非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

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。     

带有白噪声的Berger方程随机吸引子

考虑带有白噪声的Berger方程解的随机渐近性行为, 用渐近先验估计技术和算子分解方法, 通过引入同构映射构造等价过程, 证明随机吸引子在(H²(U)∩H¹₀(U))×L²(U)中的存在性.     

核电站安全壳打压试验中可燃物爆炸下限的实验研究

为了研究缩短核电站安全壳完整性试验和泄漏率试验工期的可行性,对安全壳打压试验过程中所使用的化学品的挥发性测试结果进行了研究和分析,筛选出25种可燃性物质,在60℃或略高于可燃物闪点的初始温度下,对其在100、310和520 kPa的初始压力条件下的爆炸下限进行了实验研究,获得了重要的安全性实验数据。实验结果表明,对于低闪点的可燃性液体,其在不同初始压力下的爆炸下限几乎相同;对于闪点较高的可燃性液体,当初始压力较高时,由于可燃蒸气的液化,出现不能被点燃的现象,有利于安全壳打压过程中危险性的降低;针对11种初始压力升高后出现不可燃现象的物质,提出了一种其在所测试的初始温度下可以被点燃的最大初始压力的估算方法,可为完整性试验和泄漏率试验过程中的安全性分析提供理论依据,以缩短试验工期。     

长细比对CFRP约束钢管混凝土柱偏心受压力学性能的影响研究

为研究长细比对CFRP约束钢管混凝土柱受力性能的影响,应用ABAQUS建立四组、每组3个试件进行对比分析.组内试件的钢管约束效应系数εs、CFRP约束效应系数εc f、偏心率等影响因素相同,分析不同长细比对组合柱力学性能产生的影响.结果表明,长细比对CFRP最大应力影响不大.随着长细比的增加,钢管的最大等效应力值降低,钢管套箍作用减弱.不同钢管约束效应系数情况下,荷载-挠度曲线形式基本一致.试件刚度值随长细比增加逐渐降低,组合柱极限承载力下降,但降低幅度逐渐变缓.     

共产主义实现过程的数学刻画

指出了极限蕴含着理想与现实的统一,以此刻画了共产主义的实现过程——人类社会可以无限地趋近共产主义.把人类社会视为一个系统,提出了它的两条基本公理.借助于公理法,利用逻辑推理论证了劳动将逐渐成为人们的第一需要、劳动创造财富、人类的思想觉悟可以逐渐达到共产主义人生观等重要结论.     

高阶脉冲变时滞BAM神经网络的周期解

神经网络的诸多功能主要体现在其动力学特征中,而周期解问题则是其动力学行为研究中很重要的一部分.许多情况下,考虑神经网络的脉冲效应是必要而具有实际价值的.本文利用重合度理论中的Gaines-Mawhin延拓定理和微分不等式技巧,研究一类具脉冲干扰的高阶BAM神经网络模型的周期解问题,在要求激活函数有界的前提下,得到其周期解存在的充分条件.