PHYSICAL SUBALGEBRA CHAINS IN A SEMISIMPLE LIE ALGEBRA

Using the defining matrices of A_1 in classical algebras A_n, B_n, C_n and D_n, deduce the embedding indices of the physical A_1 algebra in classical algebras, The Ginocchio so (8) model is as an example.     

一类拟线性椭圆方程的Dirichlet问题（Ⅰ）

设ΩＣＲＮ（Ｎ≥３）是单位球，本文考虑如下问题：径向对称解的存在性，在不同的条件下，证明了两种存在性结果．这些结果的建立基于本文给出的Ｓｏｂｏｌｅｖ空间的一种加权紧嵌入定理．     

带临界指数的蜕化p-Laplace方程解的存在性

在含有临界指数的p-Laplace方程，由于嵌入Hp^1.p（Ω）→L^p＊b（Ω，｜x｜^-α）不紧，如果直接运用标准变分方法去讨论其临界点的存在是比较困难的．为此，采用集中紧原理，证明了方程的非平凡解的存在性．     

应用南方片《水文资料整汇编软件》进行水文资料整汇编

<正>水文资料整编,是将测验、调查和室内分析取得的各项原始资料,按照科学的方法、统一的格式、规范的技术标准,进行分析、推算、统计,提炼成系统的便于使用的整编成果。作为整个水利信息中数字化程度最高的水文信息,随着信息     

《五大历数书汇编》中的月亮中心差算法——兼与6世纪之前中国月亮中心差算法比较

成书于公元6世纪的《五大历数书汇编》是印度早期一部非常重要的数理天文学著作,几乎汇集了公元6世纪以前印度本土天文学以及传入印度的域外天文学的主要内容。文中详细考察了收录在《五大历数书汇编》中的《太阳历数书》、《宝莉莎历数书》和《罗马伽历数书》中的月亮中心差算法,并与公元6世纪之前的《乾象历》、《景初历》和《元嘉历》等3部中国历法中的月亮中心差算法进行比较,揭示了公元6世纪之前印度和中国天文学家处理月亮不均匀运动的方法的异同。     

采用时间序列突变点检测的滚动轴承性能退化评价方法

以滚动轴承为研究对象,根据性能退化曲线的现实意义定义了对性能退化特征提取具有指导意义的评价方法,该方法由初始退化点、初始敏感性、失效突变性和趋势一致性4个指标构成,并根据性能退化曲线的物理特性设计了性能退化特征评价的定量化指标;利用时间序列线性化突变点检测的方法给出了评价指标的计算过程,为性能退化特征的选取提供了更为直观的依据。使用国际通用的Swiss数据集进行验证,实验结果表明该评价方法可以全面评价各个性能退化特征对性能退化过程的表征效果。为了更好地保持原始高维数据的空间位置关系,提出了基于邻域参数自适应选取的局部线性嵌入(LLE)算法,通过自适应局部权值向量来保存高维空间数据的局部线性结构,将多个局部线性进行叠加来不断地逼近全局的非线性,有效提高直接使用高维数据反映原始状态性能的可靠性和稳定性。使用滚动轴承加速寿命试验数据,对比邻域参数自适应LLE算法和常规LLE算法所提取的性能退化特征,验证了邻域参数自适应LLE算法可以保留更多原始高维数据的信息。     

基于分数阶变换的彩色图像自适应重构水印算法

首先, 采用分数阶Fourier变换算法, 对彩色图像进行分数阶频域变换, 分析图像的频域信息, 筛选出适合嵌入水印的系数, 作为水印的嵌入位置; 其次, 定义频域系数的隐蔽特性, 并对隐蔽特性进行分级, 使水印嵌入系数达到最优; 最后, 对二值化水印图像分块做提升小波变换和压缩感知测量, 将测量结果作为水印信息嵌入到载体图像中, 解决了当前多数水印算法嵌入信息冗余度高, 含水印图像抗攻击能力不足的问题. 实验结果表明, 该算法在抵抗几何攻击、 噪声干扰等方面性能良好, 显著降低了水印信息冗余度, 提高了嵌入的效率和水印信息安全性, 增加了水印算法的可靠性.     

基于卷积神经网络的英文篇章情感量化方法

提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种具有不同深度的架构;最后,利用CNN预测模型计算篇章中所含英文单词的平均情感极性作为篇章情感倾向的量化分值.实验结果表明:相比于传统的机器学习模型,提出的CNN预测模型能够提升英文单词情感预测精度,所设计的篇章情感量化方法,也与主观判决情感色彩有较好的一致性.     

带积分边界条件的Poisson方程边值问题解的极限

讨论一类带积分形式边界条件的Poisson方程边值问题解的极限。当区域的内孔收缩为零时，该极限函数就是不带积分形式边界条件的Poisson方程边值问题的解。