人工神经网络及其在金融预报中的应用

讨论了人工神经网络在金融汇率预报中的应用。其中介绍了广义交互验证(Generalized Cross Validation)法如何应用于确定神经网络中隐层的个数,并用实例说明了该方法甚至对复杂的非线性函数也可以得到很好的逼近。详细地介绍了运用人工神经网络作两周向前汇率预报的计算步骤。其平均相对误差(APE)为10*E-3的数量级,而国际上通用的状态空间模型及Box-Jenkins的ARIMA模型的预报误差都在10*E-2的数量级。     

磨削温度在线监测与预报系统的建模研究

针对磨削温度的变化特征及其不同的影响因素,对人工神经网络预报模型及灰色理论GM（1,1）预报模型应用于磨削温度在线监测与预报中的优缺点进行了分析,提出了一种新的ANN－GM（1,1）综合预报模型,对该模型进行了理论分析和工艺实验研究。     

抗肿瘤药物卡巴醌构效关系的人工神经网络方法的研究

本文运用人工神经网络的一典型模型－“反应传播”模型，研究了抗肿瘤药物卡巴醌的构效关系，全部３９个样本分为训练集（３５个样本）和预报集（４个样本），神经网络的预测成功率达１００％，结果表明，该方法性能良好，可望成为药物构效关系分析的一种有效的辅助手段。     

用Loeb测度构造正则及τ－光滑Borel测度

设（Ｘ，Ｔ）是Ｔ２空间，Ｔ１是拓扑Ｔ的基，Ａ是＊Ｘ上的内代数，ν是Ａ上的内测度，本文用无穷小方法证明了：在ｋ－饱和的非标准模型中，若Ｘ是正则空间，且对每一Ｔ∈Ｔ１，＊Ｔ∈Ａ，则对Ｘ的每一Ｂｏｒｅｌ集Ｂ，ｓｔ－１（Ｂ）∈Ｌｕ（Ａ）∩ｎｓ（＊Ｘ），且νｓｔ－１｜Ｆ（Ｘ）是τ－光滑Ｂｏｒｅｌ测度，νｓｔ－１｜Ｆ（Ｘ）是Ｒａｄｏｎ测度；若对每一Ｔ∈Ｔ，＊Ｔ∈Ａ，并且对每一Ｔ∈Ｔ及每一ε∈Ｒ＋，有闭集ＣＴ，使Ｌ（ν）（＊Ｔ－＊Ｃ）＜ε，则对每一Ｂｏｒｅｌ集Ｂ，ｓｔ－１（Ｂ）∈Ｌ（ν，Ａ）∩ｎｓ（＊Ｘ）且νｓｔ－１｜Ｆ（Ｘ）是正则τ－光滑Ｂｏｒｅｌ测度．文中并讨论了这些结果在测度扩张中的应用     

高阶混合型中立差分方程解的振动性

研究奇数阶混合类型的中立型差分方程：△ｍ（ｘｎ＋ｃｘｎ－ｈ＋ｃ＊ｘｎ－ｈ＊）＝ｑｘｎ－ｇ＋ｐｘｎ＋ｇ．得到关于解振动的一系列新的判别准则．例如：若ｍ＜ｇ＊，ｐ＞［（ｇ＊－ｍ）ｇ＊－ｍ／ｇ＊ｇ＊　＋ｃ（ｈ＋ｇ＊－ｍ）ｈ＋ｇ＊－ｍ／（ｈ＋ｇ＊ｈ＋ｇ＊）］ｍｍ且要么ｈ＊＞ｇ＊．ｐ＋ｑ＞ｃ＊　ｍｍ·＊ｈ＊－ｇ＊）ｈ＊－ｇ＊／（ｈ＊－ｇ＊＋ｍ）ｈ＊－ｇ＊＋ｍ＊，要么ｇ＞ｃ＊（ｈ＊＋ｇ）ｈ＊＋ｇｍｍ／（ｈ＊＋ｇ＋ｍ）ｈ＊＋ｇ＋ｍ　则此方程是振动的，等等．     

