BP神经网络在氯代羟基苯甲醛QSRR研究中的应用

用BP神经网络法对氯代羟基苯甲醛的定量结构-色谱保留值关系(QSRR)进行了研究,采用多元回归分析对此类化合物的QSRR进行了比较研究，并用因子分析法的斜交因子得分图直观地揭示了上述两法在运用中的优劣差异。     

植物纤维纸浆模塑餐具成型及热压的模糊控制

植物纤维纸浆模塑餐具生产过程中，餐具的水分、定量(壳重)、白度、光泽度、均匀度、机械强度等是餐具产品质量的主要指标，而其中产品的水分和定量是最重要的指标(也是影响其它指标的重要因素)。因此，采取一种合适的控制模型来控制产品的水分和定量是至关重要的。在生产实践和实验的基础上，针对产品的水分和定量建立了模糊控制的模型，给出了根据该模型设计出相应的隶属度函数、计算方法和过程，并设计了相应的控制系统。实践表明，这一控制系统改变了以往同类设备生产质量不稳定的状况，明显提高了产品质量。     

土地利用效率测度的指标体系与方法研究

科学的土地利用效率指标体系是客观评价土地利用效率的基础。针对土地利用各种类型的特点、土地利用效率的不同问题，提出测度多种评价要求的土地利用效率指标。该指标体系重在考虑土地的可转化性，探讨指标评价方法，以满足不同评价标准的要求。     

改进的分子连接性和拓扑指数方法预测硫醚的气相色谱保留指数

在分子拓扑理论基础上，定义原子结构参数αi和βi，由αi建构连接性指数^mL，由βi建构拓扑指数B。研究硫醚在不同极性固定相上的气相色谱保留指数与结构的相关性，建立相应的定量模型，预测了硫醚在4种极性固定相上的气相色谱保留指数，各样本总体所建模型的相关系数均在0．97以上。对硫醚保留指数的计算结果表明，计算值与实验值较为吻合。该法还具有计算简单，物理意义明确等优点．     

利用支撑向量机预报大气污染物浓度

针对污染物浓度序列具有强非线性和显著长程相关性的特点,结合相空间重构和支撑向量机(SVM)构建了一个多步预报的递归模型.对理想混沌序列和多种污染物浓度资料的实验结果表明,模型预报的准确率和效率均显著优于人工神经网络.这种通用建模方法的优势在于对系统非线性机制的反馈十分清晰,充分发挥了SVM适用于小样本问题、映射能力强、全局最优等特点,对非线性时间序列预报适用的其他领域同样具有启发意义.     

伴随方法在热带气旋路径预测的统计动力预报方案(SD-90)中的应用的研究--Ⅰ:理论基础及数值试验

把变分同化中的伴随方法应用于热带气旋路径预测的统计动力预报方案(SD-90)中,利用前面时刻热带气旋中心位置的观测值,同时确定出初始速度和气压梯度力,然后进行预报.理想试验表明,热带气旋路径无明显转向时,该方案具有较高的预报精度;当热带气旋路径有明显转向时,随着同化时段内的热带气旋路径(作为观测值)趋向于转向处,该方案的预报误差会加大,其主要特征是预报路径的方向有较大偏差;当同化时段内的热带气旋路径(作为观测值)离开转向处时,该方案又趋向于有较高的预报精度.最后结合最优控制思想,对9807号台风进行了同化试验,试验结果表明,效果十分明显.     

原子序数与镧系离子理化性质的相关性研究

用原子序数(N)代表镧系离子(Ln^3 )大体结构效应的因素，并将N对镧系离子的16种理化性质(P)进行线性回归，回归方程均在0．001显水平下通过F检验，估算值与实验值都很好吻合。     

基于社会网络分析的产业集群建模及实证检验

近几年产业集群对地区经济发展影响显著，吸引了许多学者加入到产业集群研究中，这些学者涉及许多学科领域，其中包括经济地理学、产业组织学、技术经济学等。新经济社会学的出现，为产业集群研究开辟了新的视角，本文尝试从新经济社会学的视角，特别运用与之相联系的社会网络分析理论与方法进行产业集群定量化研究，并作以实证检验，旨在为产业集群定量化研究奠定一定的理论基础。     

基于小波变换和ANFIS模型的不规则海浪组合预报

利用小波变换对不规则海浪进行多尺度一维小波分解与重构,得到相对简单、规则的准周期分量信号,然后建立了各信号的多输入、单输出自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预报模型,最后对预报结果进行集成。基于Matlab语言的仿真结果表明,该方法不仅降低了预报的难度,而且具有较高的预报精确度。此方法亦可用于船舶横摇、纵摇、艏摇运动的预报。     

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。