一维非线性奇异边值问题的有限元方法

使用对称有限元方法，研究了奇异非线性两点边值问题有限元解的收敛性，给出了最佳阶的误差估计     

一类 Rosenau 方程的高频时空估计

利用Fourier 限制算子和一个振荡积分不等式，得出了线性 Rosenau 方程解的高频部分的时空估计.     

自适应有限元方法在线性椭圆方程的应用

本文完整给了在凸多边形域上关于Ｐｏｉｓｓｉｏｎ方程的先验及后验误差估计及其验误差估计的自适应有限元方法，从理论上证明了这种自动误差控制的方法是可靠的，有效的，实例所得数值结果是非常理想的。     

地下水污染中一类离子反应数学模型的有限元法

考虑地下水污染中一类离子反应数学模型的数值方法 .采用标准Galerkin方法 ,证明了半离散有限元格式具有最优L2 模误差估计 .     

Metabonomic analysis of hepatitis B virus-induced liver failure： identification of potential diagnostic biomarkers by fuzzy support vector machine

Hepatitis B virus （HBV）-induced liver failure is an emergent liver disease leading to high mortality. The severity of liver failure may be reflected by the profile of some metabolites. This study assessed the potential of using metabolites as biomarkers for liver failure by identifying metabolites with good discriminative performance for its phenotype. The serum samples from 24 HBV-indueed liver failure patients and 23 healthy volunteers were collected and analyzed by gas chromatography-mass spectrometry （GC-MS） to generate metabolite profiles. The 24 patients were further grouped into two classes according to the severity of liver failure. Twenty-five eommensal peaks in all metabolite profiles were extracted, and the relative area values of these peaks were used as features for each sample. Three algorithms, F-test, k-nearest neighbor （KNN） and fuzzy support vector machine （FSVM） combined with exhaustive search （ES）, were employed to identify a subset of metabolites （biomarkers） that best predict liver failure. Based on the achieved experimental dataset, 93.62% predictive accuracy by 6 features was selected with FSVM-ES and three key metabolites, glyeerie acid, cis-aeonitie acid and citric acid, are identified as potential diagnostic biomarkers.     

线性回归最小二乘估计的相合性的若干新结果

本文建立了当r∈[1，2)和r∈(2，∞)时，线性模型回归系数最小二乘估计βn为r-阶矩相合的一些充分条件，这些结果推广和改进了陈桂景的结果。     

最大度为3或4的图的邻和可区别全染色

图 G 的一个正常[k]-全染色是一个映射：V∪E→｛1,2,…,k｝,使得 V∪E 中任意一对相邻或者相关联元素染不同颜色。用 f（v）表示点 v 及所有与其关联的边的颜色的加和,若对任意 uv∈E（G）,有 f（u）≠f（v）,则称该染色为图 G 的[k]-邻和可区别全染色。k 的最小值称作图 G 的邻和可区别全色数,记为 tndiΣ（G）。Pils＇niak 和Woz＇niak 提出猜想：对任意简单图 G,有 tndiΣ（G）≤Δ（G）＋3,其中Δ（G）为图 G 的最大度。图 G 的最大平均度,记为 mad（G）,是 G 的所有非空子图的平均度的最大值。运用组合零点定理和权转移方法,证明了若Δ（G）＝3且mad（G）＜125,或Δ（G）＝4且 mad（G）＜52,则 tndiΣ（G）≤Δ（G）＋2。     

基于节点休眠机制的无线传感器网络覆盖控制算法

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于节点休眠机制的覆盖控制算法.其基本思想是:网络中所有传感器节点根据邻节点的个数、与邻节点之间的距离来决定是否进入休眠状态,以此来控制每一轮中活跃节点的个数,减少网络的能耗.实验仿真结果表明,在保证网络的覆盖情况下,该算法能够减少活跃节点数,降低网络覆盖冗余度.     

基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法

结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著.     

面向Ghost光滑粒子动力学模拟的图形处理器快速邻居搜索算法

提出了一种全新的快速邻居搜索方法,该方法可提高基于光滑粒子动力学的流体模拟在图形处理器上的运行效率。此外,这种新的邻居表建立方法可以对两种或者两种以上的粒子进行邻居搜索,使所有粒子能在同一背景网格下拥有独立的粒子属性。在此基础上,引入了Ghost边界粒子以加强光滑粒子动力学方法在边界模拟上的准确性,从而使流体模拟更加真实。实验证明,与传统的基于图形处理器的光滑粒子动力学模拟相比,本文方法效率更高。