方差方量模型中保G—M估计的线性变换

考虑方差分量模型（Ｙ，Ｘβ，Σ↑ｔ↓ｉ＝１σｉ＾２Ｖｉ），假设Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计存在。本文给出了可观测的随机向量Ｙ的线性变换Ｆ为保Ｇ－Ｍ估计的变换（即存在ＦＹ的线性函数为Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计）的充要条件，并指出在变换前后的模型中，Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计相同。     

5‘端序列对hGM—CSF在大肠杆菌中表达水平的影响

设计交购构建了三种起始密码子ＡＴＧ上下游不同序列的人ＧＭ－ＣＳＦ原核表达质粒，对其核苷酸序列进行了分析验证后、使它们分别在大肠杆菌中表达了人ＧＭ－ＣＳＦ。结果表明，：ｐＬＧＭ３对ＧＭ－ＣＳＦ的表达量比ｐＬＧＭ１高的６倍，比ｐＬＧＭ伉约３倍。     

增长曲线模型中Gauss－Markoff估计的最优性

给出了增长曲线模型的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计，研究了增长曲线模型下Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计的最大概率性质。     

α—混合样本凸极小M—估计的渐近性质

基于α－混合样本，考虑由极小化凸判决函数定义的Ｍ－估计，得到了Ｍ－估计的相合性、收敛速度、弱表示和Ｂａｈａｄｕｒ型强表示。     

5＇端序列对hGM－CSF在大肠杆菌中表达水平的影响

设计并构建了三种起始密码子ＡＴＧ上下游不同序列的人ＧＭ－ＣＳＦ原核表达质粒，对其核苷酸序列进行分析验证后，使它们分别在大肠杆菌中表达了人ＧＭ－ＣＳＦ．结果表明：ｐＬＧＭ３对ＧＭ－ＣＳＦ的表达量比ｐＬＧＭ１高约６倍，比ｐＬＧＭ２高约３倍．     

具有逐块圆型边界的堆垒域上的--方程的一致估计

Ｃ~ｎ空间中由任意Ｎ个圆型域构成的具有逐块圆型边界的堆垒域Ｄ，建立了具有离散全纯核的整体Ｂｏｃｈｎｅｒ－Ｍａｒｔｉｎｅｌｉ－Ｎｏｒｇｕｅｔ积分公式，获得了－－方程－ｕ＝ｇ的整体解及其一致估计．     

半导体漂移-扩散方程解的上下界整体估计

考虑漂移－扩散半导体方程瞬态解的整体有界性估计问题。在迁移率和产生－复合满足适当条件下，应用Stampacchia的最大模估计方法，给出解的上下界整体估计。     

药剂GMT—A的分子量与缓蚀性能研究

本文介绍了水处理剂ＧＭＴ－Ａ的缓蚀性能与其分子量大小的关系。研究结果表明，经高速离心机分离后所得的ＧＭＴ－Ａ低分子量组份具有良好的缓蚀性能，而高分子量组份具有的絮凝净化作用。研究还证实，ＧＭＴ－Ａ水处理剂在絮凝净化与缓蚀两方面都具有比上述单一组份更优越的应用效果，表明药剂ＧＭＴ－Ａ分子间有协同效应作用。     

变换数据生长曲线模型的参数估计

本文主要讨论变换数据生长曲线模型有关参数估计的问题，给出了保持ＧＭＥ，容许性范围不变的变换（Ｃ１，Ｃ２），在γｋ（ＣｉＸｉ）＝γｋ（Ｘｉ），ｉ＝１，２不成立时，提出了Ｂ的一种新的有偏估计，给出了其相对效率的上界，证明了这种有偏估计在ＭＳＥ准则下可优于变换数据的ＧＭＥ，甚至也可优于无变换的ＧＭＥ。     

Stein流形上б^—算子的Lipschitz1／2估计

得到了Ｓｔｅｉｎ流形上（ｐ，ｑ）型б＾－方程解的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ１／２－估计。     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