关于弱正则＊—N（2，2，0）代数的若干结果

引入了弱正则＊－N（2，2，0）代数的概念，着重探讨了弱正则＊－N（2，2，0）代数的投射集P（S）及Q^＊（S）的性质，得到了投射集构成群的一个必要条件，证明了在弱正则＊－N（2，2，0）代数中，每一个幂等元集都是投射集。     

一类三次Kolmogorov系统的定性分析

研究了一类三次Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ系统ｘ＝ｘ（Ａ０＋Ａ１ｘ－Ａ３ｘ＾３＋Ａ２ｙ），ｙｄ＝ｄｙ（－１＋ｘ＾２－６（（＊）；ｘ＝ｘ（Ａ０＋Ａ２ｘ－Ａ３ｘ＾２－Ａ２ｙ），ｙ＝ｙ（－１＋ｘ＾２－ｙ）（＊＊）。得到：（１）Ａ０＞Ａ２，Ａ２＜Ａ３＜Ａ１时，系统（＊）在第一象限内不存在极限环；（２）当Ａ３＞Ａ２，Ａ０＋Ａ２＞１／２时，系统（＊＊）在第一象限内是全局稳定性的。     

超实数域~＊R的拓扑结构

研究了超实数＊Ｒ上的两种常用拓扑──Ｑ－拓扑及Ｓ－拓扑的结构．证明了（＊Ｒ，Ｑ）是完全不连通的；＊Ｒ中的Ｑ－紧集只有有限集；＊Ｒ中的每个银河都是（＊Ｒ，Ｓ）的连通分支；＊Ｒ中每一长度有限的区间（可以不是闭的）都是Ｓ－紧的；以及＊Ｒ／≈既是（＊Ｒ，Ｑ）的上半连续分解，也是（＊Ｒ，Ｓ）的上半连续分解等Ｑ－拓扑及Ｓ－拓扑的一些基本性质．同时也纠正了前人关于Ｑ－拓扑性质的一些错误结论．     

C_PCP与_w_w_CPCP的关系

本文证明了下面２个结果：（１）当Ｘ＊具有ＰＣＰ时，Ｃ＊ＰＣＰ与（ｗ＊－ｗ）ＣＰＣＰ等价；（２）Ｘ＊具有Ｃ＊ＰＣＰ当且仅当Ｘ＊具有（ｗ＊－ｗ）ＣＰＣＰ且对Ｘ＊的每个非空ｗ＊－紧凸子集Ｋ，（ｗ＊－ｗ）ＰＣ（Ｋ）含有Ｋ的一个ｗ＊－稠密Ｇ子集．     

人工神经网络及其在气候预测中的应用

利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料，采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统，试验结果表明，人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力，在平均绝对误差（MAE）小于1C的条件下，年尺度上气温的实际预报准确率达到75％，充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值。     

曲马多PVC膜选择性电极的研制

介绍了一种曲马多ＰＶＣ膜电极。该电极以曲马多——四苯硼缔合物为电活性物质，线性范围为４．０＊１０￣（－５）—４．０＊１０￣（－２）ｍｏｌ／Ｌ，检测下限为１．４＊１０￣（－５）ｍｏｌ／Ｌ，斜率为５９．８ｍＶ／ｐｃ。电极在ｐＨ＝３．０－７．０之间对曲马多的回收率为９６．７％，电极被用于曲马多片剂和针剂中曲马多的含量测定，取得了较为满意的结果。     

人工神经网络方法在短期天气预报中的应用

将人工神经网络方法试用于南京夏季短期降水分级预报，根据南京夏季梅雨期的天气特点，用统计和动力学方法从HLAFS（高分辨率有限区域预报系统）预报产品中寻找预报因子，然后用2种方法选取输入因子分别对人工神经网络进行训练，并利用抽取的5天雨量实况作降水分级预报检验．通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现：与HLAFS数值模式的降水预报相比，人工神经网络降水预报方法的准确率提高了20％以上，而且漏报、错报明显减少；特别是与逐步回归预报相比，大到暴雨的预报准确率得到了明显提高，这一研究表明人工神经网络方法在短期天气预报中也会有较大的应用价值．     

