基于免疫算法的组合预测方法

利用免疫算法搜索全局最优解能力,提出了一种其于免疫算法的组合预测权系数确定的新方法,并给出了具体算法.仿真实验结果表明了免疫算法在组合预测方面具有很好的可行性和有效性.     

关于有限Abel群直接因子的平均数

对于有限Ａｂｅｌ群Ｇ，ｔ（Ｇ）定义为其直接因子的个数，在［５］中，Ｅ．Ｋｒａｔｚｅｌ对于和式得到一渐近公式，对应余项为△＿１（ｘ）．本文利用Ｅ．Ｆｏｕｖｒｙ和Ｈ　．Ｉｗａｎｉｅｃ的方法，得到了关于△＿１（ｘ）的一个新的估计，改进了Ｈ．Ｍｅｎｚｅｒ等人的结果．     

指数对理论

1 指数对的定义和基本性质 定义 设f:(N,2N]→R满足:f(x)有无穷多阶导数且存在y>0,s>0,使得对所有整数q≥0及N相似文献   

周期分析法在棉红蜘蛛发生程度预测中的应用

本文应用周期分析方法对江陵县棉红蜘蛛—朱砂叶螨的预测预报技术作了新的尝试．经对江陵县３６年历史资料拟合，符合率高达９４．４％．运用这一技术对该县１９８７—１９９６年棉红蜘蛛发生程度进行了１０年长期预测预报．     

EXPONENTIAL STABILITY AND PERIODIC SOLUTION OF HYBRID BIDIRECTIONAL ASSOCIATIVE MEMORY NEURAL NETWORKS WITH DISCRETE DELAYS

In this paper, we study the existence, uniqueness, and the global exponential stability of the periodic solution and equilibrium of hybrid bidirectional associative memory neural networks with discrete delays. By ingeniously importing real parameters di > 0 (i = 1,2, …, n) which can be adjusted, making use of the Lyapunov functional method and some analysis techniques, some new sufficient conditions are established. Our results generalize and improve the related results in [9]. These conditions can be used both to design globally exponentially stable and periodical oscillatory hybrid bidirectional associative neural networks with discrete delays, and to enlarge the area of designing neural networks. Our work has important significance in related theory and its application.     

R.S.Singh的一个猜想的证明:离散情形

本文讨论了一维离散指数族在平方误差损失下的经验Bayes估计问题.证明了其参数的任何经验Bayes估计的渐近最优收敛速度都不可能达到O(n^-1),即使参数空间被限定于一个有限区间.这意味着,Singh(对Lebesgue指数族情形提出)的一个猜想,在离散指数族情形,被证明是正确的.     

线性加指数效用函数的组合投资研究

应用无差异曲线法较好地解决了在投资决策分析中具有特殊重要地位的线性加指数效用函数的最优组合投资比例的求解问题,并给出实例予以说明.     

介质光波导的数值计算及近似方法

综述介质光波导中模式分析方法的最新进展。着重分析严格的数值分析方法及近似方法最近的研究进展。依据方法的计算精确度、计算效率和计算复杂度等因素．对有限元法和有限差分法这两种数值分析方法以及有效指数法和频谱指数法等近似方法进行讨论。论述磁光波导的分析方法。     

3-乙氧基-6-取代苯氧基哒嗪除草活性的相关性研究

在分子拓扑理论的基础上,构建了新的结构信息价连接性指数mχY和取代基染色指数I,并用它们研究了3 乙氧基 6 取代苯氧基哒嗪的除草活性pI50与其结构之间的定量关系,给出了相关方程,相关性良好,复相关系数分别为R1=0.9807、R2=0.9926、R3=0.9881,并预测了几个化合物的pI50值,预测值pI50(cal.)与测定值pI50(exp.)相当吻合.新方法计算方便、结果可靠.     

BP人工神经网络用于除草剂活性预测

采用AMI方法研究了10种新型的磺酰脲类除草剂的电子结构，并以原子的Mulliken净电荷和除草剂在不同浓度(100，10mg／L)下对油菜、稗草两种作物的根、茎部位的抑制率为训练样本集。构造并训练得到具有活性预测能力的BP神经网络．结果表明，该BP网络不仅能对训练样本很好拟合。亦能对未知化合物的活性作出很好的预测．