一类抽象广义矢量平衡问题

在有限连续空间中建立了一些抽象广义矢量平衡问题，并利用拓扑空间中的广义R—KKM型定理和有限连续空间中的KKM型定理，讨论了这类平衡问题平衡点的存在性，同时这些定理把某些G-凸空间中的结论推广到了有限连续空间．     

记忆型抽象发展方程时间依赖吸引子的存在性

研究了记忆型抽象发展方程在时间依赖空间上解的长时间动力学行为.运用修正的拉回吸引子理论,使用先验估计技巧和算子分解的方法验证了过程的渐近紧性,进而证明了时间依赖全局吸引子的存在性和正则性.该结果改进了一些己有结果.     

μ0-超凸空间中的连续选择定理及其对抽象经济的应用

引入了μ0-超凸空间概念,建立了μ0-超凸空间中的连续选择及其不动点定理.作为应用,获得了μ0-超凸空间中的极大元定理,Fy Fan截口定理和Fy Fan相交定理及μ0-超凸空间中的定性对策和抽象经济的平衡存在定理.     

一类二维奇异非线性抛物方程的弱解的存在唯一性

考虑了一类二维奇异非线性抛物方程的有限元方法,证明了其相应变分问题弱解的存在唯一性.     

基于有界模型检测的门级软件自测试方法

提出了基于有界模型检测的门级软件自测试方法.将处理器中的模块简化成约束模块,缓解状态爆炸问题.将难测故障的触发条件逐个转化成性质并且采用有界模型检测技术,搜索触发这些性质的违例.最后,将违例映射成测试指令序列,并为测试指令序列添加观测指令序列,构成自测试程序.实验结果表明:该方法在不引起状态爆炸问题的情况下,有效地测试控制器中难以测试的故障,提高了在线测试的测试质量.     

基于混合自编码器的脑力负荷识别

为了消除多通道近红外光谱信号中存在的冗余信息并提取抽象特征，构建了基于混合自编码器的脑力负荷识别模型。首先，将原始信号送入栈式自编码器中进行通道降维；然后使用卷积自编码器对降维后的信号进行无监督学习从而提取抽象特征，并将特征依次送入支持向量机、K最近邻、随机森林这3种基分类器中进行建模；最后，用软、硬投票的集成策略来提高模型对脑力负荷识别的准确性。实验结果表明，混合自编码器具有良好的通道降维和提取抽象特征的能力，该模型在脑力负荷三分类任务中的准确率可以达到95.12%，相对于同类研究准确率有明显提升。     

基于抽象语法树和图匹配网络的代码作者身份识别

源代码作者身份识别有助于解决恶意代码攻击溯源、代码剽窃、软件侵权等问题，本文提出一种新的基于图匹配网络和抽象语法树的源代码作者身份识别方法.首先，通过删除注释、统一换行符、制表符预处理源代码，消除不同集成开发环境和代码布局的影响；然后，基于数据增强抽象语法树将源代码转换为树结构，添加不同类型的边构建代码特征图，不仅关注语法和句法特征，还提取了代码中数据流和控制流特征；接着使用特征图训练图匹配神经网络，生成源代码的图嵌入特征向量；最后，使用孪生神经网络对输出的两个图嵌入特征向量进行计算，识别源代码作者身份.实验结果表明，本文的方法在包含1000位程序员的Google Code Jam数据集上达到了95.60%的准确率，与现有的源代码作者身份识别方法相比，提高了准确率和扩展性.     

支架式教学：一个重要极限的抽象方法

从支架式教学的角度,阐述了课堂教学中形成面向学生的＂教学知识＂和转化教师地位的重要性,研究了一个重要极限的逐步抽象过程和应用推广方式,并举例说明＂教学支架＂在求解一类幂指数函数的极限问题方面的可行性和有效性。