用分类与回归树算法进行人才识别

高校人才的引进对学校的发展十分重要．传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别，这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性．给出了一种新的定量的人才识别的方法，它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别，更具科学性．分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则，为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持．     

煤灰熔融温度多项式模型的偏回归函数分析

为了考察煤灰中的化学组分对熔融特性温度的贡献，借助我国69种重要的商业用煤的灰熔融特性温度和灰中SiO2和Al2O3等6种主要化学组分的测试数据，利用多项式模型的偏回归函数分析方法，对煤灰的熔融特性温度进行一至四阶多项式模型回归分析，获得了各化学组分的偏回归函数。研究结果表明：各化学组分的偏回归函数能够表现熔融温度对应于该组分变化的趋势；同一组分偏回归函数不同，该组分对变形温度、软化温度和熔融温度的影响存在较大的差异；CaO和TiO2的偏回归函数反映熔融温度变化趋势的可信度最高。实验为进一步研究煤灰熔融特性温度的数学模型和参数选择提供参考。     

一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计

本文提出了一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计,证明了当设计矩阵呈病态时,广义两步有偏估计的均方误差小于两步协方差改进估计的均方误差.     

含硫化物废水在升流式填料塔中的处理及数学模拟

在升流式填料塔中,通过接种排硫硫杆菌形成稳定生物膜.在pH值和温度分别控制在 7. 0±0. 1和 30±2℃条件下,进水质量浓度分别为 85. 76, 177. 83, 269. 55和 394. 26mg/L时,改变硫化物容积负荷 (VLR)和溶解氧水平进行正交试验.研究和分析硫化物容积负荷与溶解氧共同作用下硫化物的去除规律、硫酸盐的生成规律以及单质硫的生成率,并对建立的模拟方程进行了验证.结果表明,在升流式生物填料塔内废水中的硫化物去除率能达到9500以上;应用模拟方程,对于不同的进水浓度,都能找到一个最佳的运行工况.在硫化物去除率和单质硫的生成率达到最佳时,保持反应器的最大容积负荷和最小的溶解氧.     

纳米催化剂KF/Al2O3制备条件的正交设计与优化

采用正交设计法优化了浸渍法制备固体超强碱KF/Al2O3催化剂工艺参数.以丙烯腈和丙二酸二乙酯的Michael加成反应收率为考察指标,对催化剂制备工艺进行优化,并采用SPSS统计软件包对制备工艺参数进行多元回归统计,并根据回归拟合的多项式数学模型,讨论了浸渍法制备的较佳工艺.     

SPM的数学基础及其在脑功能成像研究中的应用

探讨SPM的数学基础,给出了SPM中利用一般线性模型(General LinearModel,GLM)构建统计参数图的方法;为了适应处理功能磁共振成像(functionalMagnetic Resonance Imaging,fMR I)数据的需要,对一般线性模型做了扩展,推导出扩展的GLM的检验统计量和自由度.最后将扩展的一般线性模型应用于一个具体的fMR I实验,说明了方法的有效性.     

测压铜球的温度统一修正方法探讨

介绍了测压铜球在实际动测时由于工作环境温度变化产生铜球测压误差的原因，借助了多批铜球高低温动标数据，分析了国产铜球高低温误差的变化规律，阐明了建立统一的测压铜球温度误差修正的意义，探讨了测压铜球温度修正公式的建立方法，运用回归技术获得了统一的测压铜球的温度修正公式，并对该修正公式的可信性进行了验证。     

改进的多层递阶回归算法在进出口贸易中的应用

用改进的多层递阶回归算法建立数学模型，并以此来精确预测未来进出口贸易总额的数值大小，根据对未来进出口贸易总额的预测值，制订相应的政策和采取有效措施来发展进出口贸易。     

三峡库区克山病产生的地理环境分析

为了探明三峡库区克山病的发病机理,作者选定库区几个重病区进行了病情与生态环境的分析,首先通过对库区病区的自然地理环境特点和化学地理特点的剖析,初步证实了克山病高发病区多为贫硒环境。然后根据统计资料对土壤中硒等生命元素与病情进行多元逐步回归分析,得出一系列的元素组合判别式,其中,硒始终是病因产生的主导因素,这更进一步的映证了以前的研究结论:即环境中硒缺乏是导致克山病早期病变的基本因素。最后提出了克山病防治措施。     

汇率预报的非线性组合建模与预测方法研究

近年来的经济统计研究表明,组合预测比单项预测具有更高的预测精度,但线性组合预测方法在汇率的组合建模与预测方面存着较大的局限性。本文提出了一种基于支持向量机回归(SVM)的汇率非线性组合建模与预测新方法,并讨论了建模中SVM核函数、损失函数的选取和容量控制等问题。对于英镑、法郎、瑞士法郎、日元对美元等汇率时间序列的组合建模与预测结果表明,该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理外汇市场这种具有一定程度不确定性的非线性系统的组合建模与预测方面有很好的应用价值。