量子群Uq(sl(2))的广义伴随作用

设U表示单李代数sl(2)的量子化包络代数Uq(sl(2))，Ft(U)是由广义伴随作用下局部有限的元素组成，作为U-模，Ft(U)的单模分解式为Ft(U）=⊙i，j≥0[c^iE^jK^-t]。     

服装风格的量化方法初探

为使企业能够自主控制服装风格，减少由设计师更换带来的品牌风格波动，使企业决策者能够把握服装的设计风格，尝试对服装风格进行量化，以找到品牌服装风格的内在规律，使服装的风格控制成为一种技术手段。通过多次实验，找到较可行的量化方法并进行初步量化，得到初步量化结论。     

一类非线性椭圆型方程的奇异边值问题(II)

本文弥补了文[8]的不足之处, 且与文[8]一起完整地推广了 Usami H.1989 年所得到的部分结果.     

紫外预电离TEA CO2激光器放电特性的实验研究

 横向激励大气压（transversely excited atmospheric,TEA）CO₂激光器的放电稳定性是决定该类型激光器应用效果的关键因素。通过对采用电感充放电电路的紫外预电离激光器的实验研究，得到了激光器放电动态过程的规律，并发现残余振荡是主放电后发生弧光放电的主要原因。实验中采用不同配比的气体，并对电感充放电电路与改进后的硅堆充放电电路进行了比较。实验结果表明：增加充电电感值可以降低主放电结束后储能电容上的残余电压；而采用硅堆放电电路在主放电后仅有相对幅值很低的稳定残压，两种方案都大幅度抑制了弧光放电的形成，有效地提高了激光单脉冲能量。     

Banach空间中非线性映射的一个局部性质

研究了Banach空间中非线性映射的局部线性化问题,在仅假设非线性映射的Fréchet导数存在有界广义逆的条件下,给出了非线性映射的一个局部性质,这个局部性质不仅统一了经典的局部浸没定理和局部浸入定理,而且推广了V.Cafagna的主要结果.     

基于超级立方体结构的可靠组播差错控制研究

通过对可靠组播网络的差错控制的研究，提出了一种基于超级立方体拓扑结构的局部前向纠错(FEC)可靠差错控制机制，把网关路由器构成一个n维超级立方体结构，并将相关节点定义成局部恢复单元LRU，在源链路和尾链路分别采用局部前向纠错FEC和否定确认抑制的恢复方法，有效地解决了多点组播中出现的否定应答拥塞等问题，在一定程度上减少了网络延迟，提高了网络带宽利用率．     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.     

广义多尺度决策系统的局部最优粒度选择

在实际应用中,人们常常选择比较合适的粒度层次来解决相应的问题。在经典的多尺度决策系统和粒度层次构造过程中,属性取值常由人工选择某些固定粒度层次。本文针对广义多尺度决策系统,由属性取值的尺度组合来构造粒度层次,进而研究局部最优粒度的选择问题。首先,介绍了广义多尺度决策系统的概念。然后,在协调的广义多尺度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并给出了基于属性组合的最优粒度与局部最优粒度的选择算法。最后,在不协调的广义多尺度决策系统中引入了广义决策,定义了广义决策最优粒度和广义决策局部最优粒度,并给出了基于广义决策最优粒度与广义决策局部最优粒度选择算法。     

一类非局部扩散方程解的局部存在性和唯一性

主要研究了一类非局部扩散方程解的局部存在性和唯一性.由于非局部扩散的特殊性,采用Banach不动点定理分别得到了Cauchy问题,Dirichlet和Neumann初边值问题下解的局部存在性和唯一性.     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。