极大η-单调映象的广义隐拟变分包含

作者引入了Hilbert空间中一类关于极大η-单调映象的广义隐拟变分包含,并利用预解算子技术建立了这类变分包含解的迭代算法逼近,证明了其解的存在性以及由算法生成的迭代序列的收敛性.     

不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断

Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。     

苯并咪唑酮型隐颜料的合成及应用

隐颜料是用于着色以及信息记录、照相显影、滤光器等领域的新材料．以C．I．颜料黄151和二碳酸二叔丁酯为主要原料合成了苯并咪唑酮型隐颜料，并采用红外光谱分析确定了合成反应的发生，通过加热转化法探索了隐颜料的应用条件．热重分析、红外光谱和紫外光谱表明，合成的隐颜料加热到140℃发生分解转化为母体颜料，加热转化法是隐颜料的有效应用方法．最后，将该隐颜料应用于聚氯乙烯薄膜的着色，电子显微镜分析显示膜中颜料粒子大小为20～40nm．     

一种求解二维扩散方程的分块隐式方法

提出了一种求解二维扩散方程的分块隐式格式。它结合了古典显格式、古典隐式格式和Crank-nicolson格式，该格式具有明显的并行性、很高的精度、很好的稳定性。     

表达Cryptogein基因的烟草抗病性和耐盐性增强

隐地蛋白(cryptogein, Crypt)是由隐地疫霉(Phytophthora cryptogea)分泌的一种分子量约为10 kD的蛋白类激发子. 用农杆菌介导的叶盘转化法获转Crypt (PAL::Crypt)和CryK13V (CaMV35S::CryK13V)基因的烟草植株. 接种试验结果表明, T₂代转基因烟草株系对黑胫病菌(Phytophthora parasitica var nicotiana, Ppn)、赤星病菌(Alternaria alternata)和野火病菌(Pseudomonas syringae pv tabaci)的抗性显著增强. Northern杂交和RT-PCR分析结果表明, 低水平的表达转化基因Crypt和CryK13V就足以激活PR-1a和PR-5等防卫反应相关基因的表达; 在PAL::Crypt转化系统中, 病原菌Ppn能快速和高水平诱导PR-1a等病程相关基因的表达, 表明诱导型PAL启动子对入侵病原菌能及时识别并快速、有效地激活防卫反应, 从而赋予转基因植株抵抗病原菌侵染的能力. 研究还发现, 表达Crypt和CryK13V基因的烟草植株耐盐性比对照明显提高, 转化株系中高水平组成型表达PR基因和转录因子可能与耐盐性增强有一定正相关性. 上述结果表明, 植物对生物和非生物逆境的抗性途径和机制存在着交叉.     

基于小波包及隐式马尔科夫模型的局放信号去噪

将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域，用于去除发电机局部放电信号中的白噪声．采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性．结果表明，对比传统的门限去噪算法，基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果；而与基于小波变换的HMM方法相比，所建立的模型更能体现信号的特征，对于信号分析乃至进一步的模式识别有着更大的价值．     

相容关系与相容核

给定论域上的相容关系,本文提出了相容核的概念。较之于相容关系的最大相容类,相容核是一个局部化的相容类。我们还讨论了有关相容核的若干数学性质,并且给出了相容关系与其相应的相容核族之间相互唯一确定的充分必要条件。     

基于混合隐Markov模型的红细胞计数方法

为解决红细胞的计算机自动识别问题 ,引入了混合隐 Markov模型对彩色细胞纹理进行识别 ,采用螺旋型采样方法 ,应用一维隐 Markov模型解决二维图像处理问题。选择不同的样本 ,以期望最大算法训练多个混合隐 Markov模型 ,利用它对图像进行纹理识别 ,以距离变换和分水岭算法进行分割计数。该方法在分类正确率和算法适用性上取得了比较好的结果 ,提高了制片质量。该方法对中等质量的红细胞照片进行计数能够取得 94 %以上的识别正确率。提出了对混合 Markov模型初值选取问题的一种改进算法 ,以提高计算效率和算法鲁棒性     

隐马氏模型中的标量估计

通过测度变换的方法构造一个概率空间,利用观测变量在该构造空间中独立的性质,研究了一类在实际中应用广泛的隐马尔可夫模型———零延迟隐马尔可夫模型;然后通过测度的逆变换,将构造空间中得到的结果返回到实际的空间中来,克服了通过半鞅的方法得到标量估计的困难。最后给出了零延迟隐马尔可夫模型中标量估计的一般公式,并且应用该公式给出了状态、跳跃次数、状态到达次数等标量估计,以阐明该方法的应用。