从链霉菌中发现新抗生素的趋势分析

到目前为止，链霉菌是微生物中产生抗生素最多的菌种，据报道，从20世纪40年代后期到70年代，每年由链霉菌产生的抗生素几乎呈现指数增长，并在20世纪70年代达到最高峰，20世纪80年代后期到90年代增加幅度下降。收集到的数据显示一条S形曲线，比对数方程预测的曲线要平缓得多，在不断优化参数后为这条曲线建立1个较好的数学模型，根据这一模型可以估计链霉菌中还有多少没有被发现的抗生素，同时也便于预测不远的将来新抗生素产生的趋势。此模型估计在这类菌种中能产生的抗菌化合物的总数量约100000多种，而这只是迄今为止未发现抗生素中很微小的一部分。曲线中斜率的减少是由于筛选方法的减少，而不是由于新抗生素的枯竭，如果这种趋势任其发展下去，在近10～20年内斜率将会趋近于零，但如果不断地探索新的筛选方法，在未来的几十年里发现新抗生素的速度是不会下降的。     

移动网络中的自适应业务带宽调整研究

详细介绍了移动通信网络中的业务带宽调整问题，着重介绍了其中的公平性和开销问题；并介绍和分析了现有的3种带宽调整方案，比较了他们各自的优缺点，提出了一种新的带宽调整方案。该方案采用固定的带宽升降级比率和循环升降级的方法，既保证了带宽升降级时的公平性，又有效地控制了网络开销。计算机仿真结果表明了新的方案具有良好的性能。     

川中丘陵区农村产业结构调整研究

川中丘陵区是中国重要的农业区之一．长期以来，经济结构单一，农村经济发展缓慢，农村经济结构极不合理，农村产业结构性矛盾突出，严重制约了该地区的脱贫致富和地方经济的发展，迫切需要通过调整农村产业结构，以增强经济活力，实现农村的稳定和发展．     

北京郊区休闲旅游产业发展问题研究

休闲旅游是旅游者为了休息、消遣、度假、健身、娱乐等目的而开展的一种旅游活动，本文对休闲旅游概念、市场特征进行了分析，然后分析了北京郊区休闲旅游发展现状，论述了郊区休闲旅游的带动作用、成功经验和发展过程存在问题，提出了休闲旅游发展建议和政策．     

葡萄糖共基质代谢对除草剂草除灵废水的可生物降解特性的影响

利用瓦勃式微量呼吸检压仪对有机杂环类除草剂--草除灵的废水的可生物降解性进行快速测定,并对添加葡萄糖基质的废水共基质代谢进行生物降解特性研究.结果表明,葡萄糖的共基质代谢作用可以明显地提高草除灵废水的生物降解速率和降解效果.     

基于时间序列的上海股市系统风险、流动性风险溢价实证研究

在Acharya和Pedersen（2003）提出的三种流动性风险（收益对市场非流动性的敏感性COV（ri,LM）、非流动性对市场收益的敏感性COV（Li,rM）、流动性的共性COV（Li,LM）的基础上，提出了一个关于市场收益、市场非流动性、组合收益以及组合非流动性的四元均值GARCH（1，1）模型，鉴于多元均值GARCH类模型参数估计的困难，我们分两阶段建模，对上海股票市场四类指数（工业、商业、公用以及地产）1997～2004年的风险溢价状况进行了实证研究。结果表明，存在系统风险溢价和流动性风险溢价，并且流动性风险溢价主要来源于收益对市场非流动性的敏感性和非流动性对市场收益的敏感性。     

一种动态调整的改进微粒群算法

微粒群算法是一种新型的进化计算方法，已在许多领域得到了广泛的应用．通过对基本微粒群算法的分析，发现基本微粒群算法在计算过程中使用Lebesgue测度为0的线段进行搜索，较易得到过旱收敛现象．据此，提出了一种改进的微粒群算法，该算法在运行过程中能动态调整极限位置，从而使得每个微粒的极限位置在其所经历的最好位置与整体最好位置所形成的动态圆中分布，由于在搜索空间中使用测度为正的区域对定义域空间进行搜索，能以较大概率跳出局部最优点．实例仿真结果验证了方法的正确性和有效性．     

露天矿生产车辆调度的最优化模型

用运筹学中目标规划的最优方法,针对露天矿生产的实际要求,分别建立了多目标的车辆安排最优化模型和多层次的目标规划模型.根据调整优化算法和多层次目标规划算法,利用数学软件Matlab和LinGo软件进行计算,得出最优调度方案.     

动态改变惯性权重的新模式粒子群算法

针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优、收敛精度不高和收敛成功率低的不足,提出了一种改进的粒子群算法.通过算法所处的迭代阶段和粒子的分布情况动态改变惯性权重的值,并根据每个粒子的更新情况调整其飞行的起点.最后4个测试函数仿真结果表明,在求解复杂优化问题时,改进后算法的收敛精度和收敛成功率均有明显提高.     

基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测

月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度.