满旗流形Sp(3)/T的不变爱因斯坦度量

研究了迷向表示分为9个不可约子空间的满旗流形Sp(3)/T上的不变爱因斯坦度量,计算Sp(3)/T非零结构常数的值,根据其爱因斯坦方程,利用Maple软件得到64个不变爱因斯坦度量(差常数倍的情况下),在等距的意义下,其中有1个凯莱爱因斯坦度量和3个非凯莱爱因斯坦度量.     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

化工过程能量综合知识表示的方法研究

剖析了人类专家进行化工过程能量综合的过程,简述了几种知识表示方法的优、缺点。分析了化工过程能量综合领域知识的种类和特点,提出了题域知识的“面向对象”表示方法。     

π(x)的最佳渐近式的分段表示

本文给出π(x)的比较容易计算且与lix等价的最佳渐近式:R(X)=x/logx sum from k=0 to (log-x/e~(1/2)) k!/(logx)~k 并且给出变数有限时的指数积分,对数积分的近似计算公式。     

浅析英文报纸标题的特点

读英文报纸是我们提高英文水平、扩大视野的有效途径,而看懂英文标题往往可领会文章中心思想.然而英文报纸标题有其特点,把握好与否关系重大,为此,笔者就英文报纸标题的词汇、语法、类型及符号使用等方面作了些阐释、希望对大学生有所帮助.     

电站锅炉故障诊断系统的广义故障树知识表示方法

故障诊断知识表示是知识处理中最基本的一个问题,其目的在于把领域诊断专家的知识以一定的表达范式表示出来。针对电站锅炉的故障诊断问题,提出了面向对象基于框架、规则、模型与过程集成的广义故障树知识表示方法。它是在故障树的基础上,以诊断对象为中心,应用面向对象技术将多种单一的知识表示方法集成一种混合的表示形式,并给出电站锅炉系统广义故障树诊断对象描述实例。这种知识表示方法具有简洁、灵活、透明,且易于诊断推理的特点。     

粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

基于min型表现外延的反馈外延外包络

相对于max型表现外延,给出min型表现外延的定义,利用min型表现外延构造了概念关于因素的min型反馈外延.研究了min型反馈外延与概念外延以及复杂因素min型反馈外延与简单因素min型反馈外延之间的关系,得到了与min型反馈外延相关的一些重要性质.定义了min型反馈外延外包络,给出一种从概念外延"内部"对概念外延进行逼近的方法.     

Esscher-变换与风险测度技术

通过研究精算学中Esscher 变换技术及其对于金融市场中风险资产无套利原则的刻画,反映其在金融市场风险管理技术中的应用,证明了无套利原则、等价鞅测度的存在性和Esscher 变换在所建立的Hilbert 空间下的一致性,并建立了在无套利条件下求解鞅性成立的Esscher 变换下概率测度变换参数的方法。讨论了Esscher 变换在金融市场风险管理策略的选择问题中的应用,得到了组合融资最优策略的Esscher 变换参数的解析式。