遗传神经网络及其在蛋白质二级结构预测中的应用

本文从两个方面对传统的神经网络预测蛋白质二级结构的模型进行改进：一是从算法入手，结合遗传算法，形成遗传神经网络，努力使迭代朝全局最优的方向进行；二是从神经网络的输入层着手，添加反映残基和预测中心位置距离的单元。结果表明，改进的模型对螺旋预测正确率有很大的提高，从L.Howard Holley等人的59．20％到68．67％。  

基于Hull-White模型的债券市场利率期限结构研究

现代利率研究中有许多理论和模型对利率期限结构问题进行探索，但是在中国还没有一种公认的理论或方法能够完全解决中国债券市场利率期限结构问题。本文尝试寻找一种更多的利用市场即时信息的定价方法对利率期限结构进行研究，应用三叉树模拟技术构建Hull-White模型，并对当前中国债券市场上几种常用利率进行比较分析。研究发现银行间质押式回购收益率具有较好的动态运动性质，比样本国债和政策性银行金融债更适宜作为短期金融产品定价的基础。  

Banach空间的某类分解

该文从Schauder分解出发，考虑了由一类具有特殊基的Banach空间Y所生成的Banach空间Y（Xi，i∈N）（特别是当每个Xi均为Y的标量域）的一些性质，以及它们之间的联系．  

生物遗传信息的传输模型及分析

本文利用信息理论，通过对生物蛋白质的合成及其氨基酸分布的分析，建立了一种遗传信息传输信道的数学模型，计算出信道容量最大时碱基的分布及所合成的氨基酸的分布情况，并且给出了一个生物进化的指标。  

基序列与有界线性算子

该文用基序列来刻划Banach空间的几何性质，以及Banach空间中某些特殊算子的特征，得到一些好的结果．如有界线性算子T：X→Y是一个同构的充分必要条件是T在X的每个具有基的子空间上的限制也是一个同构．对紧算子T：c0→X也有众多的刻划．  

基于扩展事件图的因果分析方法及在仿真中的应用

通过因果分析对仿真结果作出因果解释是仿真非常重要的一个环节.为了能够支持因果分析,首先提出扩展事件图,以重构仿真中发生的事件以及事件之间的因果关系;然后根据扩展事件图提出若干分析算法,通过对图模型的概率参数的可能性和主要性分析,获取因果知识;最后以一个攻防对抗仿真为例,对以上方法进行了必要的验证.  

具有Lipschitz连续G-导数函数的极小化方法

本文讨论了在无穷维自反Ｂａｎａｃｈ空间上的具有Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续Ｇ－导数的函数ｆ（ｘ）的极小化序列，通过微分方法在一定条件下得到一个收敛性定理。  

最佳逼近与线性泛函的延拓

该文讨论了Ｂａｎａｃｈ空间Ｘ中的具有性质（ｕ）的闭子空间，得出了线性泛函的延拓算子是一个等距同构的几个条件；对Ｘ中的Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ子空间进行讨论，得到最佳逼近具有线性性质的一个等价条件．  

一类Banach空间的几何结构

本文探讨了一类近于ｌｐ（Ｃｏ）的Ｂａｎａｃｈ空间ｌｐ（［０，１］）（ｐ＝０；１≤ｐ≤∝）的几种几何性质，得到了些令人满意的结果，如ｌ∞具有ＭＡＰ，ｌｐ（［０，１］）（ｐ＝０；１≤ｐ≤∝）具有ｐｒｉｍａｒｙ性质而无Ｐｒｉｍｅ性质。  

中国债券市场动态利率模型及其实证检验

为了对中国债券市场动态利率期限结构进行深入的研究,本文基于状态空间模型和卡尔曼滤波技术构建了中国债券市场动态利率模型。本文模型根据数据的可观测结构进行建模,通过迭代计算寻找不可观测状态变量的最优估计值和隐含参数,很好地解决了传统计量方法中因为变量不可观测而无法获得真实数据所带来的研究困难。同时通过模型有效性的模拟实验和中国债券市场同业拆借利率的实证研究,证明了模型对利率期限结构在一段时间内的动态变化估计结果准确,在建模样本期内利率的动态变化能够得到有效的分析和预测。本文的研究为中国债券市场动态利率管理和定价问题提供了新的思路和可能的解决渠道。