中枢神经递质对心血管活动的影响

多种中枢神经递质参与心血管活动调节.中枢神经递质有升高血压、中快心率和降低血压、减馒心率两种机制.本文讨论了几种中枢递质对心血管活动的影响.     

电话发展的R／S分析

作者在本文利用分形理论中的Ｒ／Ｓ分析方法，根据某地区过去电话发展状况，求得相Ｈｕｒｓｔ指数，由此可预测该地区电话的未来发展趋势。     

面向低质指纹的处理算法的研究

由于种种原因，指纹计算机自动识别系统必须处理作为档案存储的大量低质量指纹，本文介绍作者在研究过程提出的、并在实际系统中使用过的处理低质指纹的有关算法，处理结果证明这些算法是比较有效的。     

基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

浙江乐清方言音系再探

乐清方言的声母有29个,具备了吴语方言的一个重要特征,即浊声母和清声母的对立。韵母30个,没有入声韵和鼻化韵。声调有8个,入声不是短促调,已变为舒声,是先降后升的曲折调。     

中部崛起与制造业信息化

中部崛起的重点是传统产业的升级改造,解决传统产业升级的技术手段是实施企业信息化“,十一五”期间制造业信息化要重点抓好4方面的工作,注重3方面问题。     

基于Simulink的多涡卷迟滞函数序列混沌系统仿真

介绍了Simulink的建模与仿真步骤,根据迟滞函数序列混沌系统的数学状态方程,设计了基于Simulink平台的仿真模型,并对模型进行了动态仿真,给出了相应的仿真结果。这种仿真方法具有模型搭建灵活、输出结果直观等特点。     

Research on Chaotic Time Series Prediction Based on K-entropy and RBF Neural Networks

In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction.     

常系数线性中立型方程的一般周期的周期解

本文利用Fourier经数理论及矩阵的Jordan标准形理论研究了单时滞常系数中立型方程组的一般周期的周期解,获得了保证周期解存在、唯一的充分必要条件及一些简单的充分条件.