基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

果蔬气调包装设计及贮藏期预测

建立了果蔬气调包装的数学模型,通过数值模拟预测包装袋内的气体浓度变化及达到动态平衡时的气体浓度,给出了包装材料的确定方法及不同气调参数下果蔬气调包装贮藏期的预测方法.以黄桃为研究对象,测定了5℃和25℃下自发气调包装的气体浓度变化规律,进行了0℃及体积分数为2%O2、5%CO2初始浓度条件下的主动气调包装贮藏实验.实验结果验证了数学模型预测结果的正确性.     

日本沼虾感光器Gqα基因的扩增及分析

采用分子生物学方法，提取日本沼虾感光器的总RNA，反转录成c DNA。根据Gq蛋白α亚基的保守序列设计简并引物，通过巢式PCR扩增出日本沼虾感光器Gqα基因的片段，并将该片段克隆到pMD 18-T载体上进行序列测定，结果显示此基因片段由369bp组成。翻译成氨基酸序列（123aa），Blast搜索结果比较该片段氨基酸序列与美洲鲎、美洲龙虾、冈比亚按蚊等6种动物的Gqα氨基酸保守序列具有高度同源性（83.74％～95％），其中与冈比亚按蚊的Gqα氨基酸序列同源性最高（95％）。     

偏微分方程非线性脉冲波的研究

阐述了利用偏微分方程研究非线性脉冲波的历史背景和研究现状，说明了偏微分方程非线性脉冲波研究中有待于解决的问题，以引起更多学者关注这一问题的研究。     

凸约束非线性方程组的非单调投影L-M方法

提出一种非单调投影L-M方法求解凸约束非线性方程组,在通常假设条件下,证明了算法具有强收敛性,给出了数值试验结果.     

可变时滞非线性非自治偏差分方程的线性化振动性

各学科对多变量系统进行分析与处理时所涉及的数学模型要求越来越高，其中许多用到差分方程模型。本文在前人工作的基础上，建立了在更一般的条件下，具有可变时滞的非线性非自治偏差分方程的几个线性化振动性定理。并给出了应用例证，达到了预期目的。     

蝗虫cyt b基因部分序列的多样性和分子系统学研究

利用蝗虫线粒体DNA(mtDNA)基因组中细胞色素b(cyt b)基因部分序列,研究其系统进化关系,所测序列与黑尾果蝇的同源序列一起经Clustal X1．8软件比对,选定46条片段均为432 位点的cyt b基因序列,其中变异位点共有137个;选定13条片段均为258个位点的cyt b基因序列,其中变异位点共有72个;选定27条片段均为640位点的cyt b基因序列,其中变异位点有235 个．利用MEGA 2．1软件,以黑尾果蝇为外群,用p-distance及k-2参数模型、N-J法和ME法构建系统进化树．对蝗虫的系统进化关系进行了研究,确定其分类地位,并对蝗虫进化关系进行初步探讨．     

高速公路软基最终沉降预测的范例推理方法

针对高速公路软基沉降的复杂性和不确定性，充分利用地质资料，运用模糊相似优先的概念，构造了高速公路软基最终沉降预测模型。对每个影响软基沉降的因素，分别建立了软基目标范例与源范例之间的模糊相似优先关系。经过影响因素之间的两两比较，获得了不同影响因素下软基的目标范例与源范例之间的相似性序列，计算得到软基目标范例和源范例之间的综合相似性序列，从而找到与软基目标范例最相似的源范例，实现了软基最终沉降预测。实例评价结果与实际沉降观测结果一致，这为预测软土地基路基沉降提供了一种新的方法。     

桥梁施工的工序时间与投入资源的经济学分析

针对桥梁工程施工进度计划编制及工期成本优化中所涉及的工序作业时间和费用确定问题，以工序作业时间的定额计算法为基础，应用经济学中的“边际收益递减规律”，分析工序投入资源量与产量和直接费用的关系，提出根据最佳资源投入量及最大资源投入量，计算工序正常作业时间及正常费用、临界作业时间及临界费用的方法。结果表明；该计算模型是确定工序作业时间及费用的一种较简便可行的方法，使施工进度计划编制与工期成本优化的结果更加可靠。     

Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

研究了Cohen-Grossberg神经网络模型的指数稳定性．运用非线性测度方法证明了神经网络平衡点的存在性和惟一性，接着通过构造一个新颖的Lyapunov泛函，得到了神经网络指数稳定的全新充分条件，并给出了解的指数衰减的精确估计．与已有文献相比，文中给出的条件更为宽松且易于验证．