5类图的优美性

用构造方法给出图K_2,n-1-3-K₃,K_2,n-2-2-K₃,K_2,n-1-2-K₃,K_2,n-2-K₃和K_2,n-3-P₃的优美标号,并证明这五类图都是优美图.当n≤5时,K_2,n-1-3-K₃,K_2,n-2-2-K₃,K_2,n-1-2-K₃和K_2,n-3-P₃都是极小优美图,并给出对应长度尺子刻度数最少的15组刻度值.     

溶胶-凝胶法制备CuMn2O4催化剂及性能研究

采用溶胶-凝胶技术,在不同络合剂体系中制备CuMn2O4催化剂,用XRD、BET法、TPR、二甲苯完全氧化等手段研究了催化剂的晶相、还原性能及催化活性.结果表明加入络合剂对提高催化剂比表面积,降低晶粒尺寸至纳米量级有明显作用,对二甲苯的催化氧化表现出优良的反应活性.     

基于图论的网络文件并行传输问题分析

根据网络文件分配与调度的特点,用图论的方法对文件并行传输问题进行了详细的分析,并且结合具体的实例提出了优化文件并行传输的调度算法。     

VP型宽频带倾斜仪故障信号的BBA-SOM智能诊断

针对现有VP型倾斜仪故障诊断主要依靠人工经验和诊断流程较为复杂的问题,提出以互补集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)多尺度近似熵和二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络参数的VP型倾斜仪故障诊断新方。首先,将归一化后的仪器故障信号进行CEEMD分解,对6阶本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)求取多尺度近似熵值;然后将网络输入法按比例分为训练集和测试集,以训练集的识别率为适应度函数,应用二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络的竞争层维数和网络训练次数;最后应用上述得到的BBA-SOM网络模型对倾斜仪故障特征数据进行辨识。实验表明：CEEMD多尺度近似熵判据对倾斜仪故障特征的区分效果符合预期;相对于朴素贝叶斯、AdaBoost集成学习与LDA等学习模型,BBA-SOM模型可以准确进行故障诊断;该方法对实现VP型倾斜仪故障的自动诊断有重要现实意义。     

图中的几例组合Hopf代数

介绍了图中的3例分次连通的Hopf代数,将其赋予特征后构成组合Hopf代数,讨论了它们在组合Hopf代数范畴中与终对象（Qfym,ζQ）之间的组合Hopf代数同态,并计算了它们的Hilbert级数.     

Poisson方程的组合杂交有限元方法

将能量优化思想应用到Poisson方程的一类边值问题数值求解中,得到一种组合杂交有限元计算格式,利用Wilson非协调位移和Taylor非协调位移构造了两组低阶四边形有限元．相应于双二次元Q2,计算量较小且精度接近．     

完全中心Delannoy数

完全中心Delannoy数可以由Delannoy三角形或格路的计数定义,通过利用Riordan矩阵的A-矩阵得到了几类格路计数的Riordan矩阵表达式. 给出了完全中心Delannoy数的几类组合解释,并证明了这些矩阵与完全中心Delannoy数之间相互联系.     

两两NQD随机阵列加权和的弱大数定律和完全收敛性

利用截尾和矩不等式方法研究了在剩余h-可积条件下,两两NQD随机阵列加权和的弱大数定律和完全收敛性,得到两个重要的定理,推广和改进了已有的相应结果.     

常仿射平均曲率的完备仿射超曲面

设x:M→A4为局部严格凸的仿射超曲面,由定义在凸区域VA3上的严格凸函数x4=f(x1,x2,x3)给出.考虑M上由AG~U=∑2fxixjdxidxj定义 的一个黎曼度量.作者证明了若其仿射平均曲率是一个非负常数且M关于度量AG~U完备,则M必为椭圆抛物面.并且通过对关于Blaschke度量的里奇曲率作某种限制,作者得到了关于n维常仿射平均曲率超曲面的两个结果.     

t2阶Steiner三连系的构造方法

为构造t²阶Steiner三连系,阐明了v阶Steiner三连系的基本思路,给出了任意完全图的边矩阵的定义,利用边矩阵的子矩阵划分给出了 t²阶Steiner三连系构造的一种方法,并叙述了9阶Steiner三连系构造的全过程。实践表明,利用边矩阵的子矩阵划分构造t²阶Steiner三连的思路是正确的,值得推广,边矩阵已成为图论研究的新工具。