带ψ-强单调映象的广义非线性拟变分包含

引入了一类新的带ψ-强单调映象的广义非线性拟变分包含，在Hilbert空间中使用极大η-单调映象的预解算子方法建立了这类变分包含解的存在性定理，构造了求此类变分包含解具误差的新迭代算法，并讨论了算法的收敛准则。     

某些弱拟正规子群对有限群可解性的影响

利用弱拟正规子群及S弱拟正规子群,得到了有限群的可解性的一些新刻画.主要获得了下列结论：(i)若群G有两个不共轭的可解极大子群均在G中弱拟正规,则G可解;(ii)群G可解当且仅当G存在可解的极大子群在G中弱拟正规,且G与交错群A5、PSL2(7)及PSL3(3)无关.     

极大群和极小群的弱c-正规对有限群结构的影响

利用极大和极小群的弱c-正规性对有限群的结构进行刻画,得到可解群和p-幂零群的一些充分条件,推广了一些已知的结果.     

滑动窗口下数据流完全加权最大频繁项集挖掘

针对当前关于数据流加权最大频繁项集WMFI(weighted maximal frequent itemsets)的研究无法有效地处理频繁阈值和加权频繁阈值不一致情况下WMFI的挖掘问题,提出了完全加权最大频繁项集FWM FI(full w eighted maximal frequent itemsets)的概念.为了减少naive算法在处理滑动窗口下完全加权最大频繁项集挖掘时存在的冗余运算,提出了FWMFI-SW(FWMFI mining based on sliding window over data stream)算法.所提出的算法通过基于频繁约束条件的优化策略减少了naive算法中M ax W优化策略的无效调用次数;采用编辑距离比率作为WMFP-SW-tree的重构判别函数,可以有效减少该树的重构次数.实验结果表明FWMFI-SW算法是有效的,且比naive算法更有时间优势.     

齐型空间上Herz空间中的分数次极大算子

本文主要给出了分数次极大算子在齐型空间上Herz空间中的有界性:设0相似文献   

一种基于支持向量机的数字音频认证方法

提出一种基于数字水印技术的音频内容认证方法.选取稳定的梅尔倒谱特征构造特征向量,利用支持向量机自适应地选取合适的帧进行水印的嵌入和提取.结果表明,算法在保证嵌入水印的不可感知性的同时,能够有效地区分恶意的内容篡改和非恶意的常规信号处理操作,准确地定位篡改发生的位置.     

半群PODn的理想的极大正则子半群

设Xn={1,2,…,n}是自然序集,POn和PODn分别为Xn上的部分保序变换半群和部分保序(反保序)变换半群.得到了PODn的理想的极大正则子半群的完全分类.     

Demyanov差的两个运算

Demyanov差是非光滑分析与优化,尤其是拟可微分析与优化中的一个重要概念．基本的运算法则已经形成,包括加法运算、效乘运算、加法的消去律等．但是,其中部分公式是用包含关系表达的,这给使用造成了很大的不便．为此给出了两个关干Demyanov差的新的用等式表述的运算法则：两个彼此互补的凸紧集对的和的Demyanov差,有限个凸紧集的凸包和与这些凸紧集正交互补的凸紧集的Demyanov差．这两个法则可以用于计算和函效和极大值函数的次微分与超微分的Demyanov差,从而有助于表述既含等式约束,又含不等式约束的拟可微优化的最优性条件．     

自由幺半群X*的两类极大自由幺子半群的推广

设X*是由字母表X生成的自由幺半群,{B1,B2}是X的任意2—划分,C=B2∪B1XN。对N=1,2,文[1]证明了幺半群C*是自由幺半群X*的极大自由幺子半群。本文证明了:对N≥3,幺半群C*也是自由幺半群X*的极大自由幺子半群。     

An efficient algorithm to generate candidates in discovering frequent episodes

0 IntroductionData mining is widely used in many research fieldssuch as decision supporting systems[1], bio-informationanalysis[2]and knowledge engineering[3-5]. Most data col-lected from scientific experiments or telecommunicationnetworks have inherent sequential nature inthemand canthus be abstractly viewed as a sequence of events . Onebasic problemin miningsuchevent sequencesis discoveryof recurrent combinations of events , which are calledepisodes. Once frequent episodes are discovered,rul…