本文研究了二维和三维广义Sierpinski垫的正交性问题.主要目标是估计二维和三维广义Sierpinski垫上的相互正交的指数函数的个数.本......

特征子集选择FSS(Feature Subset Selection)是机器学习和模式识别中非常困难而有意义的一个问题,其目的是为了减少用于分类或识别......

示例学习是从某一概念的已知正例集合和反例集合中归纳出描述所有正例并排斥所有反例的该概念的一般规则,因此,示例学习也称为概念......

搜索引擎是网络信息检索的主要工具,它的出现方便了人们对信息的查询,但现有搜索引擎返回的结果太多,用户很难查找到真正想要的资......

各向异性是自然界物体的一种常见属性,亦称“非均质性”,指物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而各自表现出一定的差异......

各向异性是自然界物体的一种常见属性,亦称"非均质性",指物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而各自表现出一定的差异的......

Hardy空间的实变理论是调和分析研究的核心内容之一,在分析学领域和偏微分方程中都有重要的应用.设A是Rn上的一个扩张矩阵,φ:Rn×......

研究一般扩张矩阵伸缩方程Lpc解的性质,相同分形中的选代函数系统构造tile和tiling性质,克服了通用方法中的不足,得到了这类方程存......

本文考虑细分方程ψ(x)=∑α∈Zsa(α)ψ(Mx-α)，x∈Rs，其中向量值函数ψ=(ψ1，…，ψr)T∈(Lp(Rs))r(0＜p≤∞)，a(α)是具有有限长的r×r......

近百年来，在讨论伸缩方程，f(x)=∑cnf(Ax-α)解的基础上，已经n=l将其研究推广到更广的范围，在利用多尺度分析构造正交小波时，利用子划分......

设A∈M2(Z2)为任意2阶整扩张矩阵，平移集D为典型集，D={(0,0)*,(1,0)*,(0,1)*},其中*表示向量的转置。则称满足等式μA,D(E)=1/＃DΣd∈......

各向异性是自然界物体的一种常见属性,亦称“非均质性”，指物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而各自表现出一定的差异......

Hardy空间的实变理论是调和分析研究的核心内容之一,在分析学领域和偏微分方程中都有着重要的应用.设A是Rn上的一个扩张矩阵,φ是......

以扩张矩阵理论为基础,应用数学规划理论提出了一种规划模型求解方法,可以更好地实现概念学习和特征提取.与传统的启发式算法相比,......

考虑由扩张矩阵A=[po1q]及数字集D=[ij]0≤i≤|q|-1,0≤j≤ |q|-1]生成的自仿射tiles集T=T(A,D),其中p,q∈Z,|p|≥2,|q|≥2,通过对......