分数阶电报方程的近似解析解与数值解

研究了分数阶电报方程的近似解析解与数值解.首先用Adomian拆分法讨论了它的近似解析解;其次用差分法求解它的数值解,构造出隐式差分格式;最后给出数值例子,把近似解析解、数值解与精确解进行了比较,显示方法是有效的.     

有限族严格伪压缩映象具误差的一类新的合成隐迭代程序

参照强伪压缩映象不动点定理引进了涉及有限族严格伪压缩映象的带误差的合成隐迭代式. 在实Banach空间框架下, 利用Petryshyn不等式引理证明了该迭代序列强收敛于此严格伪压缩映象族的一个公共不动点.     

隐式完全非静压模型求解三维自由面的Navier-Stokes方程

为了适应复杂环境水流模拟的需求,详细而准确地描述自由面流动问题,本文采用基于Navier-Stokes控制方程的有效的三维完全非静压模型。此模型基于变量可定义于不同位置的四边形交错网格下,利用时间空间均为二阶精度的隐格式对三维Navier-Stokes方程进行数值离散。同时,与顶层压强的动压处理方式相结合形成了完全的非静压数值离散模型。最后,通过对三维线性驻波和连接丹麦与瑞典之间海域的潮流场的模拟,结果表明它能够准确地预测水流的三维流动结构,而且计算简单高效,具有良好的数值稳定性。验证了当遇到短波高频问题时,完全非静压模型所得的结果与解析解或测量值吻合良好,与静压模型、表层静压假设的非静压模型相比具有很高的准确度,体现了非静压模型的精确性和实用性。     

非单调性下一类广义隐拟向量变分不等式解的存在性问题

研究了Hausdorff空间中一类广义隐拟向量变分不等式问题（GIVQI）,利用不动点定理得到了其一个解的存在性的等价条件。     

求解扩散方程的二级四阶隐式Runge-Kutta方法

对空间变量应用中心差分格式和紧致差分格式离散,时间变量采用二级四阶Runge-Kutta方法,构造求解扩散方程的精度为O(τ4+h2)和O(τ4+h4)的两种绝对稳定的隐式差分格式,讨论稳定性,并将数值试验结果与CrankNicholson格式进行比较,数值结果表明该方法是求解扩散方程的有效数值计算方法之一.     

基于语义场景的隐式篇章关系检测方法

针对篇章隐式关系检测较难的问题,提出了一种基于语义场景匹配的平行推理方法。该方法利用框架语义学,将论元抽象为概念一级的语义描述(简称语义场景),实现描述形式的压缩。基于大规模静态数据,通过语义场景的匹配挖掘可比较论元辅助关系推理。该方法能够在保证检测精度的同时,提升检测效率。利用宾州篇章树库(penn discourse tree bank,PDTB)对这一检测方法进行评测,检测精度为55.26%。     

变系数分数阶反应-扩散方程的数值解法

考虑了变系数分数阶反应一扩散方程,将一阶的时间偏导数和二阶的空间偏导数分别用Caputo分数阶导数和Riemann-Liouville分数阶导数替换,利用L1算法和G算法对方程的变系数分数阶导数进行适当的离散,给出了该方程的一种计算有效的隐式差分格式,并证明了这个差分格式是无条件稳定和无条件收敛的,且具有o（τ＋h）收敛阶．最后用数值例子说明差分格式是有效的．     

基于卷积神经网络的隐式评价对象识别

为解决课程评论中隐式评价对象识别问题,提出了一种基于文本分类的隐式评价对象的识别方法。首先通过word2vec 模型获得训练文本对应的词向量,获得短文本特征; 其次将短文本特征在TextCNN 中进一步提取高层次特征,通过K-max 池化操作后放入Softmax 分类器中进行训练得出分类模型; 最后利用训练好的分类器对隐式评价句进行分类,获取隐式评价句对应的评价对象。实验表明,基于卷积神经网络对隐式课程评论进行属性分类,课程评论的隐式评价对象识别正确率达到89． 9%,满足了课程评论中对隐式评价句对象识别的需求。     

一类隐预解动力系统解的存在性

文章建立了Hilbert空间中一类与广义集值拟变分包含问题有关的隐预解动力系统,并给出了这类隐预解动力系统解的存在性定理,这些结果改进、推广和统一了文献[1-8]的相应结果。     

有限个渐进非扩张非自映象的强收敛定理

设E是一致凸Banach空间,C是E的非空闭凸子集,而且C也是E的非扩张收缩核,设{Ti}No=1：C→E是N个渐进拟非扩张非自映象,定义新的迭代序列{xn},该文证明了,若F=∩Ni=1F（Ti）≠φ且存在某Tl（1≤l≤N）是半紧的,则迭代序列{xn}强收敛于{Ti}Ni=1的公共不动点．该文结果也改进和推广了一些人的最新结果．