实代数数的代数表达式的符号判定

将符号计算方法与数值计算方法结合起来应用于计算机代数领域,构造了一种判定实代数数的代数表达式的符号的算法,并在计算机数学系统上加以实现,算法的基本思想是对每一个实代数数ａ定义了一个二元组（Ｉ,ｆ（ｘ））,其中Ｉ是包含ａ的区间,ｆ（ｘ）是ａ所满足的多项式,并将代数数的运算转化为对应的二元组的运算,同时结合多项式的根的最短距离估计式,从而达到对代数数的代数表达式进行符号判定的目的。     

基于神经网络的股市预测

本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果．     

广义强非线性拟变分不等式

引入并研究一类新的广义强非线性拟分变不等式,构造新的迭代算法,在没有紧性条件下,证明这类拟变分不等式解的存在性及由算法生成的迭代序列的收敛性,所得结果包含了近期一些作者的工作作为特例。     

一种提高BP算法学习速度的有效途径

ＢＰ网络在实际应用中的最大障碍就是学习速度慢这一问题。本文在详细分析与论证的基础上得出：在学习过程中,通过对ｓｉｇｍｏｉｄ函数形状的动态调整可有效地提高ＢＰ网络的学习速度,而且这一方法实现简单、易于理解、具有普遍适用性。同时本文对近期发表的有关文献中所提出的一些不恰当的观点和结论进行了修正和补充。     

异构机群系统中并行任务的分层调度算法

研究在异构机群系统中,使并行任务执行完成时间最短的调度算法．有许多启发式的任务调度算法在同构的分布式计算系统中是很有效的,但在异构机群系统中,由于每个任务在每个处理机上的执行时间不同而失去意义．本文以任务集内任务的拓扑次序为基础,将任务集分层,提出了分层调度算法．它是一个简单而且实用的算法,在某些情况下能达到局部最优,时间复杂度为Ｏ（ｎｍ）,其中ｎ为任务数,ｍ为处理机数．     

水稻广亲和品种与籼粳亚种的亲缘关系

以典型的水稻籼粳亚种代表品种为参照群体,根据ＲＦＬＰ和ＳＳＲ标记座位上等位基因在亚种间的频率分布,确定了３个广亲和品种的基因组与两亚种的亲缘关系．如果亚种间无分化的等位基因在控制亚种间杂种育性上为显性,则这些品种的广亲和性可以用这类等位基因的高含量来解释．新等位基因的衍生及它们在亚种间的分化是导致亚种间部分生殖隔离的直接原因．由Ｉｋｅｈａｓｈｉ和Ａｒａｋｉ提出的“等位基因互作”模型与我们对广亲和性遗传基础的解释是高度一致的．     

籼粳交稻米品质性状的遗传相关分析

用种子性状遗传模型对籼粳交稻米８个主要品质性状的遗传相关进行了研究。结果表明,在籼粳杂种中,稻米品质性状之间的遗传相关主要涉及到种子直接遗传效应和母体遗传效应。其中,５个理化品质性状之间以直接效应相关为主,其次为母体效应相关;５个理化品质性状与３个外观品质性状之间只有直接加性、母体加性和母体显性相关;３个外观品质性状之间的遗传相关主要归因于母体效应。尤其是母体加性效应。在所有的性状对中,仅胶稠度和     

一个集中分布式资源搜索算法的改进

本文介绍了一个集中分布式资源搜索算法由近及远算法的改进算法,并分析了改进算法的性能,证实了改进算法比原来的由近及远算法有较小的通信量。     

一种子带适应的图象恢复最小二乘迭代算法

研究了基于子波变换的图象最小二乘恢复技术,提出了一种具有子带适应性的选代算法实验结果表明,采用该算法的恢复图象的质量和迭代收敛的速率均优于常规的空域解法．     

基于遗传算法的RBF神经网络设计

采用了遗传算法自动构造ＲＢＦ网络,把网络结构的形式作为一个子集选择问题来解决,并提出了新的遗传操作算子来改进遗传算法,加快了收敛速度,提出了算法的实用性,文中介绍了遗传算法的结构与优化原理,并给出了ＲＢＦ网络结构的生成方法,用仿真结果证明了本算法的可行性。