计算二聚体系平衡常数的新方法

本文利用一些数学变换技巧,首次给出了关于二聚平衡常数方程组的精确解。根据排列组合原理,设计一个计算程序对一组实验数据可能形成的所有方程组求得的解进行平均,以消除实验误差的影响。用本方法算出二磺化和三磺化酞菁的平衡常数分别为0.75×10~6和0.92×10~5,表明溶解性越大,二聚程度越小。     

金催化化学发光新体系——苯并吡喃化学发光分析法测定金矿中的痕量金

本文提出了一种测定矿样中痕量金的化学发光分析法,氯化6,7-二羟基-2,4-二甲基苯并吡喃-H_2O_2化学发光体系,方法的检出限为7ppb。工作曲线线性范围是10～1000ppbAu,测定的相对标准偏差小于7％。应用本法测定矿样中的金,结果良好。     

一种新的$1/f$过程小波模型

给出了一种新的二进小波1/f过程模型,从理论上证明了一类谱指数为H的近似1/f过程可通过一簇平稳随机过程产生.由于所提方法利用了1/f过程小波系数的相关性,因而有效地减少了合成1/f过程的谱误差.数值实验结果表明,新模型很好地改进了已有模型.     

集合与简易逻辑

1）重点：集合及子集、交集、并集、补集、空集、相等集合等概念的理解，元素与集合、集合与集合之间的关系及集合的运算的理解与应用；绝对值不等式、一元二次不等式的解法，二次不等式、二次方程和二次函数之间的联系与应用；逻辑联结词“且、或、非”及简单命题、复合命题等概念的理解，命题真假的判断与应用，四种命题及其关系；充分条件、必要条件、充要条件的概念及两命题间充要关系的判断与证明．     

偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型.通过上证指数开、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好.     

求解P0函数互补问题的一种微分方程方法

本针对P0函数互补问题，给出了一种微方程方法，并且证明了P0函数互补问题的解是微分方程系统的渐进稳定平衡点。在适当的假设条件下，证明了所给出的算法具有二次收敛速度。几个数值例子表明了该算法的有效性。     

一类三参数混沌动力学系统模型及其在经济增长研究中的应用

从非线性自回归模型Xt+1=-αXtλ+1+βXt+γ出发,通过变量替换Xt=aYt,推出三参数混沌动力学系统模型Yt+1=kYt(1-Ytλ)+c;采用线性回归与非线性回归相结合的改进的混合法,对模型参数作了估计;实际研究表明,该模型可以用于对国内生产总值GDP增长的研究.