格内的~＊－关系（Ⅱ）

在文［１］中作者定义了格内的（△~（－１））＊－关系，本文引入了格内元素的弱透视和弱子透视的概念，并讨论了在相对半有朴格、相对有补格和相对原子并格内（△~（－１））＊－关系与弱透视及弱子透视之间的关系，从而给出了在相对半有补格、相对有补格及相对原子并格内（△（－１））＊－关系的一些等价命题。     

纯正合，H－纯正合及FPH－纯正合

定义了Ｈ－纯正合及ＦＰＨ－纯正合的概念，讨论了纯正合与Ｈ－纯正合及ＦＰＨ－纯正合之间的关系，得到：一个模Ｍ是绝对纯的充分必要条件是（Ｅ（Ｍ）／Ｍ）￣＊为（Ｅ（Ｍ））￣＊的纯子模。这里，Ｅ（Ｍ）是Ｍ的内射包，（·）￣＊＝Ｈｏｍ：（－，Ｑ／Ｚ）。     

人工神经网络在定量结构-活性相关(QSARs)研究中的应用

人工神经网络（ANN）源于模拟人脑中信息处理过程的计算机模型,它独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用领域中取得了显著的成效,介绍了人工神经网络的原理及其在定量结构－活性相关（QSARs)研究中的应用,并对其进一步的应用做了展望。     

基于人工神经网络算法的某机场雾的模式识别预报

基于人工神经网络（ANN）误差后传算法（BP模型），通过对100个有雾天气个例和50个无雾天气个例进行模式识别训练，用前期（前日08、14、20时实测资料）的温、压、湿、风等要素指标建立起了某机场雾的ANN识别预报模型。该模型具有很好的拟合效果，独立样本的试验和检测结果均达到较为精确的预报效果，具有实际应用意义。     

神经网络建模计算稀土卤化物的熔化焓

采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法研究了稀土氟化物、氯化物、溴化物和碘化物的熔化焓与离子键参数之间的关系,由２５组文献数据建立了预报稀土卤化物熔化焓的统一模型,并预报了其他４５个稀土卤化物的熔化焓。ＡＮＮ模型计算结果与已有文献数据吻合,没有实验数据报道的预报结果也显示出良好的规律性,说明人工神经网络建模预报化合物的熔化焓是一种有效的方法。     

雌甾－双卟啉仿酶模型化合物的合成与构型

雌甾－双卟啉仿酶模型化合物的合成与构型＊陈淑华陈焰＊＊罗诚李东红（四川大学化学系）李恒光（四川抗菌素研究所）金属卟啉在生物体内具有多种特殊功能．鉴于甾体具有刚性骨架，并能提供良好的疏水平面，用于构筑二聚卟啉仿酶模型化合物，既有利于稳定构象，又可为底物...     

水文预报的人工神经网络方法

本文在水文学文献上首次应用人工神经网络模型（ＡＮＮ）对广东省目前最大的飞来峡水电枢纽工程控制水文站北江横石站的日均及逐时流量进行了预报，资料包括５年洪水季节的逐时流量和全年的日均流量。研究表明能有效的模拟非线性的实际水文系统。本文提出的模型与现有的ＣＡＲ，ＡＲ和ＲＷＴＬ等线性模型进行了比较，为此鉴别了１４９个模型，ＡＮＮ模型在明显的增加了预报长度同时提高了预报精度。     

可控增长条件下一类椭圆型方程弱解的局部极值原理

研究二阶非线性椭圆型偏微分方程－ｄｉｖＡ（ｘ，ｕ， ｕ）＋ Ｂ（ｘ，ｕ，ｕ）＝μ，在可控增长结构条件－Ａ（ｘ，ｚ，η）·η≥λ｜η｜ｐ－Ａ｜η｜ｐ＊－１，Ｄ｜Ａ（ｘ，ｚ，η）｜＜Ａ１（｜η｜~(ｐ－１)十｜ｚ｜ｐ＊（１－１／ｐ）．｜Ｂ（ｘ，ｚ，η）｜≤Ａ（｜η｜ｐ（１－１／ｐ＊）＋｜ｚ｜ｐ＊－１）下，应用 Ｍｏｓｅｒ迭代法得出弱解的局部极值原理，并进一步得出弱解的内部估计和全局估计．