ARIMA模型在同业拆借利率预测中的应用

中国银行间同业拆借利率（CHIBOR）是我国货币市场上最早市场化的利率,文章选择隔夜拆借利率为研究对象并建立ARIMA模型对其进行短期预测，并取得了理想的短期预测效果，从而确定了适合我国同业拆借市场的利率预测模型．研究结果不仅可以帮助金融机构对金融产品合理定价，防范风险，也可以帮助央行准确估计CHIBOR走势，达到既定货币政策目标。     

逐级加合均分法计算基团电负性公式的改进

在电负性均衡原理基础上,对逐级加合均分法计算基团电负性公式进行改进,将常用基团的电负性进行重新计算,结果表明新方法不仅能有效区分对称型基团(-XY和-YX)的电负性,而且由此得到的基团电负性与目前被广泛接受的几套基团电负性颇为一致,且呈明显的规律性变化.     

基于适配体的荧光生物传感器对Hg2+的检测技术研究

工业迅速发展所带来的重金属污染，是目前威胁人类健康的重要环境问题之一。Hg²⁺是一种毒性强且污染较为普遍的重金属离子，较低浓度Hg²⁺就会对人体造成很大危害。基于核酸适配体错配结合Hg²⁺的原理，以特异性双链核酸染料SYBR GreenⅠ为荧光指示探针，构建了新型的无标记核酸适配体荧光生物传感器，建立了一种高灵敏度、快速检测Hg²⁺的方法，实现了Hg²⁺高效检测。在优化条件下，传感器对Hg²⁺的检测线性范围为10 nmol/L～1μmol/L,相关系数(r²)为0.99,检出限为1 nmol/L。5种干扰离子(Ca²⁺、Fe²⁺、Cu²⁺、Ni²⁺、Ag⁺)的存在不影响Hg²⁺检测，表明该方法对Hg²⁺检测具有较好的特异性。在自来水样的Hg²⁺加标检测实验中，平...     

研究生精神信仰现状研究

在前人有关大学本科生精神信仰研究基础上,对在校研究生的精神信仰进行了问卷调查研究,发现研究生在大部分信仰因素与前人有关大学本科生精神信仰研究的结果相一致.另外发现不同专业研究生在信仰上不存在显著差异,对不同性别信仰比较发现男性比女性更易产生神灵崇拜、家族崇拜,在比较来自农村与城市的研究生精神信仰,未发现二者有显著差异.     

NiSiF_6·6H_2O的光学吸收谱和EPR

应用三角晶场中ｄ２（ｄ８）电子组态的强场能量矩阵元，采用完全对角化方法，建立了精确计算零场分裂Ｄ值和ｇ因子的一套方法。以此计算了ＮｉＳｉＦ６６Ｈ２Ｏ的光谱和ＥＰＲ，结果与实验符合得很好     

勒贝克积分中关于积分号下取极限的问题

积分号下取极限,是实变函数中一个重要的问题.在Riemann积分中,解决这类问题往往需要较强的条件.(比如:一致收敛性.)但在不少实际问题中,往往需要减弱解决这类问题的条件.L积分理论较园满地解决了,有关积分号下取极限的问题.与R积分相比,它成立的条件要弱得多.本文就L积分中,关于积分号下取极限的问题,     

改进型VGG算法对小样本路面破损的分类识别

为解决小样本沥青路面破损图片在分类识别中存在的识别精度差的问题,选择常见的5种路面破损类型,提出了一种基于VGG的浅层深度卷积神经网络模型的路面破损图像分类方法. 首先,将采集到的图像集进行预处理并自制成数据集. 其次,设置三种不同的批处理量尺寸和两种不同的网络层数作训练,选择最适合该网络模型的尺寸,得到浅层VGG模型. 将处理后的路面图片直接作为模型的输入,作模型的训练、验证及测试. 最后,将模型试验结果与支持向量机及目前主流的深度卷积神经网络模型的试验结果进行对比. 结果表明：浅层VGG模型在训练集、验证集及测试集的分类准确率接近,对路面破损图像的分类识别准确率都达到98%以上,表现出模型良好的识别能力;与支持向量机及目前主流的网络模型试验结果相比,浅层VGG网络模型训练耗时少且泛化能力更强,模型提取到的特征更丰富,可获得更加全局的信息. 可见,浅层VGG模型在对小规模图像的分类识别中具有显著优势,同时相比其他方法更具鲁棒性,结果更精确.     

各向异性天然裂缝油藏裂缝方位的确定

在天然裂缝油藏中，裂缝的主方向决定了主渗透率的方向，确定裂缝方位对于天然裂缝油藏开发和注水方案的设计具有重要的意义。基于Ｗａｒｅｎ和Ｒｏｏｔ提出的双孔隙度模型建立了各向异性天然裂缝油藏的数学模型，通过坐标变换和Ｌａｐｌａｃｅ变换，求出了该模型在Ｌａｐｌａｃｅ空间的分析解，用Ｓｔｅｆｅｓｔ数值反演方法求出该模型在实空间的解。同时给出了用最小二乘法对多井干扰试井的压力数据拟合确定裂缝方位的方法。     

极地海洋世界等你来

正"多彩贵州城极地海洋世界不仅仅是提供观赏和表演那么简单,在提高人们对水生生物的认识与保护方面肩负着艰巨的社会责任。"对于远离大海的贵州人来说,海洋里面的每一样生物都是充满魅力的。但在多彩贵州城极地海洋世界,从可爱的小丑鱼尼莫到恐怖的大鲨鱼;从爱笑的笑鳐鱼到聪明的海豚;从活泼逗趣的企鹅到高大威猛的北极熊,一切关于海洋的想象和愿望都能在多彩贵州城极地海洋世界梦想成