重要极限证明中的一个注解

指出在证明重要极限limx→+∞(1+1x)x=e中的一个常见误区,在此基础上给出正确的证明方法,并给出了证明该重要极限的定义证明方法。     

关于不定方程x~3+1=183y~2

利用递归数列的方法证明了不定方程x3+1=183y2仅有整数解(x,y)=(-1,0).     

一类特殊p-群的自同构群的阶

给出了所有中心循环且中心商的阶小于p5的有限p-群的自同构群的阶,p为素数.     

浅谈安全评价及其作用及意义

本文论述了安全评价的定义、分类及其实施安全评价的作用与意义.     

数列极限定义的教学过程设计探讨

数列极限是高等数学的基础,理解和掌握好数列极限的定义对大学生高等数学的学习起着至关重要的作用,而数列极限定义中的符号关系复杂,不易理解。为帮助学生深刻理解数列极限的定义,我们这里对数列极限定义教学过程的设计进行了探讨。     

英汉借代辞格的比较与翻译

借代是英语和汉语中常用的一种修辞格,它与民族语言及民族文化有着密切的关系。由于文化背景的不同,英语和汉语借代之间虽存在许多相似的特点,但又存在许多不同之处。因此对英语和汉语的借代用法加以比较分析,是很有必要的,如此有利于提高英汉翻译质量。     

含空洞的马步型哈密顿圈探索

通过搜索某些特殊的较小马步遍历,将其按照一元旋转与二元支撑两种组合模型构建成含空洞的马步型哈密顿圈,拓广了哈密顿圈图论课题的研究范围.     

SDN环境下基于Renyi熵的低速率分布式拒绝攻击的检测

针对现在对低速率分布式拒绝攻击的研究不足,提出了一种在软件定义网络(SDN)环境下,利用Renyi熵来检测L-DDoS的方法.该方法首先在控制器上收集PACKET_IN数据包,然后基于目的 IP来计算Renyi熵,最后通过设定一定的阈值来检测异常流量.实验结果表明:相比于利用香农熵的检测方法,该方法通过调整一定目的 IP熵的阶数可以检测L-DDoS攻击流量从而降低误警率.     

梯度神经网络求解Sylvester方程之MATLAB仿真

近年来,国内外学者发表了许多关于线性代数问题实时求解的方法,其中包括了矩阵求逆和线性方程组的并行求解方法.在研究了基于梯度法的递归神经网络用于Sylyester矩阵方程的实时求解后,通过使用Kronecker乘积和矩阵向量化等技术进行了MATLAB仿真从而验证了相关理论分析.计算机仿真的结果证实了这类神经网络方法在解决Sylvester矩阵方程中的有效性和高效率(特别是在使用幂S型激励函数的情况下).     

动态T-S递归模糊神经网络及其应用

提出了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN).该网络具有全局收敛特性的递归结构;采用BP算法进行网络权值的学习;并利用Lyapunov定理证明该模型具有全局收敛性,并在此基础上提出了克服局部极小的方法.最后以动态系统的辨识为例,进行实验研究,取得了很好的效果,表明DTRFNN动态模型能很好的对动态系统进行辨识.