扩展AUC模型下最优k-部排序函数的计算

本体作为一种结构化数据存储和表示模型已成为信息科学的核心研究内容之一.在扩展AUC模型的k-部排序本体算法的框架上,提出一种计算最优k-部排序函数的迭代算法.最后,将算法分别作用于GO本体和大学本体.实验表明：新算法对特定的应用领域具有较高的效率.     

无可微性和凸性包含问题的误差界

在Banach空间中建立了一类不需要可微性和凸性条件包含问题的局部Lipschitz误差界和全局Lipschitz误差界.这个结论可以用来研究一类向量优化问题的局部误差界和全局误差界.     

基于度量学习的邻域k凸包集成方法

k局部凸包分类方法通过改进k近邻算法在处理小样本问题时的决策边界而显著提高分类性能,k子凸包分类方法通过克服k凸包分类对类数和样本环状分布的敏感性而改善了分类性能。但是,该方法仍然对样本距离度量方法敏感,并且在k邻域内不同类的样本数经常严重失衡,导致分类性能下降。针对上述问题,文章提出了一种邻域k凸包分类方法,并通过引入距离度量学习和集成学习技术来提高算法对样本空间度量的鲁棒性。大量实验表明,文中提出的基于度量学习的邻域k凸包集成方法具有显著的分类性能优势。     

不动点定理在锥度量空间的推广

把度量空间的不动点定理推广到锥度量空间,得到了不动点定理在新的度量空间的一些有用的新结论.     

关于紧覆盖s,π映射的一个定理

建立了度量空间的紧覆盖s,π映像的内在特征.     

某一类集合在概率度量下的维数和测度

对单峰映射的允许揉搓序列组成的一类集合给出定量的刻画,证明了该集合在概率度量下的符号空间中的Hausdor ff维数为1,1维Hausdor ff测度为零。     

关于熵的可交换性

不管在测度空间还是拓扑空间上,两个连续映射复合后,其熵与复合的先后次序有关,但满足一定条件后,有些复合的顺序是可以交换的,即交换秩序后的熵保持不变.详细回顾了一些关于熵的定义,讨论了两个映射复合后其测度熵、测度序列熵、拓扑熵、拓扑序列熵、二维映射的拓扑熵、旋转熵及拓扑压的可交换性.     

一类Sierpinski块的Hausdorff测度

讨论压缩比为0.25的Sierpinski方块E, 其Hausdorff维数s=1.5>1.利用部分覆盖原理与质量分布原理,证明2.110 654 68≤Hs(E)≤2.191 500 00.     

On the Local Connected and Jordanian Julia Sets

In this article,we investigate the dynamical properties of fλ(z)=λzkez,for λ(≠0)∈C and k≥2.We will show that the boundaries of some (or all) Fatou components are Jordan curves and the Julia sets are Sierpinski carpet,and they are locally connected for some certain λ.     

集合的等价度量研究

通过引进特殊的复合函数,分别给出一个集合与n个集合的Cartesian积的等价度量．