树的最大特征值的序

设Tn为n个顶点的树的集合,Hofmeister M.对Tn中的树的最大特征值进行排序,给出了第1至第5位的序;CHANG An又给出了第6至第8位的序.讨论了树的最大特征值,确定了第9位的值及对应的树.     

树映射的若干动力性质研究

讨论了周期点为闭集的树映射的特征,连续树映射的混沌集与不变概率测度的关系,以及树映射拓扑熵为零的几个必要条件,所得结论推广了区间上的相应结果.     

分类回归树中分裂法则的相合性质

讨论度量误差对分类树回归结果的影响,证明了对于某些常用的分裂法则来说,度量误差的存在会影响类边界估计的相合性.在一种简单情况下,提出了一个分裂法则,在该法则下,度量误差的存在不会影响类边界的相合性.     

基于自举法小波变换的零树量化编码方法

随着信息技术的发展，探索有效的图像编码方法，进一步压缩信息的带宽，以便利用现有的网络实现更优质的信息传输是一个极富挑战性的课题，小波变换和传统的正交变换相比有很大的优越性，小波变换的多分辨率牧场生使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构。为进一步去除图像中的冗余信息提供了便利，提出了一种基于自举法小波变换的零树量化编码方法，通过自举法与整数滤波器的结合来实现快速的小波变换，在图像编码过程中充分利用了图像小波变换系数的分布特征，采用了嵌入式零树量化编码方法，实验结果表明，该算法实现简单，可以达到很好的压缩效果。     

一类广义树的色性

本文证明了图G是树序列为{1，p，1，q-4个…1，2，2，r}的广义树的充要条件是G的色多项式为P(G；λ)=λ(λ-1)^p(λ-2)…(λ-q 2)^2(λ-q 1)^2(λ-q)^r，这里q=4.5。     

FP-growth算法的一种改进

频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面，频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点，传统Apriori及其改进算法，要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集，针对Apriori算法的缺陷，Han JW(韩家炜)提出FP-growth算法，该算法仅须扫描数据库两遍且无须生成候选项目集，避免了产生“知识的组合爆炸”，提高了频繁项目集的挖掘效率，但FP-growth算法是通过逐步生成条件模式基和条件频繁模式树来挖掘频繁项目集，因而影响了频繁项目集的挖掘效率，为此，在引入F-矩阵概念之后，提出了FP-growth的一种改进算法—IFP-growth，并对改进算法的性能进行了测试，实验结果表明，IFP-growth算法优于FP-growth。     

关于q-树的色多项式的一个注记

给出了计算q-树的色多项式的一种新方法.结果特殊化后可推出已有的一些结论.     

完美T形树的匹配唯一性

研究了完美T形树T（l1,l2,l3)的匹配唯一性，给出了其匹配唯一的充分必要条件，定理A 设G=T（l1,l2,l3)是T形树，若l1,l2,l3至少有一对相等，则G必匹配等价于一类Q∪P型图。定理B 设G=T（l1,l2,l3)是完美T形树，则图G匹配唯一的充分必要条件是l1,l2,l3互不相等。     

一种高效的空间索引结构

为高效地处理空间数据，必须对数据库建立索引机制以快速存取数据。然而，由于空间数据的特殊性使得传统索引方法不能很好地适应空间数据的存取。介绍了一种目前较流行的索引结构－R树及其主要算法。在所研究的空间分析数据库系统SADBS中实现了R树索引。     

基于改进小波包变换的一种音频编码算法

对音频编码中基于自适应小波包分解在前人基础上作了进一步的探讨,对最优小波包的选择进行了优化,根据应兼顾实时计算复杂度和音频信号能量集中在低频的特点,提出一改进的自适应小波包分解算法,并采用基于心理声学模型的零树编码,使该系统对语音信号有较高的压缩比,同时能保持良好的实时性和客观恢复信噪比.