格值Scott连续映射与Scott诱导L—拓扑（Ⅱ）

本文得到了连续格.超连续格和完全分配格的一组代数刻划和一组拓扑式刻划,对连续格和完全分配格的次直积表示定理的经典证明给出了一个简洁的直接处理,并在更广的框架下建立了一种相当完善的诱导空间理论——Scoot诱导空间理论,表明格值Scott连续映射可在连续格理论、经典格论、一般拓扑学和L-不分明拓扑学之间提供一个重要的连结物.     

500kV线路保护装置220V直流电源串入交流电误动跳闸事故分析

通过分析500kV变电站引因一次直流系统串入交流电而导致500kV线路保护误动跳闸的原因,为变电站检修、维护的现场施工人员提供了经验教训,从而提高检修、维护施工中的安全管理,以确保检修、维护施工过程中变电站一、二次设备的安全可靠运行。     

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子（TFOWA）扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均（ITFOWA）算子情形．提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法．     

π-Hall 子群的线性特征标的诱导

诱导特征标研究群G的特征标与它的子群的特征标之间的关系, 其主要目的是利用G的子群已知的不可约特征标来获得G的一些不可约特征标, 从而了解G的结构.McKay猜想断言: 设G为任意有限群, p为任意素数, N为G的一个Sylow p-子群P在G中的正规化子, 则G和N的p′-次不可约复特征标的个数恰好相等. 显然N的每个p′-次不可约复特征标在P上的限制均为线性特征标.在研究G和N的p′-次不可约复特征标之间可能存在的典范对应时,Navarro于2003年在J.Alg上发表了关于Sylow p-子群P的线性特征标到N和G的诱导性质. 本文利用特征标的诱导公式,通过研究群与子群的共轭类关系,将其中的Sylow p-子群替换为π-Hall 子群,对Navarro文中的3个主要定理做了更进一步的推广,这同时是对McKay猜想π-形式的研究.     

诱导性多能干细胞专利技术态势分析

该文基于德温特专利数据库和中科院专利在线分析系统,利用TDA和Thomson Innovation等分析工具和平台对诱导性多能干细胞技术领域的专利进行了定量与定性的分析。此外通过绘制专利技术路线图,提出专利战略布局建议,并针对中国诱导性多能干细胞的专利技术发展特点提供对策与参考意见。     

纳米比亚西北部东卡奥科带找矿实践与认识

在纳米比亚西北部东卡奥科带寻找铜矿床过程中,通过对铜矿化及伴生组合的激电异常与钻孔揭露结果比对分析,发现激电方法能够较好地确定铜矿化富集部位,激电异常在该区的找矿中有明显的指导意义.诺西布群砂岩与其上覆地层的泥质粉砂岩、页岩、白云岩形成氧化-还原的成矿环境,断裂与褶皱构造为成矿物质的运移、富集提供了空间.研究矿化类型、矿化富集部位和激电异常特征,是提高该区找矿效果的重要途径.     

低碳Si-Mn系TRIP钢的动态拉伸性能

在气动式间接杆杆型冲击拉伸实验机上对工业生产的两种低碳Si-Mn系TRIP钢不同应变率下的高速冲击拉伸性能进行了研究,并和静态拉伸性能进行了比较.结果表明,两种钢的室温拉伸性能随应变率变化具有相同趋势,但动态下的应变率敏感性比静态下的要高得多.由于TRIP钢组织中残余奥氏体的变形诱发向马氏体的转变显著改善了材料的塑性.     

距离空间的距离函数与诱导距离函数的关系以及应用

主要研究的是距离空间的距离函数和诱导距离函数的关系,并给出了分割、分割的加密、可求长曲线以及曲线长度的定义及相关性质,并对这些性质予以了证明。仿照黎曼几何的做法,通过距离空间的距离函数给出了距离空间的诱导距离函数的概念,并证明了在距离空间中,两点间的诱导距离不小于这两点的距离,最后给出这个结论相关应用以及举例。     

图的第二个最小特征值的界

设 G 是 n 个顶点的简单图,λ_(n-1)(G)为 G 的第二个最小特征值。G 的非孤立点形成的图记为 G_1,V(G_1)=s,(3≤s≤n)。本文主要证明了:a.若 G_1不是完全偶图,则λ_(n-1)(G)≤λ_(s-1)(K_(2,s-2)-(?)),等式成立(?)G_1(?)K_(2,s-2)-e。其中图 K_(2,s-2)-e 为完全偶图 K_(2,s-2)去掉一边 e而得到的图 b.若 G_1既不是完全偶图.又不是 K_(2,s-2)-e,则λ_(n-1)(G)<-2~(1/2)/2。     

一种个性化的主题提取和层次发现算法

从语义相关性角度分析超链归纳主题搜索(HITS) 算法,发现其产生主题漂移的原因在于页面被投影到错误的语义基上,因此提出了一种个性化的主题提取和层次发现算法(PTDHE),通过个人查询日志扩展查询词,构造符合用户需要的个性化根集和基础集合,达到防止主题漂移的目的.PTDHE采用基于最小最大原则的图划分方法,层次地发现与用户查询相关的主题页面集合,利用HITS算法分别计算每个主题页面集合中页面的权威值,返回与查询相关的其他主题权威页面.在14个查询上的实验结果表明,与HITS算法相比,PTDHE算法不仅可以减少2%~66%的主题漂移率,而且可以发现与查询相关的多个主题.