基于区间直觉模糊数的得分函数与精确函数及其应用

在模糊决策理论中，区间直觉模糊数的排序是一个非常重要的理论问题.运用得分函数和精确函数对区间直觉模糊数进行有效排序的关键是得分函数和精确函数的科学构建.本文基于得分函数和精确函数的内涵，运用概率论全概率公式思想提出了新的得分函数和精确函数，并证明了其公理化的性质.通过大量的实际数据测算与比较分析，验证了本文提出的得分函数和精确函数的科学性，从而在对区间直觉模糊数排序时更有效、更准确.     

亚纯函数系数微分方程解的复振荡性质

综合运用Nevanlinna值分布的理论,Wiman-Valiron的理论及其它复分析中的常用方法研究了复域上高阶微分方程解带有小函数时复振荡的性质,该文的结果将二阶情形推广到高阶情形。     

青光眼生物力学研究进展

 青光眼是全球第一位不可逆性致盲眼病，高眼压是视功能损伤的主要危险因素，降眼压是目前青光眼治疗的主要手段。生物力学问题是青光眼致病机制、预防和治疗研究的重要内容。小梁网房水外流阻力增大是眼压升高的主要因素，眼压升高将导致虹膜变形、瞳孔阻滞、眼前房房水流场改变、视神经纤维层及筛板厚度变薄、视功能损伤等。本文从眼压测量、房水流场测量、视功能损伤等方面综述了近年来青光眼生物力学的研究进展。     

具有超级感染和Logistic增长的两菌株传染病模型

研究一类具有Logistic增长和超级感染的两菌株传染病模型.首先,证明模型解的非负性和有界性;其次,讨论平衡点的存在性和局部稳定性;最后,运用Lyapunov函数方法与LaSalle不变集原理得出其全局稳定性,并通过数值模拟验证了理论结果.     

血浆N末端脑利钠肽水平和心脏超声功能参数在评估临床心功能分级中的价值研究

目的探讨血浆N末端脑利钠肽(NT-proBNP)水平和心脏超声功能参数在评估临床心功能分级中的价值.方法选取慢性心力衰竭患者106例,入院次日清晨抽取患者空腹肘静脉血,采用酶联免疫法检测血浆NTproBNP水平,并对患者进行纽约心脏病协会(NYHA)心功能分级评定,之后进行心脏彩色多普勒超声检查.结果血浆NT-proBNP水平与心功能分级之间呈明显正相关(P0.01);左心室短轴缩短率、左心射血分数与心功能分级之间呈明显负相关(P0.01);左心室舒张末期内径、左心室收缩末期内径与心功能分级之间呈明显正相关(P0.01);不同心功能分级之间血浆NT-proBNP水平、各心脏超声功能参数均存在明显差异(P0.01);其中,心功能Ⅰ级和Ⅱ级,Ⅲ级和Ⅳ级之间差异均无统计学意义(P0.05),Ⅲ级与Ⅰ级、Ⅱ级,Ⅳ级与Ⅰ级、Ⅱ级之间差异均有显著统计学意义(P0.01);NT-proBNP联合心脏超声检查对不同心功能分级的诊断特异性和敏感性明显高于血浆NT-proBNP水平、心脏超声检查,差异具有统计学意义(P0.05).结论血浆NT-proBNP水平联合心脏超声功能参数能够客观准确地判断慢性心力衰竭患者的心功能情况,有助于指导临床对该类患者的治疗及判断预后.     

浅谈如何发挥高职院校图书馆的教育职能

阐述了高职院校图书馆的教育职能，分析了阻碍高职院校图书馆教育职能发挥的原因，提出了发挥高职院校图书馆教育职能的对策。     

Hook函数在进程操作中的应用

Hook(钩子)作为消息处理的程序段,它通过系统调用实现挂入系统。其能先于目的程序率先截获原本发往该地的消息,从而率先得到控制权。阐述了Hook函数在操作系统进程时的行为,分析了Hook函数的原理、目的、意义和实现方法,详细介绍了Hook函数的使用细节,揭示了它的使用技巧和作用,为通过它实现对系统的深层次操作提供了借鉴。     

联系一些特殊函数的Hilbert型积分不等式及其算子范数表达式

利用权函数方法、实分析技巧和特殊函数的相关理论,建立一个多参数的联系一些特殊函数的Hilbert型积分不等式及其等价式,证明其常数因子是最佳的,并给出其算子范数的表达式.     

The effect of target function on the predictive performance of the two‐stage ridge estimator

The main thrust of this study is to consider the problem of simultaneous prediction of actual and average values of the simultaneous equations model through the target function of Shalabh (Bulletin of International Statistical Institute, 1995, 56, 1375–1390). We focus on the predictive performance of the two‐stage ridge estimator with the motivation for eliminating the disorder arising from multicollinearity. An optimal biasing parameter of the two‐stage ridge estimator is derived by a minimization process of prediction mean square error. In addition, an optimal estimator for the weight of observed value in target function is attained theoretically. The results inferred from a numerical example and a Monte Carlo experiment provide a dramatic improvement in the predictive ability of the two‐stage ridge estimator.     

基于Copula函数和M-K检验的时空数据异常识别方法

针对时空数据异常识别精度不足的问题,从时间维度和空间维度融合思想出发,构建了一个时空数据异常识别框架.基于该框架,在分布未知情况下,采用阿基米德Copula函数推导了不同空间位置属性数据之间的差异概率.与此同时,建立了以高值点数为核心的空间数据转化方法,形成了空间秩序列,确定了用于假设检验的期望和方差.最后,以窗口大小、范围半径为模型参数,通过M-K检验给出了异常数据的识别方法.实验表明,该方法能够进一步提高时空数据异常检测精度,具有更强的识别能力.