基于基因表达式编程的股票指数时间序列分析

基因表达式编程（GEP）是遗传算法研究的新分支．针对股票对象的特点，提出了适应股票规律的GEP—STOCK模型，包括n时段—STOCK—GENE，STOCK—fitness以及STOCK-GEP算法，并以上海证券交易指数时间序列数据为对象做了实验．进行了误差和指数涨跌分析．实验结果表明GEP—STOCK模型预测精度较高，20d的平均绝对误差为11．08，平均相对误差为0．64％．从涨跌情况预测来看，模型对6d后指数的涨跌判断，正确率高于80％以上．     

圆长为k的n阶单圈图中第二大Merrifield-Simmons指数

图的独立集数目在化学上称为Merrifield—Simmons指数，它是化学图论中应用比较广泛的拓扑指数之一．文献[2]得到n阶单圈图中具有最大、次大以及最小的Merrifield—Simmons指数的图类，以及讨论了当圈长的为k时具有最大Merrifield—Simmons指数的图．本文给出了圈长为k的n阶单圈图中第二大Merrifield—Simmons指数．     

基于图像识别的棉花水分状况诊断研究

探讨了利用图像识别技术快速获取棉花水分信息的方法。分析了颜色参数与棉花水分含量及水分含量指数的关系，并建立了水分状况的预测模型。结果表明，HIS颜色系统的色调H值与棉花含水量显著正相关，而亮度I值和水分含量指数呈极显著正相关；RGB颜色系统的G—R与棉花水分含量及水分含量指数相关性最好。以G—R参数和棉花水分含量及水分含量指数建立回归模型，预测精度分别达到了90．71％和91．02％，顶测模型分别为0．3955＋0．0139（G—R）（R^2=0．7460^＊＊）和-0．0428＋0．0223（G—R）（R^2=0．8552^＊＊）。基于图像识别技术诊断棉花水分状况是可行的，有单成为作物水分信息获取的新手段。     

一类2级,3级G-正交指数拟合的 Runge-Kutta方法

数值求解刚性常微分方程初值问题，已经构造了许多方法，具有某些特性的方法常可使数值解继承原问题的许多重要特性．本文将RK方法的G—正交性与指数拟合相结合，考虑一类既具G—正交性又是指数拟合的2级和3级RK方法．     

蟹状星云Chndra卫星观测数据的X射线谱分析

首次用Chandra卫星资料详尽的对蟹状星云弧秒尺度区域以及主要的活动区进行了X射线谱分析．测得了蟹状星云中的主要活动区：如环面(torus)，结节(knots)，亮条纹(wisp)，喷流(东南方向)，反向喷流(西北方向)的光子谱指数(photon index)．同时在环面区，分析了光子谱指数随径向的分布．有迹象表明，在内环中可能存在一个在理论和观测上以前都没有提及到的粒子加速区．结节是整个蟹状星云中光子谱指数最低的地方，这表明粒子在这些区域得到加速．东南方向的喷流的谱指数和环面内暗区的谱指数类似，而西北方向的反向喷流具有最大的光子谱指数．得到的结果同XMM(X—Ray Multi—Mirror Mission)卫星的结果进行比较，两基本一致．     

局部积分C—半群与抽象Cauehy问题

本主讨论了指数有界的积分Ｃ—半群的表示与逼近，给出了指数有界的积．分Ｃ—半群的积分形式的指数公式及作为Ｌａｐｌａｃｅ逆变换的不同形式的表示式；得到了指数有界的积分Ｃ—半群与其生成元之间的某种相互连续依赖性。     

气囊式蓄能器气体多变指数值域的研究

为合理选择蓄能器多变指数取值，应用热力学基本原理，分析了气囊式蓄能器的热力学性质和影响多变指数实际取值的各种主要因素，指出了气囊式蓄能器气体多变指数的值域范围为1—1．4；同时应考虑实际用途和工况。     

半正定复方阵的一些性质

研究了半正定复方阵的性质及行列式理论，取得了一些新的结果，推广和改进了Minkowski、Ky—Fan、Ostrowski—Taussky等著名行列式不等式，扩大了Minkowski不等式的指数范围，削弱了华罗庚不等式的条件．     

