一维离散平均曲率方程Neumann问题解的存在性

用紧向量场方程的解集连通理论给出一维离散平均曲率方程Neumann问题的上下解方法, 并给出其解的存在性结果.     

科技创新、科技产业与科技金融时空耦合分析

选取我国30个省市2008～2017年的面板数据,利用科技创新、科技产业和科技金融三系统耦合协调度模型进行测算,针对各省市三系统耦合协调度进行空间相关性检验.结果显示,我国科技创新、科技产业与科技金融整体处于中度耦合协调水平,且时间上呈现出周期波动的特征,空间上呈现出"东高西低"的态势;长三角地区始终位于H-H区域,而西北地区位于L-L区域.得出如下建议,科技金融应形成支持科技发展的长效机制;地方政府应推出因地制宜的科技金融政策;中央政府应对低度耦合发展集聚的区域给予相应的优惠补贴和鼓励措施.     

基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

响应面法优化黑果枸杞酸奶工艺研究

以黑果枸杞和全脂奶粉为主要原料,通过单因素试验和响应面优化试验确定黑果枸杞凝固型酸奶的最佳工艺.结果表明:黑果枸杞汁8.20％,白砂糖9％,菌粉0.91％,42℃发酵4.94 h,在此工艺条件下,所得黑果枸杞酸奶感官评分与预测值接近,色泽适宜、质地均匀、酸甜可口,具有黑果枸杞特有的风味.     

淀山湖水质及与环湖稻田农业面源污染的关系

对淀山湖主要进水和出水口水质进行年度定点监测; 同时, 布置田间试验, 研究不同施肥稻田田面水养分含量动态. 结果表明:淀山湖进出水口水体氨氮和总磷年平均质量浓度分别为 0.47 和 0.13 mg/L, 基本处于 Ⅴ 类水质标准; 进水口水质略劣于出水口, 不同进水口的水质也有很大差异. 进一步研究发现, 淀山湖水质的年度变化与稻田田面水养分的动态变化有密切的相关性, 表明农业面源污染对淀山湖水环境具有显著影响. 在环湖地区, 减少和控制农业面源, 是进一步改善淀山湖水环境质量的关键.     

东北梅花鹿肠道纤维素降解微生物的分离筛选

食草动物依赖胃肠道微生物分解利用天然木质纤维素物质。为获得高效纤维素降解菌，本文将东北梅花鹿粪便样品，经过研磨，重悬于羧甲基纤维素钠（CMC-Na）作为唯一碳源的富集培养基中，进行富集培养和筛选，用革兰氏碘液染色显示纤维素水解圈，通过纤维素水解圈直径（D）和菌落直径（d）比值，初步判断纤维素降解菌降解纤维素能力．筛选出106株纤维素降解微生物，包括72株细菌、22株真菌和12株放线菌．细菌16S rDNA和真菌ITS序列测序结果显示，这些纤维素降解菌主要集中分布于变形菌门（Proteobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）、放线菌门（Actinobacteria）和子囊菌门（Ascomycota）．本文提供了一种快速有效的反刍动物肠道纤维素降解微生物的筛选方法，为东北梅花鹿肠道微生物高通量测序结果提供实验数据支持．      

QT工艺对一种B-Nb低碳贝氏体钢 组织及强韧性的影响

通过室温拉伸、摆锤冲击、光学及扫描电镜研究了QT(淬火+回火)工艺对实验钢晶界比例、晶粒尺寸、碳化物析出情况及强韧性的影响，并对其变体的分布及组合方式进行了分析.结果表明:随着回火温度的升高，实验钢强度逐渐降低，塑性逐渐提高;450T和500T钢断口为准解理型断裂，贝氏体板条间析出的碳化物及较低比例的大角度晶界使得冲击韧性较差;而600T和650T钢断口为韧窝断裂，组织中大角度晶界的比例增加，有效地阻碍了裂纹的扩展.变体分析表明，450T钢变体组合方式介于Bain group和CP(close packed)group之间，而600T钢变体之间呈现较明显的CP组合方式，同一CP group内的变体取向差较大，偏折了裂纹传播路径，提高了低温韧性.     

基于R语言的迪基-福勒检验的蒙特卡罗模拟

迪基-福勒(Dickey-Fuller)检验是时间序列的平稳性检验中常用的一种方法;由于检验统计量的极限分布是由标准维纳过程关于轨道的积分来表达的,很难得到其密度函数的显式表达式,因而确定检验临界值非常困难,蒙特卡罗方法是解决这类问题的金钥匙;基于R语言对t统计量的平稳性检验的临界值的随机模拟程序进行了研究,填补了文献空白,其计算程序和方法对于金融工程或经济计量统计分析与研究具有广泛的指导意义。     

Learning Multi Labels from Single Label——An Extreme Weak Label Learning Algorithm

This paper presents a novel algorithm for an extreme form of weak label learning, in which only one of all relevant labels is given for each training sample. Using genetic algorithm, all of the labels in the training set are optimally divided into several non-overlapping groups to maximize the label distinguishability in every group. Multiple classifiers are trained separately and ensembled for label predictions. Experimental results show significant improvement over previous weak label learning algorithms.     

基于形态结构特征的对流单体自动分割方法研究

风暴单体是形成各类强对流灾害天气的基本单元,它们的雷达回波形状复杂、内部分布不一、外层相互交织,从而造成单体分割困难.提出了一种基于形态结构特征的对流单体自动迭代分割方法.以雷达图片中区域树结构单体分割结果为初始输入,在每次迭代分割过程中,首先计算各个分割结果的3个形态结构特征,然后通过一个预先训练的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器判断分割结果是否为对流单体,对非单体的分割结果进行再次分割.通过3种不同类型的风暴案例进行测试,结果表明,本文方法能够有效地识别出聚集的单体和处于分裂/合并状态的单体,并且能够获得单体的完整结构.在定量评估测试中,本文算法获得了0.84的临界成功指数评分,高于传统的风暴单体识别与跟踪算法(Storm Cell Identification and Tracking,SCIT)方法(0.55)和单阈值方法(0.49).