定理.这一结果去掉了对空间完备性和映象连续性的要求,并且得到了一个不连续的公共不动点.     

基于生成对抗网络的异质信息网络表征学习

鉴于传统的异质信息网络通常存在的高维稀疏性缺点,首先提出将异质信息网络的高维顶点嵌入低维向量空间的无监督学习模型—— 基于生成对抗网络的异质网络表征学习(heterogeneous network representation learning based on generative adversarial netwo...     

一类变分包含组解的强收敛定理

研究了Banach空间中一类变分包含组解问题.构造了一类非扩张映射,并讨论了它们的性质.把变分包含组问题转化为映射不动点问题.利用定义的非扩张映射,引入新的迭代算法.研究了由迭代算法生成的序列的收敛性,得到这类变分包含组问题解的强收敛定理.     

度规空间上非扩张型映射的不动点定理

在度规空间中建立了非扩张型映射不动点定理并利用它们,得到了度量空间、某类Menger概率度量空间以及局部凸Hausdorff拓扑向量空间中相应的不动点定理.     

一类新的φ-压缩映象的公共不动点定理

利用度量空间中自映象对相容和次相容的条件,讨论了完备度量空间中一类新的φ-压缩映象的公共不动点的存在性与唯一性,得到了一个新的公共不动点定理.     

拓扑空间上的次强半连续映射

在拓扑空间上引入了次强半连续概念，给出了它的若干性质．同时讨论了它同强半连续、半连续、几乎连续、弱连续映射之间的相互关系．     

一类相容的压缩映象组的公共不动点

本文利用度量空间中自映象对相容的条件代替（４）中弱可换条件,讨论了比（１－４）中映象更为广泛的一类压缩型映象的公共不动点的存在性,所得结果改进,统一和发展（１－４）中的相应结果。     

G-度量空间两对非相容映象的几个新的公共不动点定理

在G-度量空间中,利用自映象对的非相容性和(Ag)型R-弱交换性条件,在既不要求空间的完备性,也不要求映象连续的条件下,建立了一类立方型Φ-压缩映象条件下4个映象的公共不动点定理,其结果改进和发展了已有文献的相关结果.     

膨胀型映射的不动点定理

本文将讨论更广义的膨胀型映射的不动点定理，这些定理补充和推广了已有的某些结果。