基于产业需求的高职财经类专业群建设探析

基于目前财经类专业群存在的突出问题,以经济发展需求为导向,将财经大类下的会计电算化、财务管理、工商企业管理和金融管理与实务四个专业进行整合,实现校企优质资源共享,构建会计与企业运营管理专业群,明确专业群建设目标和具体建设途径.旨在形成系统的专业群人才培养体系,提升财经专业就业层次和质量.     

污染环境中具有Markov切换的随机互惠三种群生存分析

研究污染环境下受到毒素和双重噪声(白噪声和有色噪声)作用的随机系统,建立污染环境中具有Markov切换的随机互惠三种群模型。利用随机微分方程相关理论和分析方法,考虑系统同时受到白噪声、有色噪声、毒素浓度及种群间相互作用因素对种群生存状态的影响,得到随机互惠三种群系统中各种群趋于灭绝、随机非平均持久、随机弱平均持久和随机强平均持久的充分条件。数值模拟验证了理论结果的正确性。     

基于期刊阅读群划分的期刊服务探索——以北京青年政治学院图书馆为例

新媒体时代的到来,使图书馆传统的期刊服务面临着新的挑战。为更好地做好期刊服务,分析了期刊阅读群各自的特点,探讨了基于期刊阅读群划分的期刊服务,包括面向教学科研期刊阅读群的深层次服务、面向学生阶段性阅读群的引导型服务以及面向休闲浅阅读群的灵活性服务。     

红外光谱法检验香烟过滤纤维的研究

目的建立一种灵敏、准确、无损的检验香烟过滤嘴的方法。方法利用傅立叶变换红外光谱仪,采用Smart Performer采样器,对120个不同品牌、同一品牌不同档次和同一品牌同一档次不同系列的香烟过滤嘴样本进行分析检验,并考查各种影响因素。结果依据红外光谱图中吸收峰的不同,可以将香烟过滤嘴样本加以区分。结论该检验方法不破坏检材,重现性好,可用于鉴定香烟物证。     

基于ANSYS Workbench有预紧力的高强螺栓群有限元分析

本文以1 600t造桥机为研究对象,采用SolidWorks软件建立箱梁及螺栓群三维实体模型后,导入ANSYS Workbench对箱梁螺栓群进行有预紧力的有限元分析。计算结果可以为螺栓接头的实际应用提供数据支撑,同时表明采用有限元分析方法可以更加全面、准确地指导架桥机的设计。     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

关于有限群的一些Pronormal子群I

主要目的是证明定理：若对群G的广义费丁子群F^*(G)的阶之任一素因数p,F^*(G)的一个Sylow p-于群Fp的每个极大子群均在NG(Fp)中prnormal，并且F^*(G)的一个Sylow2-子群F2的所有2或4阶循环子群均在NG(F2)中prnormal，则G是超可解群.     

Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.