一类Sierpinski海绵的Hausdorff测度

对每一个ｍ≥１,定义一个Ｓｉｅｒｐｉｎｓｋｉ海绵,它们的Ｈａｕｓｄｏｒｆ维数为１,它们的１－维Ｈａｕｓｄｏｒｆ测度被完全确定．     

DNA序列中“词”的自重叠性对其分布的影响和异常“词”的鉴别

从语言学的角度来看基因序列,一个ＤＮＡ序列可以看成是由字母Ａ,Ｇ,Ｃ,Ｔ组成的有限的字符串,以一定的语法和词法结构为转录机器所识别．那么,词在序列中是如何分布的？文中研究了在不同状况下的单词的理论分布,证实了单词（即ＣＯＤＥ）的自重叠性对单词在序列中的概率分布的有极大的影响,并就实例验证了这一点．结合经验分布,提出了两种在ＤＮＡ序列中鉴别异常单词的方法．得出结论：字母Ａ,Ｇ,Ｃ,Ｔ等概率出现和不等概率出现是判别单词是否异常的重要条件．     

用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法

提出了一种用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法．该方法基于粗集理论的简化和决策矩阵．首先从知识表示系统中消除冗余属性,产生简化表,形成简化的知识表示系统,提高学习的有效性和精确性．然后从简化表中推导出决策矩阵,通过决策矩阵获取最小决策规则,计算包括所有必需属性的简化集合,给出计算最小决策规则和计算多重简化的算法．最后由相应的简化对最小决策规则进行分组形成多重知识库,给出产生多重知识库的算法．     

广义强非线性拟变分不等式

引入并研究一类新的广义强非线性拟分变不等式,构造新的迭代算法,在没有紧性条件下,证明这类拟变分不等式解的存在性及由算法生成的迭代序列的收敛性,所得结果包含了近期一些作者的工作作为特例。     

关于随机子列的重对数律的一个注记

本文研究随机子列的重对数律,改进了ＴｏｒｒａｎｇＩ．的结果。     

随机载荷下大型构件疲劳裂纹扩展寿命的预测

本文从影响疲劳裂纹扩展随机性的外因（载荷条件）和内因（材质的分布规律）着手,探讨它们的交互作用对随机载荷作用下构件疲劳裂纹扩展的影响,采用数值模拟的方法,对桥梁、船舶、飞机、特殊容器等大型构件所承受的实际载荷谱以及材料对裂纹扩展的阻力系数等进行模拟,并进而对疲劳裂纹的随机扩展过程进行模拟,提出随机载荷作用下大型构件疲劳裂纹扩展寿命的预测及其可靠性分析方法．     

面向对象删除的局部邻域粗糙集动态更新算法

为了有效地计算动态数值型数据的近似算子,提出了一种局部邻域粗糙集模型的动态更新算法,分析对象集减少时局部近似集的更新公式,设计获取局部近似集的动态算法。动态更新算法充分利用已有知识,避免了大量重复计算。为了验证算法的有效性,使用来自UCI的6组数据集进行了对比实验。     

针对大规模数据的分布一致缺失值插补算法

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI (distribution consistency-based MVI,DC-MVI)算法。首先,DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数;其次,利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值;最后,在分布式环境下,针对大数据的随机样本划分(random sample partition,RSP)数据块并行训练DC-MVI算法,获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明:DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值,还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果,进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。     

齐次随机场在分析土性指标中的应用

根据一维实的齐次正态随机场和随机积分的概率方法。给出了对分析土性指标有实用价值的随机场积分的方差的计算公式,分别对应4种不同类型的相关函数。其中第1、第2式与Vanmarcke给出的一致,第3和第4式是作者新给出的。对方差减缩因子和不相关间隔的基本距离的性质和应用作了讨论。最后,作为应用给出了分析计算土的抗剪强度指标φ,c的实际工程例子。