表达式元性理论形式系统的扩充及其强标准化性质

在[1]所给出的Marin-Loef表达式元性理论形式系统的基础上，通过引入所谓的引用表达式和协引用表达式的形式表示，对其进行了扩充，同时证明了扩充形式系统的强标准化定理。     

d、g素拟环的微商

本文把微商理论中著名的Herstein定理扩充到分配生成素near-环上。主要结果是下面的定理：设N是2-担自由的d、g素near-环，d1和d2是N的两个非零微商，I是N的非零理想，d1（I）真包含于I或d2（I）真包含于I，若对任意的x、y∈1 d1(x)d2(y)=d2(y)d1(x)则N必为可换环。     

一类非线性算子方程的解

文章利用锥理论及混合单调算子的性质，对算子方程u=A(u，u)的解的存在与唯一性问题进行了继续研究，改进和完善了以往条件，推广和扩充了结果。     

对基于约束条件的缺省逻辑扩充的注记

基于带约束条件的缺省理论，给出了缺省理论△=（D，W，C）的新约束、约束反驳、C-重构和C-认识进程的概念及其意义，主要讨论当约束条件C发生变化（如遇到新的约束或出现与原来约束相矛盾的约束）时扩充E的性质和变化规律，提出了获取新扩充的较简单的求解方法，并证明了相关的定理．在此基础上，本文建立了缺省理论的关于约束的一个动态描述过程，证明了当缺省理论遇到新约束时扩充呈单调变化，遇到约束反驳时呈现非单凋性，进一步讨论了当不断添加新约束和约束反驳时，扩充的最终结果为某一特定问题的经验公式集．     

伯努利不等式的扩充

伯努利不等式在数学上是非常著名的，然而现今我们所查到的各类文献均限定了不等式（１＋ｈ）＾ｎ≥１＋ｎｈ时ｈ的范围为ｈ〉０或ｈ〉－１，现在我们证明了，（１＋ｈ）＾ｎ≥１＋ｎｈ当且仅当ｈ≥－２。     

论教师知识结构的合理特征

素质教育与创新教育的发展对教师拥有知识的数量和质量都提出了新的更高的要求。要适应这种要求，就必须优化教师的知识结构。教师优化的知识结构应具备多元性、关联性、动态性、超前性、指向性、发展性等六个方面的特征。     

网络用法挖掘及其应用

介绍了数据挖掘、网络挖掘和网络用法挖掘技术的理论发展及其它们在实际中的应用情况,并在挖掘算法的改善提高过程中进行了探索性的研究.为了有效地帮助Web站点管理员管理Web站点,帮助商家调整整个市场策略,提出了一种在给定的Web日志中利用事务数据库中的挖掘序列模式的方法来发现所有的大访问路径的算法.结果证明该算法是行之有效的.     

伏牛山森林土壤有机碳密度与环境因子的关联性分析

【目的】建立森林土壤有机碳(SOC)密度与环境因子之间的回归关系,为快速评估森林土壤有机碳密度的空间分布提供理论参考。【方法】在河南省伏牛山区玉皇顶和鸡角尖山体上,设置21块不同海拔、树种、地形等环境因子的典型样地,测定各样地不同深度土层的SOC密度,分析SOC密度与环境因子之间的回归关系,确定预测土壤有机碳密度的一般性因子。【结果】研究区0～40 cm深度的土壤有机碳密度变化范围为8.93～14.38 kg/m²,平均值为11.52 kg/m²。树种类型、山体间的SOC密度差异不显著,同一树种SOC密度与同一山体方位、坡度等地形因子回归关系显著; 所有样地SOC密度与树木密度、凋落物厚度和叶面积指数等植被因子回归关系显著,与地形因子回归关系不显著; SOC密度与植被因子间的回归关系可解释73.3%的针叶林地SOC密度的变异,76.7%的阔叶林地SOC密度变异,以及71.8%的研究区所有林地的SOC密度变异。【结论】同一山体同一树种SOC密度,可以用方位、坡度等地形因子来描述; 同一山体不同树种或不同山体不同树种林地的SOC密度,可以用植被因子来描述; 植被因子是土壤有机碳密度预测的一般性因子,可以通过遥感等手段快速评估复杂地形内土壤有机碳的空间分布。     

云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法研究

针对传统聚类算法效率低、效果差和稳定性弱等弊端,提出一种新的云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法。介绍了关联性实时流式数据的定义和特点。通过粗聚类对实时抵达的数据元组进行相应的预处理,确定类簇的数量与中心点位置,形成通过存在差异的宏簇构成的集合,粗聚类采用的算法为Canopy算法。将粗聚类得到的宏簇传至K-means算法,给出了K-means算法的详细步骤,通过K-means算法完成细聚类,介绍了整个细聚类详细步骤。实验结果表明,所提算法具有效率高、质量好、稳定性强等优势,可有效实现云计算环境下关联性实时流式大数据聚类。     

众创空间空间分布的关联性与影响因素研究

众创空间作为创客活动的物理层面的载体,其发展受到空间因素的影响。为研究我国众创空间区域分布格局特征与影响因素,研究以1977家国家级众创空间为样本,使用Geoda95i软件绘制了四分位分布图,计算了全局Moran指数和局部Moran指数,使用多元统计方法分析了众创空间区域分布的影响因素,得出以下结论:第一,众创空间空间分布存在正的空间相关关系,呈现出一定的集聚效应;第二,不同区域空间溢出效应存在较大差异,依据各省份Moran指数和相邻省份Moran指数平均值,可将31个省份划分为众创空间的"高地""洼地""贫瘠地"和"孤岛"4种类型;第三,经济层面的GDP和技术层面的有效专利指标是推动省域众创空间发展的重要动力,政策层面因素对省域众创空间发展影响并不明显;第四,各省市众创空间建设应考虑到经济发展水平以避免盲目发展,应加强区域协同以提升溢出效应。