奇特征正交几何上Cartesian认证码的构作

在奇特征的正交几何空间中构作一个Ｃａｒｔｅｓｉａｎ认证码，并且计算出认证码的参数，成功地模仿了攻击概率和替换攻击概率。     

支持向量机增量学习算法综述

支持向量机增量学习算法，有效的解决了因数据集庞大而引起的内存不足问题，改善了因出现新样本而造成原分类器分类精度降低、分类时间延长的局面。本文阐述了几种具有代表性的增量学习算法，比较了它们的优缺点，给出了进一步的研究方向。     

奇特征正交几何上Cartesian认证码的构作

在奇特征的正交几何空间中构作一个Cartesian认证码，并且计算出认证码的参数，成功的模仿了攻击概率和替换攻击概率．     

C—S语言的设计与实现

在构造出C语言的子语言C—S语言的语法法描述的基础上，按照编译方法的基本步骤，设计构造了C—S语言，作为一个在C语言环境下的介绍编译方法的样板语言，并在文章的最后给出实例分析。     

解仿射多项式系统的结式消元法

在仿射变换下给出一种结式消元法的充要条件,并由此给出解仿射多项式系统的变换消元法．利用变换消元法可以把代数簇分解成纯ｄ维的子簇,并把代数簇表示为ｄ＋１维子空间上的超曲面形式和一系列的消元多项式组,且能求出全部孤立解,同时给出了算法及其在多项式因式分解中的应用     

偶特征正交几何上Cartesian认证码的构作

利用有限域上偶特征正交几何构作了两个Ｃａｒｔｅｓｉａｎ认证码，并计算了它们的参数．还按均匀概率分布选取编码规则，计算了模仿攻击成功概率ＰＩ和替换攻击成功概率ＰＳ．     

拟-逆半群上的群同余和最小群同余

利用拟-逆半群的满的、自共轭的子半群,定义了拟—逆半群上的群同余,并给出了该类半群上的最小群同余的刻画.     

解仿射多项式系统的结式消元法

在仿射变换下给出一种结式消元法的充要条件，并由此给出解仿射多磺式系统的变换消元法。利用变换消元法可以把代数簇分解成纯ｄ维的子簇，并把代数簇表示为ｄ＋１维子空间上的超曲面形式和一系列的消元多项式组，且能求出全部孤立解，同时给出了算法及其在多项式因式分解中的应用。     

拟-逆半群上的群同余和最小群同余

利用拟-逆半群的满的、自共轭的子半群，定义了拟-逆半群上的群同余，并给出了该类半群上的最小群同余的刻画．     

利用半群代数中Grǒbner基构造特征值方法

特征值方法是求解多项式方程组的基本方法之一。由于利用了多项式的稀疏性半群代数K[A]中算法提高了效率。利用半群代数K[A]中Grǒbner基，构造了求稀疏多项式方程组解的特征值矩阵。证明了Pzvy(G)为有限点集，则可构造一和X^jv有关的有限阶方阵B，使得PzvV(G)=σ(B)，其中σ(B)为矩阵B的谱；若G为零维理想，则对任意v，1≤v≤m，可构造方阵Bv，使得a∈PzvV(G)当且仅当它是Bv特征值，这时稀疏联合特征值问题可化为普通的。