基于T-S模糊神经网络的柔性评价专家系统

基于T-S模糊模型提出了一种易于推理的神经网络结构,通过神经网络的自适应模糊控制简化了系统的有效辨识,讨论了其自学习算法,给出了用于模糊推理的估值算法和3级知识表示法,并分析和构造了MIMO型教学柔性评价专家系统的模糊建模技术,实现了自动评价的柔性专家系统。     

基于IMO组合配置问题的几种求解方法

该文归类分析了国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中组合数学试题的表现形式,并结合题例给出了组合配置问题的几种技巧性求解方法。     

铁线莲‘朱卡’组织培养技术及再生体系的建立

【目的】以铁线莲‘朱卡’(Clematis ‘Julka’)的带芽茎段为起始材料,通过组织培养方法建立再生体系。【方法】利用腋芽诱导—不定芽增殖—生根和愈伤组织诱导—增殖—分化—生根两种途径,建立该品种的组织培养再生体系,形成铁线莲‘朱卡’完整植株。【结果】铁线莲‘朱卡’组织培养最适宜灭菌条件为质量分数10%次氯酸钠溶液灭菌12min;带芽茎段诱导腋芽最适培养基为MS+NAA 0.1 mg/L+6-BA 1.0 mg/L,不定芽增殖最适培养基为MS+IBA 0.20 mg/L+6-BA 1.0 mg/L+GA₃ 0.2 mg/L;带芽茎段诱导愈伤组织最适培养基为MS+NAA 0.05 mg/L+6-BA 2.0 mg/L,愈伤组织增殖最适培养基为MS+NAA 0.20 mg/L +6-BA 2.0 mg/L,愈伤组织分化最适培养基为MS+NAA 0.03 mg/L+6-BA 3.0 mg/L;最佳生根培养基为1/2 MS+IBA 0.3 mg/L。【结论】首次用两种器官发生方法建立了稳定高效的铁线莲‘朱卡’再生体系。直接形成不定芽时增殖倍数可达5.52。诱导愈伤组织途径的器官发生中,愈伤组织分化率可达76.7%,分化不定芽平均数超过3。两种途径诱导生根率都在90%以上。     

基于浙江省犯罪率多变量权重的算法研究

以浙江省犯罪率为采样数据及MATLAB建模仿真,讨论了城市化率、失业率、客运量、人均GDP、城市基尼系数、农村基尼系数等影响犯罪率的多项相关变量,仿真实测犯罪率与相关变量指标的关联度及相关系数,获得了多变量犯罪率回归算法,有效解决了犯罪率各相关变量权重分布及信息量相互重叠问题,建立了高精度的犯罪率模型。     

一类椭圆型方程边值问题异步并行算法的构造

基于多数据流多指令流MIMD计算机上的异步并行运算机理，针对一类二阶椭圆型偏微分方程第一边值问题，研究了并行迭代算法的构造方法。在构造差分格式的网格中，对非正则的边界点采用特殊的归类处理方法，从而对差分方程组的系数阵实现了估值判定，并在各处理机完成相应子任务的自治运算下，推出了一个异步并行计算的迭代格式，最后给出了该算法收敛的充分条件。     

论“云计算辅助教学”CCAI及教学资源组织

基于教育技术视角,分析了“云计算辅助教学”CCAI的相关概念,论述了“云计算”的实体化、云平台现状及PaaS、SaaS、haS3种云服务模式,并结合教学设计及教学资源的组织,讨论了国内典型云平台及Google AppEngine“公共云”平台的接人技术,分析与论述了支撑CCAI的云上软件,以及CCAI在不同云服务下的表现形态。     

凸区域椭圆方程Dirichlet边值下迭代敛速估计

在对光滑凸区域Ω第一边值条件(Dirichlet)的非退化二阶椭圆型变系数方程Δu≡f(x,y)已建异步并行算法的基础上,利用谱方法对光滑凸区域具有Dirichlet边值条件的一类椭圆方程Δu≡0,分析和讨论了差分迭代格式的收敛性,比较了串行与并行迭代方式的差异,并推出了误差阶O(h4)下的收敛速度(π2h2)/2.     

凸区域椭圆方程Dirichlet边值下迭代敛速估计

在对光滑凸区域Ω^-第一边值条件（Dirichlet）的非退化二阶椭圆型变系数方程Δu≡f（x,y）已建异步并行算法的基础上,利用谱方法对光滑凸区域具有Dirichlet边值条件的一类椭圆方程Δu≡0,分析和讨论了差分迭代格式的收敛性,比较了串行与并行迭代方式的差异,并推出了误差阶O（h^4）下的收敛速度（π^2h^2）/2.     

Urysoho定理的推广证明

对正规空间度量化的相关特征进行了探讨，并给出了Urysoho定理的一个推广及证明。     

基于弹性分层教学模式下的高等数学教学研究

弹性分层数学模式的基本内涵是面向全体学生，兼顾个性差异、确定不同目标、统一分层施教、分类进行指导。实施要点是自主确定层次，教学计划层次化，分层教学与考核等。实践表明，该教学模式提高了教学效能。