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.     

一类带等式约束非光滑最优化问题的逐次二次规划方法

本文对一类带等式的非光滑最优化问题给出了一种逐次二次规划方法。这类问题的目标函数是非光滑合成函数，约束函数是非线性光滑函数。该方法通过逐次解二阶规划寻找搜索方向，使用ｌ１－罚函数的非精确线搜索得到新的迭代点。我们证明了算法的全局收敛性并给出了数值试验结果。     

采用多元化的教学手段,提高物理人才的综合素质——南开大学物理学基础科学人才培养基地建设经验介绍

介绍了南开大学国家物理学基础科学研究人才培养基地在十多年的建设中,通过多元化的教学手段提高学生的学习自主性,通过加强科研训练提高物理人才综合素质的经验和取得的成果.     

下料问题的优化模型及其快速算法

结合生产实际中具体的下料问题,本文建立了该类问题的优化模型,并提出下料方式的遴选三准则,即高利用率优先准则,长度优先准则和时间优先准则.运用本文的算法对一维下料的利用率高达99.6%,机器时间4秒.对二维的利用率为98.9%,机器时间约7秒.     

美国的五套教材

我们这里说的五套中学数学教材是:[1]Contemporary(当代的)Mathematics in Context(与背景相联系的)(Core-Plus).编者:Coxford等,1998;[2]Interactive(交互的、互相影响的)Mathematics Pro-gram.编者:Fendel and Resek,1997;[3]Math Connections(联系):A Secondary Mathematics Core Curriculum(核心课程).编者:Berlinghoff,Sloyer,and Hayden,2000;[4]Mathematics:Modeling(给…建立模型)OurWorld(ARISE).编者:Garfunkel,Godbold and Pollak,1998;[5]SIMMS Integrated(综合的,整体的,互相协调的)Mathematics:A Modeling Approach(模型方法)Using Technology.编者:Lott and Burke,1996.     

分子聚集理论在医药学研究中的应用

本文利用聚集型状态方程，克拉贝龙方程以及临界条件推出聚集活性参量方程．分析结果表明，医药的药理活性是可以用聚集活性参量予以定量表征．本文给出了某些医药的主要的药物成分，如氧化亚氮 乙醚、氯仿和水杨酸甲酯等嘛醉剂），一氧化氮（硝酸甘油）、乙醇胺（医药活性剂）和多巴胺（神经递质）的生物活性数据．实践经验表明，这些化学品分别在生命体的心血管系统、神经系统和免疫系统中起着重要的药理功能作用．这表明，本文研究的内容在医药学研究领域有其重要意义．     

线性分式规划最优解集的求法

本文使用多面集的表示定理，导出了线性分式规划最优解集的结构，并给出确定全部最优解的计算步骤。     

非光滑非凸多目标规划解的充分条件

Kuhn-Tucker型条件的充分性一直是最优化理论中引人注意的一个问题.本文对非光滑函数提出了几个非凸概念,然后,讨论了非光滑非凸多目标规划中Kuhn-Tucker型条件和Fritz John型条件的充分性,在很弱的条件下,建立了一系列充分条件.