IUD频繁脱落者放置吉妮IUD186例临床观察

目的：寻找宫内节育器频繁脱落者，采用吉妮宫内节育器宫内独特的固定方式，以解决宫内节育器反复落脱问题。方法：受术妇女在月经干净3～7d内放置，用专用放置器将丝线小结植入子宫底肌层10mm，使吉妮悬吊于宫腔内，剪除多余尾丝，放置后于1、3、6、12月跟踪随访。结果：放置186例，1例放置后首次月经期脱落，1例为放置6个月带器妊娠，1例因疼痛、出血，放置后3个月取出。其余跟踪随访1年无异常，1年续用率为98．39％。结论：吉妮宫内节育器是安全、高效、副作用少的新型宫内节育器，特别适用于宫内节育器频繁脱落者使用，值得临床推广。     

Banach空间中的幂级数方程

本文考虑Banach空间中形如x=u+sum from k=1 to ∞(a_kx~k)的幂级数方程,建立了一个比较定理,并将其应用于一定的非线性积分方程.     

非对称度量空间上不动点定理

提出建立在非对称度量空间之间的上收缩映射和下收缩映射的概念.考虑到非对称度量的不对称性,进一步定义了非对称度量空间到自身映射的左不动点和右不动点.最后,给出了非对称度量空间上的两个不动点定理.     

Discovering Frequent Subtrees from XML Data Using Neural Networks

By rapid progress of network and storage technologies, a huge amount of electronic data such as Web pages and XML has been available on Internet. In this paper, we study a data-mining problem of discovering frequent ordered sub-trees in a large collection of XML data, where both of the patterns and the data are modeled by labeled ordered trees. We present an efficient algorithm of Ordered Subtree Miner （OSTMiner） based on two- layer neural networks with Hebb rule, that computes all ordered sub-trees appearing in a collection of XML trees with frequent above a user-specified threshold using a special structure EM-tree. In this algo- rithm, EM-tree is used as an extended merging tree to supply scheme information for efficient pruning and mining frequent sub-trees. Experiments results showed that OSTMiner has good response time and scales well.     

修正的Navier—Stokes方程的再生性质和周期解

本文证明了由提出的修正的Navier-Stokes方程在小外力的条件下对t_1∈(0,T]存在唯一的初始速度分布使得相应的初边值问题的广义解具再生性质:(t_1)=(0)=.从而当外力还是时间t的周期函数时,是周期解.进而证明此周期解以指数方式吸引相应于同一外力但初值可任意的其它解.上述结论的证明基于对广义解v的导数v在空间L~∞(0,T;L~2(Ω))中估计.     

发动机的曲轴转速方程及其近似解

从活塞发动机的动力分析中得到本文中的微分一积分方程(4),其中α为曲轴转角,θ为角速度的平方,而ε<<1为总等效转动惯量的倒数。本文利用压缩映象原理和摄动方法证明了所得方程解的存在性和唯一性,并给出了这个解的渐近展开。     

关于Terrell转动的一点商榷

<正>《大学物理》1985第l期上发表了胡先生有关"Terrell转动"的文章。作者的结论是:"综上所述,"......v>ccos时,能同时看到后表面,侧面和反转了的前表面,一,在v=c时,相当于静止立方体转动了尤一e的角度,并且看起来似乎是透明的."     

应用重心原理改进单纯形法的搜索方向

对多元无约束最优化单纯形法提出新的改进,反射点、延伸点及收缩点在沿通过“重心”的线上被寻找。给出了新方法的具体计算步骤。算例结果表明,该方法优于中心法。     

Apriori算法的一种变形

关联规则是数据挖掘的主要技术之一.本文针对目前最经典的关联规则挖掘Apriori算法的局限性,提出了一种只扫描一遍事务数据库的效率较高的Apriori_Tid-1算法,并给出了一个具体的实例,最后给出了该算法的实现.     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．