人口年龄构成的模糊综合分类

在剖析人口年龄构成分类中存在问题的基础上，提出了多指标、指标内分级的人口年龄构成模糊综合分类方法，并应用此方法分析和划分１９９０年全国及各省、市、自治区人口年龄构成类型和特征．     

青海省人口年龄构成的分析

本文根据建国后四次人口普查资料，分析了青海省人口年龄构成的演化状况，并提出了一些看法和建议，为青海人口年龄构成趋于合理提供科学依据．     

判别岩石类型的新方法

对优化钻井技术的钻速模型分析，提出了一种判别岩石类型的方法，经过辽河油田两个地区的试验，证明该方法对正确判别岩性，合理使用钻进参数具有指导意义。     

放大电路中反馈类型判别方法的分析

简述了反馈的概念，各种类型反馈的特征和反馈效果．结合图例较为详细地介绍了反馈类型的判别方法．     

电路反馈类型及组态的判别

反馈广泛存在于各种电子电路中,对电路的影响至关重要.结合实践经验,提出一种简洁快速的判断方法,适用于各种常见电路的反馈判别及电路设计中的反馈设计.     

任意五点决定的二次曲线的类型判别

在射影几何中，二次曲线定理告诉我们任意五点可以决定一条二次曲线．该曲线上其它点可以用巴斯加定理求出．但是巴斯加定理只能决定该曲线上各点的位置，而不能决定其类型．本文重点解决了任意五点决定的二次曲线的类型的判别．     

应用于模拟电子电路反馈类型的判别方法

在模拟电子技术的学习中,反馈类型的判别方法是一个非常重要的知识点,掌握往往有一定的难度。目前,针对反馈中的交流反馈,常用的反馈类型判别方法有“短路法”、“观察法”等。但笔者经过研究提出一种根据模拟电路和反馈电路的输入/输出端之间的连接方式,来系统判断反馈类型的方法。经过教学实践证明,该方法具有全面,易理解和易掌握的特点。     

褐家鼠（Rattus norvegicus）种群年龄结构鉴定

根据从标本室随机抽取的31个褐家鼠标本,测其头骨的12个指标进行分析,通过主成分和聚类分析,将其划分为5个年龄组,为有效控制其种群提供重要的理论依据。     

重庆市人口年龄结构与经济增长的关系研究

重庆市直辖以来,人口状况进入到了低出生率、低死亡率和低自然增长率阶段,利用抚养比作为测算人口年龄结构转变的指标,测算出了重庆市已经处于人口红利期;运用计量模型分析重庆市在人口红利阶段人口结构对投资及经济增长的影响,结论表明人口结构对投资存在影响,在人口转变过程中,重庆市应该抓住机遇最大限度地收获人口红利.     

具有年龄结构与区分性别的中国人口增长模型

综合考虑了年龄结构、性别与地区（城市、镇、乡村）对我国人口发展的影响,建立了离散线性的差分方程组人口发展模型,并给出了城、镇、乡的男女性人口增长的统一模型,用该模型对我国未来人口的增长情况进行了预测.     

艾森斯坦因判别法的应用

利用艾森斯坦因判别法，对某些类型的整系数多项式及某些“大”系数多项式的不可约性进行了有效的判别．     

连铸坯连续矫直过程的判别式与调节

简述了连续矫直的基本原理，建立判别式的必要性，判别式的推导与应用，微机－伺服阀调节系统。     

结式和判别式在代数体函数中的应用

文章利用代数体函数中的结式和判别式研究了代数体函数的相关性质,推广了代数函数中的一些结果。     

基于两类总体的边坡稳定性判别分析

针对边坡稳定性影响因素复杂、传统的稳定性分析方法计算工作量巨大、计算过程复杂的问题,提出了一种新的解决方法——判别分析方法.以在边坡稳定性分析中广泛采用的边坡重度、内聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比共六项指标作为判别因子,建立了可进行边坡稳定性预测的判别分析模型.典型工程实例的分析结果表明,该方法简便可行,具有较强的分析可靠度,且排除了边坡稳定性判别分类中人为因素的影响,为解决边坡岩体稳定性判定和分类提供了一条新的途径,可以在实际工程中进行推广.     

人口的预测和控制模型

针对人口的预测和控制问题,在综合考虑到人口有一定增长的前提下,为了适当控制和调整人口日益老化的问题,建立了人口分布数学模型,研究控制人口增长和老化的生育策略。利用微分法对模型进行了求解,并对结果进行了可行性分析。结果表明该数学模型对人口发展进行分析和预测具有一定的参考价值。     

判别分析中基于总体可分性的变量选择

讨论了判别分析中变量选取的方法，文中首先定义了反映总体间区另别的总体可分性，然后在此基础上给出了总体可分性函数，并且讨论了该函数的三个性质，根据此函数可以定义一个判别变量选取的目标函数，最后给出了可行的选取判别变量的算法过程。     

线性判别在非高斯数据上的推广

提出了一种求解两类线性判别边界问题的有效方法,该算法既可避免传统线性判别的高斯假定,又可与之保持方向的一致性.但在具体求解中只需用最小二乘法.从实际的模拟中可以看到,这种方法的解可以有效地减少训练样本的误判率.