关于单K4—群的个群

证明了群阶的最大素因子≤１０＾６０的单Ｋ４－群共有１０１个。     

基于自适应神经模糊推理系统的企业市场预测

针对传统的市场预测方法几乎回避了市场信息具有模糊性的特点，出现的用神经网络进行市场预测又不能表达模糊语言的情况，分析了自适应神经模糊推理系统的结构机理，提出了用自适应神经模糊推理系统进行企业市场预测；仿真结果说明了该方法的有效性和可行性。     

计算机科学中的数学教育

从计算机科学的研究对象出发,论述了数学在计算机科学的产生和发展过程中的重要性;阐述了数学教育在计算机科学专业人才培养中的地位和作用;分析了目前在计算机科学的数学教育中存在的问题;提出了计算机科学中数学教育的一些具体实施方案．     

E_π~n-群的子群

设G是有限群,π是若干素数组成的集合.若G含有Hallπ-子群,则称G为E_π-群;若G是E_π-群,并且其所有Hallπ-子群均共轭,则称G为C_π-群;若G是C_π-群,并且G的任意π-子群均含在某Hall π-子群,则称G为D_π-群.此外,如果G含有幂零Hallπ-子群,称 G为E_π~n-群.有例子表明:E_π~n-群的子群不必为E_π~n-群,如G=PSL(2,31),π={3,5},这时G为E_π~n-群,但G含有同构于A_5的子群H,而H不是E_π~n-群.     

Inner Eπ^n—groups

ＩｎｎｅｒＥ_π~ｎ－ｇｒｏｕｐｓ￥ＤｅｎｇＨｕｉｗｅｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ６３０７１５）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＬｅｔＧｂｅａｆｉｎｉｔｅ...     

气动执行系统的线性化脉宽调制控制策略研究

针对具有可压缩性和非线性特性的气动执行系统,通过动态过程模型分析,获得全行程运动的动态响应特性,用分段线性化模型对该非线性响应曲线进行描述,建立运算简便、精确度高、响应快的线性化脉宽调制控制策略,实现气动执行系统快速、准确的阀位开度随动控制,并通过仿真实验,确定该控制策略可满足精确定位控制的约束条件.     

基于OLS动态模糊神经网络结构研究

最小正交二乘算法(OLS)采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献进行动态模糊神经网络基函数的中心的选取, 对网络结构进行调整产生的扰动比较小. 仿真实验表明,该方法较其他方法构造的网络系统更适合于实时领域.     

一种新的基于DFNN的时间序列预测

对时间序列预测, 利用自回归移动平均模型(ARIMA)给出了一种新的基于动态模糊神经网络(DFNN)的模型, 该模型中主要是考虑了输出误差这个重要因素. 将ARIMA模型产生的非线性特征用DFNN模型模拟. 能够产生比DFNN和ARIMA单个模型更加精确的模型. 因此, 它可以作为一个适当的替代模型来预测任务,特别是当需要更高的预测精度的时候. 最后用Mackey-Glass时间序列验证了模型的有效性.     

关于正规P—补

本短文得到的主要结果为:(1)设G为p-可解群,P∈Syl_p G,P循环,则G有正规p-补或GL有正规p-补.(2)设p为|G|的最小素因子,P∈Syl_pG,P正则或为Hamilton 2-群,则G有正规p-补的充要条件是对任意P的含Φ(P)且阶为p|φ(P)|的子群均在N_G(P)中类正规.     

基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟算法

【目的】针对原有布谷鸟算法在求解最优化问题时的不足，提出一种基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟搜索算法(Gaussian perturbating and dynamic grouping for cuckoo search，GPDGCS)。【方法】GPDGCS算法在原有布谷鸟算法的求解过程中应用了高斯扰动与动态分组策略。【结果】通过6个典型的测试函数对GPDGCS算法进行仿真实验，结果表明GPDGCS算法比原有布谷鸟算法有更高的收敛速度、求解精度等。【结论】GPDGCS算法在一定程度上可避免算法陷入局部最优。