企业诚信度的贝叶斯估计研究

本文利用贝叶斯分析方法建立了评估企业诚信度的概率估计模型，并选取了一些有代表性的企业进行实证分析。与现有的同类问题研究相比，本模型的特点是将决策者个人经验和主观判断作为先验信息与样本信息相结合、将财务数据与诚信表现相结合，从而提高了估计的可靠性和准确性。     

基于粗集理论的组合预测法在无形资产评估中的应用

针对如何评估企业无形资产的问题,运用基于粗集理论的组合预测方法,建立了企业无形资产评估的数量模型。该模型的特点是将组合预测方法中权系数的确定问题转化为粗集理论中的属性重要性评价问题,这样就在很大程度上克服了传统组合预测方法中权系数确定主观性太大的缺陷,而使得权系数的确定更具客观性。最后,结合实例阐述了基于粗集理论的组合预测方法在企业无形资产评估中的应用,进一步说明了该方法的可行性和有效性。     

高压下富氢高温超导体的研究进展

近年来,高压强极端条件下的富氢化合物成为高温超导体研究的热点目标材料体系.该领域目前取得了两个标志性重要进展,先后发现了共价型H3S富氢超导体(Tc=200 K)和以LaH10(Tc=260 K,–13℃),YH6,YH9等为代表的一类氢笼合物结构的离子型富氢超导体,先后刷新了超导温度的新纪录.这些研究工作燃发了人们在高压下富氢化合物中发现室温超导体的希望.本文重点介绍高压下富氢高温超导体的相关研究进展,讨论富氢化合物产生高温超导电性的物理机理,展望未来在富氢化合物中发现室温超导体的可能性并提出多元富氢化合物候选体系.     

多元电解质溶液表面张力的新型预测方程

将半理想溶液理论和Butler方程相结合建立了预测多元电解质溶液表面张力的新型线性预测方程.新方程可由二元系数据预测多元系的表面张力数据,而不涉及任何多元交互作用参数.利用不同温度下24个混合电解质溶液的表面张力数据对新方程进行了系统检验.结果表明新方程可利用298.15K时二元系的渗透压系数和不同温度下二元系的表面张力数据预测不同温度下高浓度的多元系的表面张力数据,且预测结果与实验数据符合得很好,并且预测结果普遍优于基于Pitzer方程的表面张力模型.     

天然无序蛋白质:序列-结构-功能的新关系

天然无序蛋白质是一类新发现的蛋白质,它们在天然条件下没有确定的三维结构,却具有正常的生物学功能,广泛参与信号传递、DNA转录、细胞分裂和蛋白质聚集等重要的生理与病理过程.无序蛋白质的发现是对传统的蛋白质"序列-结构-功能"范式的挑战.在这篇综述里,我们首先回顾了蛋白质的传统范式以及无序蛋白质的发现过程,然后介绍无序蛋白质在结构、序列、功能等方面的特征与相互作用,并以分子识别过程为例,进一步阐述目前国际上对无序蛋白质所具有优势的一些认识与观点.我们还分析了无序蛋白质研究在生命科学和医学等领域的应用前景,并介绍了国内在无序蛋白质领域的研究现状.     

概率神经网络及FAAS在植物药分类研究中的应用

用火焰原子吸收法（FAAS）测定了植物药中Fe、Mg、Mn、Cu、Zn和Ca元素的含量,采用主成分分析法对所测数据进行预处理,结合概率神经网络模型对中药功效类别进行识别预测研究,取得了较满意的结果。     

基于径向基神经网络预测的混沌时间序列嵌入维数估计方法

根据Takens定理,研究了混沌时间序列相空间重构嵌入维数的选取问题.提出了基于径向基函数神经网络预测模型性能的嵌入维数估计方法,即根据嵌入维数与混沌时间序列预测模型性能的变化关系来确定嵌入维数.通过对几种典型混沌动力学系统的数值验证,结果表明该方法能够确定出合适的相空间重构嵌入维数. 关键词： 混沌 相空间重构 嵌入维数 预测     

Pair production of neutral Higgs bosons from the left-right twin Higgs model via γγ collisions

The left-right twin Higgs (LRTH) model predicts the existence of the neutral Higgs bosons (h, Φ⁰), which can be produced in pairs (Φ⁰Φ⁰, hh, Φ⁰h) via γγ collisions at the next generation e⁺e^- International Linear Collider (ILC). Our numerical results show that the production cross section of the neutral Higgs boson pair Φ⁰Φ⁰ can reach 8.8 fb. The subprocess γγ→Φ⁰Φ⁰ might be used to test the LRTH model in future ILC experiments.     

基于逆模糊数的模糊时间序列预测的新方法北大核心

Song和Chisson于1993年提出模糊时间序列预测理论．虽然至今已经提出许多模糊时间序列预测模型,但是迄今为止尚未给出预测未知年数据的模糊时间序列预测模型．提出基于逆模糊数的模糊时间序列预测的新方法该模型对广西大学已知的2001-2012年的注册数进行预测分析,平均预报误差率比相关文献的方法有所改善．还对广西大学未知的2013年和2014年注册数进行预测研究．方法是短期预测的一种模糊时间序列预测方法．     

短期噪声下两种长记忆性判别方法的小样本比较

本文以长记忆性的两种对数周期图方法为研究对象,在小样本下,从长记忆性的估计均值,估计精度和检验效果等方面比较分析了短期噪声对Geweke,Portert和Hidak(1983,GPH)和Andrews,Guggenberger(2003,AG)两种方法的影响及作用机理.结果发现当存在短期噪声时,尽管AG方法的大样本性质优于GPH方法,但其小样本性质并不十分稳健.主要而言,AG方法仅在较小负根情形下对GPH方法的修正效果明显;当噪声中含有较大负根时,存在过度修正问题;而当噪声中含有正根时,存在修正不足问题.此外,还研究了短期噪声下的带宽选择问题.通过对不同带宽下两种方法小样本性质的比较研究,发现在带宽极小处,两种方法的统计特征非常敏感;而带宽较大时,两种方法的统计特征不再收敛.笔者认为按照误差均方根最小选择带宽是一个相对可以接受的方案.