时滞竞争神经网络的全局指数稳定性

对于不同时标的时变时滞竞争神经网络的网络模型,通过构造适当的Lyapunov函数,结合微分不等式分析,研究了时变时滞竞争神经网络的全局指数稳定性,获得了新的全局指数稳定性判据,所得判据推广和改进了前人的相关结论。最后的数值仿真例子证明了该算法的有效性。     

基于离群聚类的异常入侵检测研究

提出了一种离群聚类算法,并分析了算法抗例外点干扰的能力.离群数据是远离其它数据的数据,网络中异常入侵数据的实质就是离群数据,因为异常入侵记录往往呈现小样本和多变性的特点,并且偏离正常网络连接记录.通过定义新的异构样本的相异性度量方法,提出了一种基于离群聚类无监督学习的异常入侵检测方法.仿真实验表明了方法的有效性和实用性,在总检测率方面优于文献中已有的其它方法.     

波动率风险溢价——基于VIX的实证

波动率风险溢价是金融学文献关注的核心问题之一. 基于非仿射GARCH扩散模型,推导相应的VIX公式,继而采用S&P500与VIX 指数联合数据,给出模型客观与风险中性参数基于有效重要性抽样（EIS）的联合极大似然（ML）估计. 进一步利用粒子滤波 方法给出隐波动率的估计,推断VIX隐含的波动率风险溢价. 蒙特卡罗模拟实验表明,提出的估计方法是有效的. 采用实 际数据进行的实证研究表明,波动率风险被定价,且波动率风险溢价为负,隐含市场投资者整体表现为风险厌恶.     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

块对角可控规范型多输入线性系统及极点配置

基于向量空间的模结构分解和矩阵的有理标准形给出了定常多输入线性系统一类新的块对角可控规范型,其中的系统矩阵相似与一个块对角矩阵,该块对角矩阵类似于矩阵的有理标准形,与现在有的可控规范型比较,更容易反映系统的结构特征,证明步骤给出了求解方法。作为一个应用,讨论了定常多输入线性系统的极点配置问题,得到了反馈增益矩阵的一般表达式,此表达式中含有任意参数,此方法将多输入线性系统极点配置问题转化为个数为系统矩阵循环指数的单输入系统的极点配置问题,进而推导出确定一个反馈增益矩阵的最少元素个数即为系统的阶数。     

配位体离子交换树脂拆分DL-α-氨基酸

自从六十年代初,随着络合物化学、高分子化学及离子交换树脂的发展,配位体离子交换树脂被用来成功地解决了许多化合物的分离和提纯问题。例如,用于分离性质非常相似的几何异构体、同系物,甚至同位素和光学异构体。五十年代初已成功地应用离子交换树脂将外消旋对映体拆分为光学活性化合物。1968年达文柯夫等提出在不对称的配位体离子交换树脂     

四阶非齐次方程(Δ2x一Δ2y)u=f(x,y)解的中量定理及其逆定理

Asgeirsson中量定理表明超双曲型方程的Cauchy问题一般是不适定的.利用非齐次超双曲型方程的中量定理的结果和积分、微分的性质与关系,得到了高阶非齐次方程(Δ2x-Δ2y)u=f(x,y)解的中量满足广义轴对称位势非齐次方程,并证明了其逆定理.     

时滞种群动力系统的线性化振动

本文利用文献［２］中作者得到的线性化振动定理研究了种群动力学中出现的几类方程解的振动性，推广和改进了文献中的许多结果。     

泛函微分方程解的渐近稳定性

本研究非线性泛函微分方程yl(t)=aj(t)y(t-rj) f(t,y(t-r(t)))解的渐近稳定性，给出了方程解渐近稳定的充分条件。     

化学刺激引起相邻丽藻细胞的重复兴奋发放

给一丽藻细胞以化学刺激,经过一段延时,发现与之相邻的细胞的膜电位出现了自持重复兴奋发放.这一现象,可能是阳离子通过细胞节的扩散而引起的.