Ω（M：N1,N2）中临界点存在性的证明

设Ｎ１和Ｎ２是黎曼流形的Ｍ的两个光滑闭子流形且Ｎ１Ｎ２＝Φ。本文给出在Ｍ中联结Ｎ１和Ｎ２的曲线族Ω（Ｍ：Ｎ１，Ｎ２）的临界点存在性的证明。     

关于对数Sobolev常数的估计

研究紧Ｒｉｅｍａｎｎ流形上可逆扩散过程对数Ｓｏｂｏｌｅｖ常数的估计，所获结果在一些有意义情形（特别是负曲率下界情形）优于Ｄｅｕｓｃｈｅｌ－Ｓｔｒｏｏｃｋ的估计，此外，对带边紧流形上的扩散过程，也给出了相同的估计。     

关于解析函数单叶性的判则

对于在区域G内具有某些性质的解析函数f:G→C,本文定理1指出(G,f)是f(G)的有穷叶光滑非限覆盖曲面.作为应用,在定理3中讨论了B(0;1)内满足条件f(0)=f′(0)-1=0的解析函数的单叶性与其Taylor展式的系数及其边界值的关系.     

集成式液压系统油路块CAPP系统开发研究

在综合分析各种ＣＡＰＰ系统应用模式的特点及实际情况的基础上，提 出了液压集成油路块ＣＡＰＰ系统－ＪＫＣＡＰＰ的应用模式：以派生型为主、 检索型为辅、交互型为补充的实用型、多层次、综合应用模式．介绍了 ＪＫＣＡＰＰ系统的功能、特点、工作原理及各功能子模块．该成果已应用于液压 系统ＣＡＤ／ＣＡＭ一体化集成软件系统．     

一类关于Leslie-Gower捕食-被捕食时滞模型的局部Hopf分岔分析

主要研究时滞Leslie-Gower捕食-被捕食微分模型,将时滞τ作为分岔参量,讨论了正平衡点及分岔的存在性。进一步,应用规范理论与中心流形定理,判断了分岔的方向与周期解的稳定性。并给出了实例与数值模拟。     

基于流形学习和流形高阶近似的图像距离度量

为克服切距离方法的不足,提出了流形高阶近似距离（HMD）.HMD度量方法通过最大差异延展方法（MVU）学习出非线性图像流形的内蕴变量,然后在原型图像处用基于流形高阶泰勒展开式的非线性曲面来局部近似图像流形.HMD定义为待识别图像与图像流形的高阶近似曲面间的最小距离,通过计算待识别图像与图像流形上多个基准图像间的HMD距离能够实现图像的分类和识别.人脸识别和手写数字识别的结果表明：HMD距离在识别精度和稳定性上要优于切距离和当前一些典型的图像距离度量方法.     

实时空中的多重向量代数在集对分析中的应用

联系数是赵克勤先生在其专著<集对分析及其初步应用>中所提出的一个重要的数学工具,属于系统论和方法论的范畴,旨在统一处理由于模糊、随机、中介和信息不完全所导致的不确定性度量.试图将Venzo de Sabbata教授所采用的与Dirac代数同构的实时空中的多重向量代数应用于集对分析中的联系数,从而相应地推广了联系数的范畴.     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

随机系统利用变结构控制方法的镇定

本文研究了Ｉｔｏ型随机系统的变结构控制,构造了参数不具有噪声激励滑动流形与变结构控制律,对Ｉｔｏ型随机系统利用变结构控制方法给出镇定控制律,并用例子演示了本文结果的应用方法。