R~n中三类分形集的刻划

本文用三种完全不同的方法构造了Rn中三类分形集：（1）Hausdorff维数为整数k≤n的分形集;（2）Hausdorff维数s∈[0，n]的分形集；（3）包括胖分形与瘦分形的一类分形集，并着重讨论了它们的各种容度特征。     

智能N维向量的空间模型

传统向量空间模型在计算复杂度、查询性能、智能性方面存在种种缺陷。在其基础上，提出了智能N维向量空间模型，改进了文档特征向量生成的算法，使用局部统计数据计算特征向量，大大降低了计算复杂度。模型采用用户点击作为反馈，提出了对初始的文档特征向量和用户查询向量进行调整的算法。最后，从理论上对两种模型的性能进行了对比分析。     

树图上的分支随机游动

本文用测度值过程刻画了树图上的分支随机游动,研究了此过程的一些性质,给出了在极限情况下以正概率命中分形集的条件。     

N [a,b]类中Nevanlinna-Pick插值与Hausdorff矩量问题

利用Hankel向量方法建立N [a,b]类中Neva nlinna-Pick插值与相关Hausdorff矩量问题解集之间的一一对应,从而获得前者问题的可解性准则和解的描述.     

基于时间序列分析的制造质量水平变化的混沌特性

在定义了制造企业生产制造时间序列的基础上,使用G-P算法计算时间序列的关联维数。通过关联维数的计算得到相应的嵌入维数后,使用基于相空间重构的小数据量法计算混沌时间序列的Lyapunov指数。采集HZ近三年的日生产产品合格率作为研究制造质量水平变化混沌特性的原始数据。在以上技术路线及数据的基础上,得到的关联维为分数,而Lyapunov指数为正值,说明日生产产品合格率变化时间序列呈现出混沌特性。另外将以上数据分为8个时间序列,每个时间序列同样得到分数关联维数与正Lyapunov指数,说明制造质量水平的变化是一直是混沌的,为制造质量水平的预测在理论上提供了可能性。     

2〈d≤4情形两指标广义布朗单的截口常返性

讨论两指标d维广义布朗单={(s,t),s,t≥0}的截口常返性问题,证明了当20:ε>0,n≥1,t≥n,使得(s,t)<ε}=2-d/2,a.s.,它给出了的截口{(s,t),t≥0}是区域常返的那些s数量上"大小"的一个度量.     

关于拓扑学的一个定理

在本文中,给出了[1]中一个定理的两个逆命题,用连续映射及映射的图来描述Hausdorff空间和紧致空间。     

用散射系数提取粗糙面的分形特征

提出了一种利用远区散射场提取粗糙面分形特征即Hausdorff维数的方法.首先研究了确定分数维的"无标度区法",然后讨论了分形函数的分形插值概念和方法,最后以此为基础提出了粗糙面分形特征的提取方法,该方法充分利用了分形函数模拟粗糙面时的特征,使特征的提取工作简单明了.     

FKKM定理的推广

引入了f,g－KKM映象,进一步推广了FKKM定理．     

自仿射曲线的维数(Ⅱ)

用自仿射分形理论研究自仿射贡线,得到自仿射曲线ｄｉｍＨＦ＝ｄｉｍＢＦ的结论。