Nonlinear Time Series Forecast Using Radial Basis Function Neural Networks

In the research of using Radial Basis Function Neural Network (RBF NN) forecasting nonlinear time series, we investigate how the different clusterings affect the process of learning and forecasting. We find that k-means clustering is very suitable. In order to increase the precision we introduce a nonlinear feedback term to escape from the local minima of energy, then we use the model to forecast the nonlinear time series which are produced by Mackey-Glass equation and stocks. By selecting the k-means clustering and the suitable feedback term, much better forecasting results are obtained.     

半群代数中理想FA良序基的构造

讨论了在半群代数k[A]中,如何利用Gause-Jordan消元法去构造半群代数的理想的良序基,进而得到理想的良性基-Groedner-基。     

三体纯态的纠缠度与量子控制隐形传送的理论分析

对三体纯态,V.Coffman等提出了分布纠缠的概念及纠缠的度量"tangle".本文由变换算符出发,以三粒子作为量子通道对一个任意的粒子态实现控制隐形传送为例,给出纠缠度与量子控制隐形传态之间满足的关系.     

神经网络中的逼近问题

本文主要讨论径向基神经网络对函数，连续泛函及连续算子的逼近．     

原生质体诱变选育去甲基金霉素高产菌

采用紫外线、同平板梯度浓度亚硝基肌，纯铜蒸气激光诱变去甲基金霉素生产菌金霉素链霉菌的原生质体，结果表明原生质体对各种诱变剂的敏感性较高.正变幅度较大.原生质体经紫外线、同平板梯度浓度亚硝墓肌复合诱变后，筛选到一菌株，重新制备原生体，经激光诱变，选育出高产菌株S. A. HU02，去甲基金霉素效价从2831u/ml提高到4337u/ml，提高了53. 2，经多次传代产量性状非常稳定.     

TiO2表面光催化基元过程

在过去的几十年里,得益于二氧化钛(TiO₂)作为光催化剂在光催化分解水、污染物降解方面的潜在应用,人们对TiO₂光催化剂的开发、改良以及TiO₂表面光催化机理的基础研究方面都投入了巨大的精力。因此,在超高真空环境下,利用不同的实验和理论方法,人们对TiO₂表面(特别是金红石TiO₂(110)表面)的热催化和光催化过程进行了大量的研究,以此来获得上述重要反应中的一些机理性的信息。本文中,将从TiO₂的物质结构以及电子结构开始,然后着重介绍TiO₂表面光生电荷(电子和空穴)的传输、捕获以及电子转移动力学方面的进展。在此基础上,总结了甲醇在金红石TiO₂(110)、TiO₂(011)以及锐钛矿TiO₂(101)表面光化学基元反应过程的一些实验结果。这些结果不仅能增进我们对表面光催化基元过程的认识,同时也能激励我们进一步去研究表面光催化基元过程。最后,基于现有光化学实验结果,简短地讨论了我们对光催化反应机理的一点看法,并提出了一个可能的光催化模型,这可以引起人们对光催化反应机理更全面的思考。