关于某类单叶函数的相邻系数

建立了单叶函数的一个新子族,近于凸函数族是它的子族,利用复分析中的一些初等方法,研究了其K次对称函数的相邻系数模之差的估计,得到了其准确的阶的估计,从而推广了一些作者的相关结果.     

双近于凸函数的相邻系数

建立了单叶函数的一个新子族,近于凸函数族是它的子族,利用复分析中的一些初等方法,研究了其相邻系数模之差的估计,得到了其准确的阶的估计,从而推广了一些作者的相关结果.     

单叶函数的系数估计

利用微分从属的方法,该文研究了单叶函数的一个子族的系数估计,得到了其准确的阶的估计,从而推广了一些作者的相关结果。     

关于一类负系数p叶解析函数的某些性质

在单位圆D内引入p叶解析函数的一类子族,并研究它的一些性质,包括系数估计,偏差定理,闭包定理,Hadamard定理,极值点定理.     

单叶复调和函数的二个子族

对单叶复调和星像函数的一个子族和单叶复调和凸像函数的一个子族进行了研究，得到了这两个族分别将任一原点为心的圆盘映成星像或凸像区域．还得到了系数估计、增长定理、覆盖半径等．     

一类具有负系数的解析函数

引入了一类具有负系数的解析函数Sn（λ,α）,利用复分析中的一些初等方法,讨论了这类函数族精确的系数估计,偏差定理,及闭包定理,得到了其准确的结果,从而推广了一些作者的相关结果.     

单叶解析函数的一类子族的增长、掩盖定理

在复平面单位圆盘内引入单叶解析函数的一类子族^Dβα函数族,利用从属关系研究了当f(z)-z具有k+1阶零点时f(z)的增长、掩盖定理,并对f(z)的系数an(n=k+1,…,2k)进行了估计,其中当n=k+1时估计是精确的.     

关于α次星形函数一类子族的性质

在单位圆D内引入α次星形函教的一类子族,并研究它的一些性质,包括系数估计、偏差定理、闭包定量、极值点定,推广了一些作者的相关结果.     

一类负系数解析函数族的子族

构造出了一类新的函数族Cn(α,β,γ),通过初等方法,得到这类函数族的系数估计、包含关系、闭包定理和偏差定理,推广了一些已有的结论。     

具有复阶的某类解析函数

该文引入了一类具有复阶的解析函数族T(n,α,b),应用复分析的一些基础方法,讨论了这类函数族的系数估计,偏差定理,覆盖定理,以及分数阶微积分的性质,得到了一些精确结果。该文所得到的结果推广了一些作者的相关结论。     

一类非线性ABS算法的Q-二阶收敛性

证明了对应于Voyevodin第一类方法的非线性ABS算法具有Q-二阶收敛性。由此推知,作为其特殊情形的对应于共轭方向法的非线性ABS算法具有Q-二阶收敛性。并澄清了Abaffy J给出的超线性收敛定理中的条件。     

关于某类解析函数的几个不等式

该文引进了一个新的解析函数子类,应用微分从属方法讨论了它几个不等式,推广了一些作者的有关工作,同时得到相关的结果.     

子网行为等价的特殊网系统的同步距离

同步距离是刻画事件之间同步关系的一个重要的定量分析手段,已经有相关文献表明它对系统的设计和分析提供了很大的帮助,尤其在工作流和工业生产控制系统的协调结构设计方面有着显著的优势。然而目前只有一些特殊的子网中变迁之间的同步距离计算有较简洁的算法,为了使得更多的网系统其同步距离计算也能够有简洁的算法,证明了若一个网系统的行为等价与某个特殊的子网,那么此网系统中变迁之间的同步距离的求解就可以转化为其行为等价的特殊子网的同步距离的求解问题,并且给出了寻找其行为等价的特殊子网的算法,最后进行了相应的实验验证。     

一类解析函数的性质

利用微分从属的方法研究解析函数类的一些性质。引入解析函数类H的子类B(λ, α, A, B), 利用Briot-Bouquet微分从属的方法, 分别研究其从属关系、包含关系、属于B(λ, α, A, B)或属于其子类的充要条件。       

基于子类聚类和SAX表示的Shapelet快速发现算法

Shapelet发现的目标是寻找质量最佳的Shapelet,Shapelet的质量取决于子序列的可辨别性。针对精准发现有效Shapelet的问题,提出基于子类聚类和SAX表示的Shapelet快速发现算法,将子类聚类与经典的符号表示SAX法相结合进而快速准确的获取最优的Shapelet。该算法利用子类聚类将时间序列进行降维,得到多个子序列原型作为Shapelet候选集;再利用SAX表示将候选集符号化表示,直观的将候选集用字符串表示,便于找到最优Shapelet;最后选取候选集中信息增益最大的作为最优Shapelet进行时间序列分类。实验结果表明,该算法具有较好分类效果,同时提高了分类速度。     

线性混合模型理论的新发展

线性混合模型是既包含固定效应又包含随机效应的一类线性模型．它在生物、医学、经济、金融、环境保护、工业设计等领域都具有广泛应用．近年来关于这个模型的理论和应用研究都有了长足的发展．本文将概述它在参数估计,假设检验和模型分析等方面的一些重要新结果．     

一个极小不可满足公式子集的构造

对于极小不可满足公式和它的子类的研究是近年来兴起的一个热门方向。极小不可满足公式通过分裂得到的公式保持了极小不可满足性,它的子类的某些性质对于建立在分裂上的归纳证明是很有用的。找到了一个能递归构造的极小不可满足公式的子类MAX+,并证明这种递归构造方法具有可靠性和完备性,最后给出了一个构造实例。