GM(1,1)模型的性质及改进

在对GM(1,1)模型进行分析的基础上,经过理论推导,得出了初始数对预测没有影响的结论,对GM(1,1)模型进行改进,给出了GM(1,1)模型Ⅰ。当向原始序列添加相同的数字时,预测值将更改,由此提出了GM(1,1)模型Ⅱ,利用粒子群算法,得到最佳的增加量。仿真结果表明,GM(1,1)模型Ⅰ和模型Ⅱ具有较高的精度。     

地空导弹武器系统维修费用灰色预测模型

维修费用的预测是武器装备全寿命周期费用管理的重要部分。针对地空导弹维修费用数据量有限规律性不同的特点,选用灰色理论进行维修保障费用预测:首先,简要分析了GM(1,1)模型,讨论了维修费用数据的处理;然后,以某新型地空导弹武器系统为例,具体探讨了灰色预测模型的应用,并对比分析了老信息灰色预测、新信息灰色预测和新陈代谢预测模型的精度;由实例分析可知,新陈代谢预测模型的精度更高、计算量更小。     

植物转基因对现代农业的促进作用及其食用安全性

介绍了植物转基因技术在农作物的改良、农药的减少使用和生态环境的改善等方面所作的贡献。还对转基因食品的毒性和过敏性、转基因植物栽培所面临的生态风险及转基因产品政府监管的必要性做了相应的介绍。转基因植物、转基因食品及其衍生品商业化已有30多年,到目前为止绝大多数科学论文都已证明转基因植物与非转基因植物在成分上无显著差异。最近天然转基因甘薯(红薯)的发现更进一步表明了转基因产品的安全性。     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

灰色预测和时序预测的探讨

本文讨论了灰色模型,特别是GM(1,1)模型的特点和适用范围,并将GM(1,1)模型和时序AR(n)模型结合起来(称为组合模型),对我国轻工业产量发展指数等三个项目分别进行了组合模型预测。结果表明,在一般GM模型中引入AR模型可显著提高预测的准确度;在非平稳时序建模中引入GM模型,可作为提取趋势项的另一种方法。文中还从预测的角度将灰色模型和时序模型进行了比较和分析,对“灰”的物理概念进行了初步探讨。     

基于自适应粒子群算法的GM(1,1)模型及其应用

将自适应粒子群算法优化GM(1,1)模型的参数用于武汉市电力负荷预测,与普通GM(1,1)及标准粒子群优化的GM(1,1)模型的预测结果比较,发现采用自适应粒子群算法优化参数的GM(1,1)模型具有更理想的预测结果。     

一种改进的动态灰色GM(1,1)模型在深基坑形变监测中的预测分析

针对传统GM(1,1)模型在处理浮动较大数据时精度不高的问题,提出了一种基于背景值优化和残差改进的动态GM(1,1)模型。利用复化Simpson3/8求积公式取代传统的算数均值计算模式,再通过原始序列的新陈代谢来实现模型的动态更新,在此基础上联立残差GM(1,1)模型,得到改进后的GM(1,1)模型。结合某地铁深基坑沉降观测数据,并对比于传统GM(1,1)模型的预测结果,发现提出的改进后GM(1,1)模型具有更高的精度和更好的适用性。     

一种新的灰色无偏GM(1,1)模型建模方法

通过分析GM（1，1）白化方程的解析表达式，建立了无偏的GM（1，1）模型，给出了估计模型参数的新方法。该模型具有白指数律重合性，它突破了|α|较大对GM（1，1）模型不能应用的禁区，提高了模型的实用性和模型的精度。     

灰色模型GM(2)的建立及实际应用

对灰色模型GM ( 1 ,1 )的缺陷进行了分析 ,引入新的预测模型GM ( 2 ) ,并将两种模型进行比较 ,对于变化幅度较大的序列 ,GM ( 2 )优于GM ( 1 ,1 ) ,这为实际应用提供了一种有效的预测方法。