共产主义实现过程的数学刻画

指出了极限蕴含着理想与现实的统一,以此刻画了共产主义的实现过程——人类社会可以无限地趋近共产主义.把人类社会视为一个系统,提出了它的两条基本公理.借助于公理法,利用逻辑推理论证了劳动将逐渐成为人们的第一需要、劳动创造财富、人类的思想觉悟可以逐渐达到共产主义人生观等重要结论.     

利用反预报方法从截面预言近滴线丰质子核的结合能

在Origin等数据处理软件中,当实验数据较少时,自由参数的不同初始化设置会导致较大的结果差异,这为物理结果的确定带来较大不确定性.通过最小二乘法分析了345MeV/u ~(78) Kr+~9Be反应中产生的丰质子同位素的截面和结合能,并得到线性回归方程.通过回归方程,利用结合能预报部分丰质子核素的截面,以及通过实验截面对近质子滴线核素的结合能进行反预报测量.这对于近质子滴线的丰质子核素实验测量具有较好的借鉴意义.     

利用ARGO实验寻找GRBs的本底研究

位于西藏羊八井宇宙线观测站(海拔4300 m)的ARGO-YBJ实验具有高海拔、大视场、全覆盖特点,其阈能约几百个GeV,在探测高能GRBs方面具有独特的优势.ARGO-YBJ实验不能分辨光子和质子,要在大量的宇宙线事例中找出光子信号,就必须正确地估计背景事例率,这是寻找高能GRBs的关键.本文采用"等天顶角法"对ARGO实验中寻找GRBs的宇宙线本底进行了分析.由于地球的自转,天顶角随着时间的变化而变化.本文重点分析了长暴在其持续时间内天顶角的变化,从而更加准确地进行了本底估计.     

Fe~(3+)-水合红菲绕啉二磺酸钠分光光度法测定异烟肼

基于异烟肼分子结构中的酰肼基具有较强的还原性,可将Fe~(3+)还原为Fe~(2+),选择水合红菲绕啉二磺酸钠作为Fe~(2+)的显色剂,建立了可见分光光度法测定异烟肼的新方法.在最佳实验条件下,异烟肼的浓度在0.04~3.2μg·mL-1范围内符合比尔定律,表观摩尔吸光系数ε=1.14×104 L·mol~(-1)·cm~(-1),检测限为0.033μg·mL~(-1).方法可用于异烟肼片剂和尿样中异烟肼含量的测定.     

两种改进的非线性方程组四阶迭代求解法

文章基于两点Gauss型求积公式,分别结合梯形积分公式和Adomian分解法构造了两种牛顿型迭代格式.借助泰勒展开式,文章证明了这两种迭代格式都具有四阶收敛,并通过数值实验例子验证这两种迭代格式的有效性.     

中职教学中FANUC系统数控车床对刀方法研究

在数控生产中,对刀是十分重要的一个环节.哪怕是有了正确的加工程序,也会因为不会对刀而加工出废品.加工质量的好坏与对刀的精度有着直接的关系,对刀的效率也极大地影响着加工效率,从而影响生产效率,影响生产成本.在学生的日常数控实习实训中,也总会出现很多对刀带来的问题.该文就以FANUC Oi 系列数控车床为例,通过原理和实例结合,研究常用的对刀方法.     

解决一类优化问题的变分迭代法

考虑利用变分迭代方法求解最优化问题,分别给出了求解一般的有约束和无约束最优化问题的基本步骤,并通过实例说明了所给方法的有效性.     

宁波市公共自行车服务满意度评价模型构建研究

以宁波市公共自行车为例，将因子分析法与二项logistic法相结合，对采集的1 688份居民满意度有效问卷展开分析。利用因子分析法筛选出6个因子，利用二项logistic法剔除并筛选出5个有效因子构建公共自行车服务满意度评价模型，合理评估当前宁波市公共自行车服务满意度。同时，利用随机抽取并不参与建模的5%问卷样本对评价模型进行校验，以确保模型的准确性与合理性。该研究有助于合理评价当前宁波市居民对公共自行车的服务满意度，同时适用于对未来一段时间内公共自行车服务满意度的预测。     

一类血吸虫病模型Hopf分支的频域分析

运用频域上的分支理论研究了一类血吸虫病传播模型的Hopf分支动态，严格证明了Hopf分支的存在性，运用四阶调和平衡方法推导出由Hopf分支产生的周期轨的近似解析表达式、频率和振幅。研究结果表明，被感染的钉螺由潜伏期进入易传染期的几率δ对人体内寄生虫数量有重要影响。     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.