有界随机变量的次高斯性

通过建立一些重要的不等式，研究有界随机变量的性质，得出了重要结果：数学期望为零的有界随机变量是次高斯的，并得出参数τ的精确估计。最后应用这些结果构造一个非对称的次高斯变量，并研究了某些随机三角级数的性质，得到了很好的结果。     

圆形池壁滑模提升系统设计与施工

本阐述了郑州污水处理厂等直径钢筋混凝土消化池，采用滑升模板施工，连续浇筑混凝土提高工效，经过满水和闭气试验，符合设计要求，保证工程质量．取得较好的结果。     

对不均匀沉降引起墙体裂缝的分析

概述了墙体裂缝三种主要形式；分析了造成裂缝的因素；提出了防止不均匀沉降造成裂缝的措施。     

一锅法合成手性双取代不对称脲

牟其明1,薛翠花1,向明礼2,孙　靖1,陈淑华1, (1.四川大学化学学院,成都610064;2.四川大学化工学院,成都610065)1　引言非对称取代脲是一类极为有用的重要精细化学品和化工原料,可广泛用作农业上的除草剂、杀虫剂、植物生长调节剂和医药领域中的重要中间体[1].在非对称取代脲的结构单元中含有不同取代具有生物活性的肽键,故非对称脲单元是许多生物模拟肽的常见结构特征[2].因此,非对称取代脲具有广泛的应用前景.近年来,取代脲在分子识别、自组装等超分子化学领域显示良好的应用前景,因而设计合成包含脲基的人工受体引起超分子化学家的广泛关…     

浅谈临床医疗中不正当X射线使用及其合理优化

X射线在医疗检查中仍是一种非常重要的手段。通过介绍不正当使用X射线的几种情形，对合理优化X射线检查提出建议。     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

福建省苏邦井田煤层稳定性的分析与应用

通过对福建省苏邦井田的钻孔资料和已揭露的煤系地层的对比分析，指出影响该井田煤层稳定性的主要因素有成煤期的地壳不均衡沉降、后生地质构造及岩浆岩侵入等，并阐明这一研究对生产开采的指导意义。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。