红松阔叶林择伐后早春植物物种及多样性变化研究

调查发现，红松阔叶林经择伐后，与对照林分相比，不仅早春优势植物种类及其在群落中的地位有一定的改变，物种种类组成也发生了较大的变化．从物种多样性指数上看，除优势度指标经择伐林分升高外，种数、丰富度指数、Shannon—Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数都稍低于对照林分．     

壳模型湍流的分岔行为

研究了Gledzer-Ohkitani—Yamada模型f0-δ参数空间中的动力学行为．我们根据阵发时间间隔长度平均值的临界标度指数、稳定与不稳定周期轨道对以及2种轨道对应的李雅普诺夫指数的正负等3个方面论证了该模型阵发混沌的相变机制为鞍结点分岔．此外，计算得到时间间隔长度平均值的标度指数和李雅普诺夫指数的标度指数在临界点附近近似互为倒数．进一步我们给出了f0-δ参数空间的相图，该相图把参数空间划分为周期、准周期和阵发混沌区域．     

一类时滞分布参数系统的指数渐近稳定性

研究了一类时滞分布参数系统的稳定性，给出了系统指数渐近稳定的充分条件，并对相应的系数不确定系统进行了研究，获得了鲁棒指数渐近稳定的判别准则。     

随机时滞系统指数稳定的鲁棒性

研究了一类半线性随机时滞系统的指数稳定性,建立了这类系统均方指数稳定和几乎必然指数稳定的判据     

一类时滞中立型脉冲系统的稳定性分析

探讨了一类时滞中立型脉冲系统的全局指数稳定性问题.基于李雅普诺夫稳定性理论,运用线性矩阵下等式技术给出了系统的全局指数稳定性的充分条件,并利用该理论可进一步分析其它中立型脉冲时滞系统的指数稳定性问题。     

Markov跳变的非线性脉冲系统指数稳定性

研究了具有Markov跳变的随机脉冲系统的p阶矩指数稳定性和几乎必然指数稳定性.首先, 利用平均停留时间, 基于Lyapunov函数,建立了这类系统指数稳定的充分条件;然后,基于M-矩阵,给出了指数稳定的代数判据;最后,给出一个例子说明本文结果的有效性.     

一类中立型泛函微分方程的弱指数渐近稳定性

推广了温立志提出的弱指数渐近稳定概念,将之应用于中立型泛函微分方程,得出了一些关于弱指数渐近稳定和指数渐近稳定的判别定理.包含了温立志的结果.     

具有混合时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析

研究了均方意义下的具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性,利用It微分公式和Lyapunov泛函,得到了一个关于其指数稳定时滞无关的充分条件.具体实施方法是运用It微分公式沿所考虑的神经网络对构造的Lyapunov泛函进行微分,得到了系统稳定的代数判据.最后,通过一个数学样例说明了所得结论的有效性.目前文献尚未见同时具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性的相应结果,由于Cohen-Grossberg神经网络更具有代表性,其研究意义与应用前景不言而喻.     

模糊时滞系统的全局指数稳定性

针对模糊时滞系统,设计了非线性状态反馈控制器以确保闭环系统全局指数稳定.该设计方法把全局指数稳定条件归结为p个线性矩阵不等式,可以有效的利用计算机求其数值解.一个应用例子和仿真结果证明了该方法的有效性.     

不确定性随机时滞神经网络的稳定性

研究了一类不确定性随机可变时滞的半线性神经网络系统,应用Lyapunov函数,Razumikhin定理,建立了这类系统的均方指数稳定和几乎必然指数稳定的判据。     

带扩散的随机种群系统的指数稳定性

讨论了Hilbert空间上一类带扩散的随机种群系统的指数稳定性,利用Ito公式、指数鞅公式和一些特殊不等式得到了带扩散的随机种群系统指数稳定的充分条件．     

一类随机微分方程Runge-Kutta方法的指数稳定性

为进一步研究随机微分方程的稳定性,给出了随机微分方程的二级Runge-Kutta方法的算法格式,研究了二级显式随机Runge-Kutta方法的均方稳定和指数稳定的条件,并证明了对于线性检验方程,均方稳定性和指数稳定性的关系.