扩版与栏目调整

1扩版本刊来稿一直很多,除比较发达的沿海地区外,一些边远地区(如甘肃、新疆、宁夏、云南、黑龙江等)的来稿也呈增加趋势.为满足广大一线教师讨论、交流教学与教改经验的要求,经上级主管部门及省新闻出版局批准,从2011年第7期开始,本刊版面由96页增加至128页.欢迎各地同志积极投稿,并请注意本刊"投稿指南"和"写稿注意事项"(请见第5期编者的话),以提高录用率.     

欢迎订阅2015年《黄金》

传播信息传递经验促进创新《黄金》于1980年创刊,是黄金行业的综合性科技期刊。主要报道黄金及其相关行业在矿业经济与管理、黄金市场、工业用金、黄金地质、采矿工程、机电与自动控制、选矿与冶炼、安全与环保、分析测试等方面的科研成果和综合评述,以及新理论、新技术、新工艺、新设备、生产管理经验等内容,同时还开辟了信息纵横(国内信息、国外信     

日本落叶松生长的经验方程与灰色GM(1，1)模型研究

对日本落叶松三测树因子采用了5个经验方程和灰色GM(1,1)模型进行研究,经验方程中选中了柯列尔式,柯列尔式的各测树因子的残差平方和均小于GM(1,1)的残差平方和.     

VANET信道规律探讨与建模

由于车辆移动性和道路环境多样性,车用自组织网络(vehicular ad-hoc network,VANET)信道质量影响了数据传输的稳定性.通过探索分析VANET信道规律,发现VANET信道随距离变化存在3种不同丢包率分布状态.根据其不同特点,建立了信道丢包率经验模型.检验结果表明,该模型具有较高的准确度,能够用于VANET信道仿真和信道质量预测.     

缺失数据下半参数回归模型的经验似然推断

针对响应变量缺失下的半参数回归模型,构造模型中未知参数的经验对数似然比统计量,证明了所提出的统计量具有渐近χ2分布,由此构造未知参数的置信域,并就置信域的覆盖概率及区间长度方面,通过模拟研究与最小二乘法进行优劣比较.     

The optimal solution of multi-kernel regularization learning

In regularized kernel methods, the solution of a learning problem is found by minimizing a functional consisting of a empirical risk and a regularization term. In this paper, we study the existence of optimal solution of multi-kernel regularization learning. First, we ameliorate a previous conclusion about this problem given by Micchelli and Pontil, and prove that the optimal solution exists whenever the kernel set is a compact set. Second, we consider this problem for Gaussian kernels with variance σ∈(0,∞), and give some conditions under which the optimal solution exists.     

对有效数学活动的思考

荷兰数学教育家弗赖登塔尔认为：数学学习是一种活动.前苏联著名教育家斯托利亚尔在他所著的《数学教育学》一书中指出：“数学教学是数学活动的教学.”我国数学新课标明确指出：“数学教学活动必须建立在学生的认知发展水平和已有的知识经验基础之上.教师应激发学生的学习积极性,向学生提供充分从事数学活动的机会,帮助他们在自主探索和合作交流的过程中真正理解和掌握基本的数学知识与技能、数学思想和方法,获得广泛的数学活动经验……”可见数学活动内涵丰富,是数学教学的重要内容.然而,某些课堂的数学活动往往存在偏差,如形式单一、活动盲目,学生的参与度不高,活动的思维含量不高,使数学活动的有效性大打折扣.笔者认为：在平常教学中,要进行有效的数学活动,必须关注学生如下三个方面的和谐发展.     

借助高考题,搭建思维训练平台

在高三复习中选用一些历届高考题具有良好的教学价值,它们对复习和巩固数学基本知识、基本技能、基本活动经验和基本思想方法具有典型性、示范性和启发性,且对解题空间留有余地,可以为师生搭建一个展示思维体训练的平台.题目:（2004年高考数学上海理科卷第20题）已知二次函数y=f₁（x）的图像以原点为顶点且过     

半参数变系数部分线性模型的统计推断

本文在多种复杂数据下, 研究一类半参数变系数部分线性模型的统计推断理论和方法. 首先在纵向数据和测量误差数据等复杂数据下, 研究半参数变系数部分线性模型的经验似然推断问题, 分别提出分组的和纠偏的经验似然方法. 该方法可以有效地处理纵向数据的组内相关性给构造经验似然比函数所带来的困难. 其次在测量误差数据和缺失数据等复杂数据下, 研究模型的变量选择问题, 分别提出一个“纠偏” 的和基于借补值的变量选择方法. 该变量选择方法可以同时选择参数分量及非参数分量中的重要变量, 并且变量选择与回归系数的估计同时进行. 通过选择适当的惩罚参数, 证明该变量选择方法可以相合地识别出真实模型, 并且所得的正则估计具有oracle 性质.     

无界抽样情形下不定核的系数正则化回归

本文讨论样本依赖空间中无界抽样情形下最小二乘损失函数的系数正则化问题. 这里的学习准则与之前再生核Hilbert空间的准则有着本质差异: 核除了满足连续性和有界性之外, 不需要再满足对称性和正定性; 正则化子是函数关于样本展开系数的l²-范数; 样本输出是无界的. 上述差异给误差分析增加了额外难度. 本文的目的是在样本输出不满足一致有界的情形下, 通过l²-经验覆盖数给出误差的集中估计(concentration estimates). 通过引入一个恰当的Hilbert空间以及l²-经验覆盖数的技巧, 得到了与假设空间的容量以及与回归函数的正则性有关的较满意的学习速率.