基于BP神经网络的高知识群体失业率预测研究

基于MATLAB仿真平台建立了高知识群体失业率预测的BP神经网络模型,应用数据插值及曲线拟合的方法,补充了高知识群体失业调查中未采集与未公布的数据,解决了失业率预测中的不完全数据问题,训练集和检验集与实际失业数据的仿真实测误差符合实用要求,有效提升了高知识群体失业预测的精确度.     

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。     

大型稀疏方程组的MIMD分布式异步并行求解

采用MIMD(多数据流多指令流)分布式异步并行迭代软计算法,分析了大型稀疏方程Au=B的M×M阶系数矩阵A=(aij)的性态数值计算任务ψ:u=Du+R迭代格式收敛的相互关系,在分布式并行方式下,对数值计算任务ψ:u=Du+R的各子任务ti∈T,引入了时间步τi∈τ和多处理机pi∈P,实现了异步进程迭代运算,并当稀疏迭代矩阵D满足不可约弱对角占优阵的条件时,构造了分布式MIMD下数值解迭代矩阵软计算的异步并行迭代格式ui((ni+1)ri)=di1ui(t)+di2u2(t)+Λ+dinun(t)+ri(i=1,2,Λ,n),给出了该迭代格式的收敛证明及类Jacobi法稀疏矩阵分块有关异步并行收敛的一个有效推论.     

基于MATLAB曲线拟合的应用研究

基于MATLAB的仿真计算平台,本文以中国历年人口统计数据为基础,采用多项式和傅立叶级数的曲线拟合技术,实测出具有较高准确度的近期人口预测模型,并通过参数实测和逐次修正的方法,改进了LOGISTIC预测模型,修正了中远期人口预测的误差,减少了人口数据处理中的误差积累,高效率地提高了预测模型的准确度.     

大型稀疏方程组的MIMD分布式异步并行求解

采用MIMD（多数据流多指令流）分布式异步并行迭代软计算法，分析了大型稀疏方程Au=B的M×M阶系数矩阵A=（aij）的性态数值计算任务ψ：u=Du＋R迭代格式收敛的相互关系，在分布式并行方式下，对数值计算任务ψ：u=Du＋R的各子任务ti∈T，引入了时间步Ti∈T和多处理机pi∈P，实现了异步进程迭代运算，并当稀疏迭代矩阵D满足不可约弱对角占优阵的条件时，构造了分布式MIMD下数值解迭代矩阵软计算的异步并行迭代格式ui（（ni＋1）ri）=di1ui（t）＋di2n2（t）＋Λ＋dinun（t）＋ri（i=1，2，Λ，n），给出了该迭代格式的收敛证明及类Jacobi法稀疏矩阵分块有关异步并行收敛的一个有效推论。