从《左传》录诗看孔子是否删诗

孔子是否删诗，这是一个历史遗留问题。司马迁首言在前，孔颖达怀疑在后。宋之后，争议遂起，延至近代。今人夏传才先生断日：孔子是否删诗，“在没有发掘出新史料的情况下，哪怕再争论八百年，也是搞不清楚的”。以此止息纷争。话虽不错，但问题并没有解决。我认为，在没有发掘出新史料的情况下，可以从《左传》入手，来考察孔子是否删诗。     

基于特征迭代的云存储数据即时确定性删除方法

传统数据删除方法易受到云存储环境中大量近似特征的影响,产生冗余数据,导致加解密时间过长、密钥可用率较低,为此提出一种基于特征迭代的云存储数据即时确定性删除方法。首先,提取云存储数据中的冗余数据特征,对云存储下冗余数据进行分类,迭代直至收敛,实现冗余数据高性能删除;其次,采用加密机制实现云存储数据在网络用户间的安全共享,将原始数据密文切分为剩余密文和采样密文;最后,把不完整的剩余数据密文上传至云端,同时引入可信任第三方对取样密文进行保存,通过销毁取样密文实现数据即时确定性删除。实验结果表明,所提方法的数据密文拆分所用时间较短,且密钥可用率较高,可达90%,说明其方法能够有效满足云存储系统中对冗余数据或过期数据的确定性删除要求。     

Delaunay三角网动态更新算法的研究进展

通过对Delaunay三角网动态更新算法进行研究,综述了Delaunay三角网中插入和删除点、约束线算法以往研究.详细介绍点定位、LOP优化、对角线交换等关键技术的研究进展,并对比各种方法的优缺点,分析已解决的问题和仍存在的问题.最后对更新算法研究不足之处进行总结,并提出若干可能的研究方向.     

黄河下游防洪减灾效益分析

由于黄河多泥沙的特性和特殊的自然条件,黄河下游河道在历史上决口频繁。人民治黄５０年来,黄河下游的防洪减灾措施确保了黄淮海太平原的安全,取得了巨大的社会经济效益。,采用“实际发生年法”对黄河下游防洪减灾效益进行了分析。结果表明,人民治黄以来,黄河下游防洪工程减免大堤决口、减少滩地淹没、减少凌汛决口及河道淤积所取得的直接经济效益分析另３４００．１、６５．８、１２０．０、４５．０亿元,由于黄河问题的复杂     

基于支持向量机的异常值问题的研究现状

为提高含有异常值数据集的学习性能,对基于支持向量机的鲁棒算法进行了研究,深入分析了异常值降低标准支持向量机推广能力的本质原因,从基于支持向量机的异常值检测和抑制异常值对支持向量机的影响两个方面,较为系统地回顾了国内外在该领域的研究发展现状和最新研究进展,其中包括各种算法的基本思想和主要特点.归纳总结了支持向量机关于异常值问题的主要研究内容、方法、研究成果以及存在的问题,并进一步提出了在应用方面的研究方向.     

结构化信息的去重方法

针对载有结构化信息的网页,提出一种基于学习的去重方法。通过先期准备的样本定义分类器,根据分类器对页面中结构化信息的不同属性字段进行分类和距离计算,计算出整个信息对象和已分类样本信息的距离,以这些距离与阈值的大小关系判断该信息对象是否重复。     

基于二部图匹配的车载网络分布式存储机制

现有的车载网络中对数据存储机制的研究大多以移动车载节点作为数据载体,然而车载节点的快速移动、存储空间有限、存在安全风险等特性,限制了车载网络数据存储性能的进一步优化.针对部署有路边基础设施的车载网络场景,以路边单元作为存储节点,提出了基于二部图匹配的车载网络分布式存储机制（distributed storage scheme,简称DSS）.在车载网络中,以最大化数据响应率为目标,路边单元的数据存储问题是NP完全问题.首先,依据请求分割规则将原问题转化为二部图最大匹配问题,其中,二部图左顶点代表车载节点的请求,右顶点代表路边单元的存储单元;进而,利用Hungarian算法在多项式时间内求得最优解.由于问题转化可能造成不同路边单元存储相同数据的冗余问题,设计了冗余副本清理算法,依据不同副本的响应因子排序,检查并清理冗余副本.实验结果表明：DSS能够提高数据响应率,降低响应时延,并保持较小的网络资源开销.     

Strong matching preclusion

The matching preclusion problem, introduced by Brigham et al. [R.C. Brigham, F. Harary, E.C. Violin, and J. Yellen, Perfect-matching preclusion, Congressus Numerantium 174 (2005) 185-192], studies how to effectively make a graph have neither perfect matchings nor almost perfect matchings by deleting as small a number of edges as possible. Extending this concept, we consider a more general matching preclusion problem, called the strong matching preclusion, in which deletion of vertices is additionally permitted. We establish the strong matching preclusion number and all possible minimum strong matching preclusion sets for various classes of graphs.     

On codes defined by bio-operations

We consider the classes of ⊕$\oplus$-codes and ⊗$\otimes$-codes, which are superclasses of outfix and hyper-codes, respectively. These restrictions are based on the synchronized insertion operation, which serves as a model for the gene rearrangement function in certain unicellular organisms. We investigate the classes of ⊕$\oplus$-codes and ⊗$\otimes$-codes from a theoretical perspective, examine their relationships with traditional code classes and consider related decidability problems.     

Deletion, replacement and mean-shift for diagnostics in linear mixed models

Deletion, replacement and mean-shift model are three approaches frequently used to detect influential observations and outliers. For general linear model with known covariance matrix, it is known that these three approaches lead to the same update formulae for the estimates of the regression coefficients. However if the covariance matrix is indexed by some unknown parameters which also need to be estimated, the situation is unclear. In this paper, we show under a common subclass of linear mixed models that the three approaches are no longer equivalent. For maximum likelihood estimation, replacement is equivalent to mean-shift model but both are not equivalent to case deletion. For restricted maximum likelihood estimation, mean-shift model is equivalent to case deletion but both are not equivalent to replacement. We also demonstrate with real data that misuse of replacement and mean-shift model in place of case deletion can lead to incorrect results.