多线性极大算子在Orlicz空间的弱有界性估计

Orlicz空间是一类较具体的Banach空间,在Banach空间理论和应用的研究中起着非常重要的作用。定义多个单线性分数次极大算子的乘积算子为■,得到■的弱有界性,再利用■控制多线性分数次极大算子,得到多线性分数次极大算子的弱有界性。所得结果扩充了分数次极大算子在Orlicz空间的有界性结论。     

重卡驱动桥壳疲劳稳健性与轻量化设计

驱动桥壳轻量化设计对于提高承载能力、降低生产成本具有重要的意义.本文在驱动桥壳有限元分析和疲劳分析计算的基础上建立驱动桥壳多目标优化模型，对重型卡车驱动桥壳进行参数化设计，建立正交试验表，利用田口方法和综合评价方法对驱动桥壳的疲劳性能稳健性和质量进行优化设计.优化结果表明，此方法可以应用于驱动桥壳的多目标优化，优化后驱动桥壳的疲劳稳健性能得到提高，减轻了质量，因此节约了桥壳材料，降低了生产和运营成本，提高了设计水平.     

如何开展高中生物自主讨论式教学

高中教育随时间的发展，已经从传统的教师灌输式教学逐渐发展成学生自主讨论式教学（这种教学模式在下文中简称高效课堂）。如何在有限的时间，激发学生对生物学科问题的兴趣，正确地引导学生探究问题的本质，是高效课堂核心问题所在。     

基于云计算的金融企业用户风险分析研究

风险评估一直是银行客户管理方面最为关注的一个方面，关于它的研究也一直是金融领域的一个热点。云计算采用了一种资源共享的IT技术和管理方式，提供了一种更高效的数据存储能力和挖掘能力，面对这一新兴技术的发展，金融行业在客户管理领域面临革命性的改变，传统的商业银行客户分析模式将向大数据接轨。其中，云计算模式能够快速的识别细分客户，方便获取和采集客户的信息，从而更好地评估客户价值。该文针对这一现状，从银行客户风险的角度出发，探究海量数据挖掘的情况下云计算评估模式的优势以及应用框架。     

Arm-Chair型SWCNT结构、电子特性及B掺杂对其的影响

采用密度泛函理论(DFT)和局域密度近似(LDA)方法,通过构型优化得到硼原子掺杂前后的单壁碳纳米管SWCNT(4、4)稳态几何构型、能量、能带和态密度。并通过比较发现替代前后SWCNT在沿着c轴的方向键长增加;B原子取代使Fermi面附近SWCNT的价带和导带出现分裂;系统替代前后均具有金属性。     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

基于模糊化邻域系的粗糙近似算子(Ⅱ)——公理刻画

研究了基于模糊化邻域系的粗糙近似算子的公理刻画问题.特别地,通过一组公理集分别刻画了由串行的、反身的、一元的和传递的模糊化邻域系生成的粗糙近似算子.     

高校图书馆员科研能力培养探析

馆员科研能力的培养有利于馆员做好服务工作,提升其职业地位以及促进其专业化发展.从馆员科研意识淡薄、缺乏科研实践、缺少科研评价机制等方面论述了制约馆员科研能力提升的因素,提出了提高馆员科研意识、开展科研实践、完善科研评价机制等措施,以提升馆员的科研能力.     

磁流变液中磁性颗粒成链与团聚的临界特征分析

热运动对纳米级磁流变液系统的颗粒团聚行为和宏观流变特性扰动影响不可忽视.为研究施加外磁场后系统微结构与热运动间的关系，探讨在不同颗粒粒径情况下热运动能量在系统总能量中的占比.采用CCD设计方法，分析Monte Carlo仿真获取的颗粒位形信息，生成关于外磁场磁感应强度、颗粒粒径和体积分数的系统热耦合系数<λ>回归模型;成链团聚的临界颗粒粒径计算值比文献经验值高出约23%，证实在考虑系统内多因素的综合影响下，纳米级磁流变液具有更严格的流变现象临界发生条件.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。