用随机神经网络优化求解C-TSP

基于动态随机神经网络(DRNN:Dynamical Random Neural Network)求解典型旅行商优化问题TSP(Traveling Salesman Problem),通过简化方程参数的改进算法,针对解决大规模TSP的求解效果在时间以及路径寻优上所存在的问题,提出一种新的分区方案来解决中国31城市的旅行商问题.所获得的最优路径结果与目前公开文献中已有的其他神经网络所解的结果相比较,显示出采用随机神经网络解决多于10个变量TSP问题的优越性.实验结果表明,采用该方法解决31个城市TSP的优化,所得出的最短距离(15 112.7km)比已有5种算法的结果都要少.     

一类向量值的加权模不等式

对于向量值函数空间LpB(Rn,ωdx)中的极大算子,利用Holder不等式及广义Minkowski不等式,对给定的权函数v(x)≥0存在另一个权函数ω(x)＜∞,a.ex∈Rn,使得Hardy-Littlewood极大算子从LpB(Rn,ωdx)到Lp(Rn,vdx)是有界的.     

李超代数的Fox导子的一些性质

设F是李超代数Ai(i∈I)和自由李超代数G的自由和,N是F的理想满足N∩Ai=1,(i∈I).设U(F)是F的泛包络代数,NU是N生成的U(F)的理想.研究了李超代数F的一个元素v,满足Dk(v)≡0 modNU,(k∈I∪J),其中Dk:U(F)→U(F)(k∈I∪J)是U(F)的Fox导子,得到了李超代数的Fox...     

非对称DAR模型的估计与检验

本文研究非对称DAR模型的估计和检验问题.运用拟极大似然方法,构造模型的参数估计,在某些正则条件下,证明估计的相合性和渐近正态性.基于此,构造拟似然比统计量检验模型的非对称性,在原假设和备择假设下,给出该统计量的渐近分布.数值模拟和实证分析结果表明:本文所构造的模型参数估计和检验方法具有良好的有限样本性质.     

数控机床故障分析与可靠性评价技术的研究

针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象，提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型，进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数，用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验， 最后确定其符合混合威布尔分布，并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间.     

创新型科技人才分类评价方法

 在创新型科技人才内涵和分类评价指标体系研究的基础上，利用模糊层次分析法和逼近理想解排序法（TOPSIS法），提出创新型科技人才分类评价方法，并以2019年北京市科技新星计划的生物医药领域申报者为研究对象进行实证分析，结果表明该方法的评价准确率达到80.95%，验证了该方法的可行性与有效性。     

BL-代数中的落影模糊理想

在落影理论的基础上，本文建立了定义 BL-代数的模糊（关联）理想的理论方法。研究了落影模糊（关联）理想和模糊（关联）理想的关系，证明了模糊（关联）理想是落影模糊（关联）理想，反之不成立。最后，获得了落影模糊（关联）理想的一些等价刻画。     

半群的(U,V)-区间值模糊双理想

在半群中引入(U,V) 区间值模糊双理想的概念, 并讨论其基本性质. 给出半群的(U,V) 区间值模糊双理想与模糊双理想以及区间值模糊双理想的关系, 证明半群的(U,V) 区间值模糊双理想的交仍然是半群的(U,V) 区间值模糊双理想, 并讨论半群的(U,V) 区间值模糊双理想直积的相关特性.     

高职院校校企深度合作中存在的问题及对策 ——以朝阳师范高等专科学校为例

为进一步推进校企深度合作的步伐和层次,通过文献资料法,对高职院校校企合作情况进行分析:由于受政策法规不完善、企业参与积极性不高和社会认可度不够等问题的困扰,校企合作普遍处于自发、浅层、松散的状态.针对这些问题提出如下有效对策:政府、行业、企业和高校应遵循客观规律,在具体可操作性制度法规的建立、平台搭建上着重发力;形成"产学研商"一体化模式,破除校企合作壁垒;开展多元活动,加大宣传力度,提升职业院校影响力等.实践证明,这些对策对发挥职业教育的特色和优势,促进职业教育发展,实现校企双赢效果明显.     

部分可观测耦合随机抛物方程组的参数估计

本文研究加性时空白噪声驱动下的部分可观测耦合随机抛物方程组的参数极大似然估计量.在观测时间和噪声强度不变的条件下，本文证明了估计量的强相合性和渐近正态性.数值算例验证了理论结果.