具有时变时滞的两个复杂动态网络间的外同步

本文讨论了一类具有时变时滞的驱动 响应网络的外同步问题。以线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov泛函方法，获得了该两个〖JP3〗复杂动态网络间达到外同步的判据。即当系统参数满足下列条件之一：即当（1）0≤τ·(t)≤σ<1， Mi>0,Si>0,Ui(t)λicMiΓλicΓΤ Mi(1－σ)Si<0,i=2,…,N；（2）τ·(t)≤0, τ(t)≤τ， 0<τ< SymboleB@ ， Mk>0,Sk>0,UkλkcMkΓ－YkτHΤZkλkcΓΤ Mk－YΤk－SkτλkcΓΤZkτZkHτλkcZkΓ－τZk<0,k=2,…,N，则驱动 响应网络达到外同步。最后用数值例子验证了结论的有效性。
     

基于二叉树结构双优化的SVM多分类算法研究

针对传统二叉树在多分类问题上存在分类精度不够高和时间复杂度较高的不足,提出了一种基于二叉树结构双优化的SVM多分类学习算法。此算法利用遗传算法对已经提取的特征参数子集和核参数进行双重优化,以获得最优的主要特征参数,从而有效地解决了样本结构复杂、分布不平坦的多分类识别问题。作者运用UCI数据库中的数据,通过仿真实验,并就经度和时间复杂度与有向无环图法和一对一法作比较,结果表明本文提出的算法具有较好的优越性。
     

亲历福建土楼申遗

福建土楼是世界上独一无二的大型民居建筑，很多始建于明、清时期。其造型独特，规模宏大，结构奇巧，以丰富的文化内涵、独特的聚居方式、合理的布局及与自然环境相融合的选址理念而备受世人瞩目。2008年7月6日，中国福建土楼在加拿大魁北克市举行的第32届世界遗产大会上，被正式列入《世界遗产名录》。本文作者为亲历福建土楼申遗过程的外国专家，对中国建筑的文化遗产有着独特的视角和理解。     

一个推广的周期非线性色散波方程的爆破解

使用经典的数学技巧研究了一个推广的周期非线性色散波方程的柯西问题。通过使用Kato半群理论，获得了这个方程局部解的存在唯一性。在关于初值的适合条件下，得到了这个方程的一个精确爆破图景（即解在有限时间爆破当且仅当lim supt↑T{supx∈S|γux(t,x)|}=+ SymboleB@ ）和一个爆破结果（即解爆破的一个充分条件）。
     

非光滑B- 预不变凸优化问题的解集刻画 (运筹学与控制论)

给出了具有不等式约束的非光滑B-预不变凸优化问题的最优解集的各种刻画。首先,利用Clarke次微分建立了该优化问题最优解的充分必要条件;再讨论了该优化问题在其解集S上的一个性质:最后建立了该优化问题解集的5种等价形式,即S={x∈M〈^ξ,η(z,x)〉=0,^ξ∈cf(x)=(x∈M〈^ξ,η(z,x)〉≥0,^ξ∈cf(x)}={x∈M〈^ξ,η(x,z)〉=〈^ζ,η(z,x)〉,^ξ∈C(z),^ζ∈cf(x)}={x∈M〈^ξ,η(x,z)〉≥〈^ζ,η(z,x)〉,^ξ∈C(z),^ζ∈cf(x)}={x∈M〈^ξ,η(x,z)〉=〈^ζ,η(z,x)〉=0,^ξ∈C(z),^ζ∈cf(x)},并举例验证这5个集合都相等,为S={0}。     

基于GIS的区域人口统计数据空间化——以重庆都市区为例 (三峡地区资源环境生态研究)

人口分布空间化是解决统计数据与自然要素数据融合分析的有效途径。本文基于2009年重庆市的人口统计数据,以居民点为指示因子,使用GIS空间分析与统计学分析方法分析居民点分布与影响因子之间的相关性,相关性分别为-0.608、-0.902、0.94、0.994、0.952、0.995、0.957。利用居民点缓冲区的概念,用因子分析法得到海拔高度、土地利用、道路交通及河流水系4个因子对人口分布的影响权重,分别为0.726 75、0.000 6、0.026 7及0.248 0,然后通过数据融合实现研究区人口统计数据的空间化。结果表明,通过数据融合产生的人口密度与各区县实际平均人口密度的相关系数大于0.85。最终生成的栅格人口密度数据在一定程度上反映了研究区内部人口分布的空间化。     

产品消费的更新回报模型及应用

本文将更新回报理论应用到产品消费中。产品价格的确定不仅仅取决于生产的成本，还应包含服务成本。本文运用更新回报理论，建立了产品消费的更新回报模型。该模型表明：只有降低成本，提高产品的质量，延长产品的寿命，制定合适的更新策略，才能保障厂商获得合理的利润。通过计算获得了一定条件下消费者的长期平均费用：*和厂商的期望利润：*，并举例进行了实证分析。(注：*表示公式，见正文)
     

具有学习效应的重新排序问题(运筹学与控制论)

重新排序问题是一种新型的排序模型,它有着重要的实际应用背景。生产部门根据自己的生产计划或是由客户提出的要求,在生产前一定时期内事先有一个作业方案,将已有的任务或订单按照某一规则安排好,使某一目标值最优。但是在即将开始生产之前或在生产过程中又有新的客户订单或任务到达。这时就要把新的任务和原有的还未加工的任务一起加工。为了不失信于对原客户的承诺或不耽误原任务的完成,这就要求在原有的工件或任务的次序不至于打乱得过多的前提下,使得总的目标函数值达到最优。本文考虑学习效应作用下的最小化总完工时间的重新排序问题,其中工件的加工时间是其所在序列加工位置有关的函数。对于最大序列错位、总序列错位和最大时间错位下的最小化总完工时间问题均给出了多项式时间算法,对于总时间错位下的最小化总完工时间问题提出了动态规划算法,并证明这个算法是拟多项式时间的。     

Real time monitoring of nucleic acids ligation based on molecular beacon

The replication, ligation and repair of nucleic acids are essential life processes that based the survival, pro-creation and evolution of creatures. These interactions involving proteins (enzymes) and nucleic acids have fas-cinated great interest of scientists[1]. The nucleic acids ligation has been revealed that it is catalyzed by ligase and co-enzyme (ATP or NAD)[2—4]. Along with in-depth re-search, the nucleic acids ligation becomes a significant and common tool employed in bioengineerin…