改进的强相关数据的变量选择方法

针对高维强相关数据的变量选择问题,本文提出了改进的变量选择方法.该方法先利用自适应弹性网方法(Aenet)在原始的强相关数据上建立模型,选出对响应变量起重要作用的群组变量和独立变量;再通过偏最小二乘方法(PLS)对选出的变量作模型估计;最后,将两种方法得到的估计系数做线性组合,并以此系数来建立回归模型.新模型具有精度高、解释性好的优点,数值实验验证了该方法的有效性.     

欢迎赐稿和订阅中学数学

湖北大学《中学数学》杂志旨在提高教学研究水平,构建教师发展平台,推进数学教育改革进程。主管:湖北省教育厅,主办:湖北大学、湖北省数学会。国內刊号:CN 42-1167/O1,国际刊号:ISSN1002-7572,邮发代号:上半月高中教学38-69、下半月初中数学38-225。定价:10元/本。本刊为全国优秀科技期刊、初等/中等教育类核心期刊、2011-2012年人大复印资料重要转载来源期刊。中国知网、万方数据、维普资讯网站全文收录。杂志以"教学与研究"为特色,以"导向性、探索性、实用性、资料性"为办刊宗旨,着重反映广大教师新课程改革过程中总结的新理论、新观点、新体会和新经验,探     

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本刊许可中国学术期刊(光盘版)电子杂志社数字化传播的声明

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杆件分组和网格密度对网壳截面优化结果影响

针对跨度为50\,m, 矢跨比为1/5的单层凯威特K6型球面网壳结构, 对6种杆件分组方式、 7种网格划分密度的42个网壳模型进行截面优化分析, 得出了与以往截面优化不同的、优化 效果更好的杆件分组方式和网格划分密度取值建议, 优化过程充分考虑了网壳结构强 度、刚度和整体稳定性, 使优化结果更具有工程实用价值. 可为工程设计人员提 供有益的参考.     

Towards a unified recurrent neural network theory: The uniformly pseudo-projection-anti-monotone net

In the past decades, various neural network models have been developed for modeling the behavior of human brain or performing problem-solving through simulating the behavior of human brain. The recurrent neural networks are the type of neural networks to model or simulate associative memory behavior of human being. A recurrent neural network (RNN) can be generally formalized as a dynamic system associated with two fundamental operators: one is the nonlinear activation operator deduced from the input-output properties of the involved neurons, and the other is the synaptic connections (a matrix) among the neurons. Through carefully examining properties of various activation functions used, we introduce a novel type of monotone operators, the uniformly pseudo-projectionanti-monotone (UPPAM) operators, to unify the various RNN models appeared in the literature. We develop a unified encoding and stability theory for the UPPAM network model when the time is discrete. The established model and theory not only unify but also jointly generalize the most known results of RNNs. The approach has lunched a visible step towards establishment of a unified mathematical theory of recurrent neural networks.     

矿尘影响下生态系统脆弱性级联传播模型分析

为了解决矿尘连续排放并迁移对地表生态系统造成的脆弱性问题,提出了基于函数地理Petri网的脆弱性级联传播模型。综合考虑污染物迁移方向和生态环境在地理空间上的关联关系,直观地构造了基于级联传播的污染Petri网。在此基础上,定义了基于VCPM的脆弱度和阈值的概念,利用两者的关系进行脆弱性级联传播分析,从而明确级联传播的三种状态。最后,以神府煤田矿尘迁移作为污染物连续排放的污染源,通过模型方法的模拟仿真分析,对生态环境系统在级联传播下的脆弱性进行了深入探讨。已有的研究方法和结果不仅在生态环境脆弱性研究领域做出了新的贡献,而且为环境的修复和重建提供了参考价值。     

基于三维MESH网连接的可重构计算机系统

在多处理机系统中，处理机之间的连接关系和任务对通讯需要的匹配程度是影响系统性能的重要因素，不同任务的需要往往是大相径庭的．因此，多处理机系统的可重构能力是提高它的效率和性能价格比的一个重要关键．本文提出了一个基于三维ＭＥＳＨ网连接的可重构计算机系统ＲＣＳ，它属于并行ＭＩＭＤ计算机系统，在处理机之间提供了灵活的连接机制，能够有效地实现各种计算结构的重构，并且能够实现处理机级和进程级的容错．     

模糊化TML中的网收敛理论

利用模糊化远域系统研究了模糊化TML中的网收敛理论并讨论了其应用.     

具有σ点有限cfp网的空间

本文研究了度量空间的象,引进诱导紧覆盖弱紧映射,建立了具有σ点有限cfp网的空间与度量空间之间的联系,将完善"映射与空间"理论.