变质量高阶非线性非完整系统的相对论性Kane方程

本文在同时考虑经典变质量和相对论变质量的情况下,由相对论性成有Ｄ’Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理推导出变质量高阶非线性非完整系统的相对论性Ｋａｎｅ方程。     

数控机床实时误差补偿技术及其应用

以某厂一台数控双主轴车床为研究对象,根据齐次坐标转换原理,给出了该机床的几何误差和热误差的综合数学模型．对于不同的热误差因子,给出了不同的热误差数学模型,通过计算机分析合成误差曲线的斜率,分离了热误差和几何误差．补偿系统主要由微机结合机床控制器构成．由机床的温度信号和工作台运动位置信号结合综合误差数学模型,通过微机算出补偿值并送入机床控制器对刀架进行附加进给运动完成实时补偿．补偿试验表明,工件之间的尺寸变化可从原来的６０μｍ以上降到１４μｍ;工件的锥度变化从５０μｍ／ｃｍ以上降到１５μｍ／ｃｍ,大幅度提高了机床的加工精度,满足了工厂的实际生产需要．     

马尔柯夫链状预测的概率计算及拓广

提出了一种马尔柯夫链状预测中的概率计算新方法：状态划分矩阵法;具有模糊状态的马尔柯夫链的概率计算公式,并用实例计算作了说明。     

大肠杆菌编码区5′端碱基的统计分析

统计了大肠杆菌１２８８个编码序列开始的３３个碱基位点（１１个密码子）上各碱基出现的概率,发现第２、第３密码子各位点上的碱基概率分布与其它密码子上的碱基分布概率不一样;碱基Ｇ和Ｔ出现的概率从第４个密码子后呈现明显的３周期分布．我们还研究了这些位点上的碱基概率分布与基因表达水平的关系,发现高表达基因和低表达基因在第２、第３密码子各位点上,其各种碱基的概率分布是有区别的;高表达基因碱基Ｇ和Ｔ的概率分布３周期性更明显．     

矩阵函数单重积分的格点漂移技术及应用示例

建立了矩阵函数单重积分的格点漂移技术,并阐述了其特殊的数学意义;把格点漂移技术应用于分立基量子系统中的一般转动算符矩阵的格点方法计算中,并将其结果应用于计算二维叠加态在一般转动算符作用下的几率分布演变比。     

人工神经网络及其在气候预测中的应用

利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料，采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统，试验结果表明，人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力，在平均绝对误差（MAE）小于1C的条件下，年尺度上气温的实际预报准确率达到75％，充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值。     

CO2监测分析仪在监测过程中对桥室温度的恒温控制

CO2监测分析仪在监测过程中,CO2监测值的精度是由CO2监测分析仪的桥室参比温度是否恒定而决定的.老式监测分析仪桥室温度是采用断续的双位恒温调节,其温度调节误差大,一般只能在±1℃左右,所以CO2监测值的精度低.采用微机交流调压的CO2监测分析仪桥室恒温调节,其温度调节器采用PID调节,使桥室温度误差可控制在±0.2℃,提高了CO2监测值的监测精度.     

随机变量序列几乎处处收敛的几个等价命题

由随机变量序列几乎处处收敛可推出其依概率收敛，进而可推出其依分布收敛，可见判别几乎处处收敛的重要性．给出了它的几个等价命题，同时还证明了独立随机变量和序列几乎处处收敛等价于依概率收敛，亦等价于依分布收敛．     

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络（DBN）对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法，使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中．该方法的基本思路是，将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型，给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法，进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计，并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习，以解决假设条件要求的转移概率的时不变性．原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性．     

井身结构设计必封点综合确定方法研究

在对库车地区深井超深井井下复杂情况分析的基础上，综合考虑地层岩性和地层压力等影响因素，根据已有资料，用随机理论方法确定发生井下复杂情况的概率密度函数，得出井下复杂情况发生的位置及可能性，提出新的井身结构必封点确定方法。应用实例表明，用随机理论方法确定井下复杂情况是可行和有效的，井身结构设计中必封点的确定原则并不惟一，设计者应根据经验和实际情况加以取舍。