基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

静脉滴注的临床决策

提出了静脉滴注的动力学一般模型，讨论了模型的性质，在给药剂量确定的条件下，探讨了调整滴注速率使治疗效果达到最佳的临床决策方法。     

原子力显微镜在生物物理领域的新应用

介绍了原子力显微镜在生物物理领域的最新应用:蛋白质去折叠、DNA拉伸、生物膜受力,通过分析实验得到的力谱,可以获取关于蛋白质、DNA、生物膜结构信息.原子力显微镜不仅能反映测量体系的力学性质,由于其具有独特的时间、空间分辨及实时成像,因而能提供更多信息.     

基于自适应预测滤波理论的模数转换器设计方法

基于自适应差分量化理论，提出了在不增加转换位数的情况下提高模数转换器(ADC)动态范围的一种设计方法。该方法通过量化输入与预测的差值来获得预测增益，从而扩大ADC的动态范围；通过差分量化值与预测值相加得到输出信号，并将该分别采用LMS和RLS算法进行处理．得到输入信号的预测值．计算机模拟结果证实，上述两种算法均能使模数转换器的动态范围提高约25dB．比较而言，RLS算法收敛速度更快，收敛性更好，但计算量较大．     

使用非单调技术的不精确预条件牛顿类方法解非线性方程组

本文提供了预条件不精确牛顿型方法结合非单调技术解光滑的非线性方程组．在合理的条件下证明了算法的整体收敛性．进一步，基于预条件收敛的性质，获得了算法的局部收敛速率，并指出如何选择势序列保证预条件不精确牛顿型的算法局部超线性收敛速率．     

Longitudinal leaky surface acoustic wave on Y-rotated cut quartz substrates

The properties of Quasi-longitudinal leaky surface acoustic wave(QLLSAW) on Y-rotated cut quartz substrates were presented. The phase velocity of QLLSAW on the quartz substrate along some orientations can be up from 6200 m/s to 7100 m/s, circa 100% above that of regular SAW. Both theoretical and experimental results show that QLLSAW propagating along some promising orientations for SAW devices are of small power flow angle and low tem-perature coefficient, for example, along the Euler angle (0°155.25°? 42°?, the measurements of phase velocity and temperature coefficient of delay of QLLSAW are 6201 m/s and 12.9 ppm/℃. The experimental results show that QLLSAW had little absorption by liquid loading on the substrate surface, which proved that the direction of particle motion is the same as wave vector and parallel to the surface of the substrates, i.e., the wave is of the properties of longitudinal wave.     

配合物氧化还原反应中的电子迁移轨道

研究了配合物氧化还原反应中的过渡态配合物结构 ,电子迁移轨道及反应速率。     

不同加载方式下路堤沉降性状与预测模型研究

从考虑土体流变的本构关系出发 ,证明了瞬时加载、线性或者近似线性加载和分级加载情况下路堤沉降的性状 ,提出了从数学上能满足各自变形特征的预测模型 ,工程实例分析表明了在不同条件下采用不同模型的合理性和实用性     

修饰态布居的选择性激发对无反转激光的作用

以三能级V型系统为例研究修饰态布居的选择性激发对无反转激光增益的作用. 当非 相干驱动场的频谱宽度远小于驱动场产生的修饰态能级的间距时，非相干驱动场只将一个修 饰态的布居抽运至激发态. 借助原子的衰减通道，系统中形成单向布居转移通道，从而建立 修饰态布居的选择性激发. 利用修饰态布居的选择性激发，可以摆脱裸态共振无反转激光的 三个限制: (1) 不再要求辅助的低频驱动跃迁比高频激光跃迁具有更高的衰减速率；(2) 显 著降低非相干激发速率的阈值；(3) 无反转激光的线性增益不再反比于相干驱动场的强 关键词： 修饰态布居的选择性激发 无反转激光增益 原子衰减速率 非相干激发阈值速率     

Local Prediction of Chaotic Time Series Based on Support Vector Machine

Based on phase space delay-coordinate reconstruction of a chaotic dynamics system, we propose a local prediction of chaotic time series using a support vector machine （SVM） to overcome the shortcomings of traditional local prediction methods. The simulation results show that the performance of this proposed predictor for making onestep and multi-step prediction is superior to that of the traditional local linear prediction method and global SVM method. In addition, it is significant that its prediction performance is insensitive to the selection of embedding dimension and the number of nearest neighbours, so the satisfying results can be achieved even if we do not know the optimal embedding dimension and how to select the number of nearest neighbours.