统计物理中三种系综之间的关系

本文从粒子数和能量的涨落和粒子数和能量的平均值与极大值之间的关系，说明统计物理中三种系综之间的区别与联系．     

基于改进多孔算法的时间序列预测

针对小波分析技术存在的边界问题,提出一种改进的多孔算法。使用该算法得到的系数序列,在具备时移不变性的同时,消除了右侧边界存在数据畸变的现象,使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于单变量时间序列预测任务具备可行性。为进一步提高预测精度,引入了神经网络集成技术以改善网络泛化能力。实验表明,这种组合预测模型预测效果与稳定性优于传统预测模型。     

七种统计分布及其热力学等价性

用一种简结方法导出了七种系综统计分布的量子和经典形式，并举例说明七种统计分布的热力学等价性。     

Quantum storage of optical signals and coherent manipulation of quantum states based on electromagnetically induced transparency

Electromagnetically induced transparency (EIT) techniques are important tools for the storage of the quantum states of light fields in atomic ensembles and for enhancement of the interaction between photons. In this paper, we briefly summarize the recent experimental studies conducted by our group on enhanced cross-phase modulation based on double EIT effects, the quantum interference of stored dual-channel spin-wave excitations and the coherent manipulation of the spin wave vector for the polarization of photons in a single tripod atomic system. The work presented here has potential application in the developing field of quantum information processing.     

分类器集成在财务危机预测中的应用研究

财务困境预测是金融领域中一个重要的研究课题．已有的统计模型、人工智能和机器学习模型具有预测准确率较低或稳定性差等缺点,因此首次将分类器集成应用于财务危机预测研究,以我国上市公司为研究对象,以决策树和神经网络为子分类器,从实验上证实了分类器集成在提高财务危机预测准确性方面的有效性,最后指出需要进一步研究的几个问题．     

量子粒子群优化神经网络集成股市预测模型研究

利用量子粒子群优化神经网络集成个体的网络结构和连接权值,对集成个体进行支持向量机回归集成,建立一个新的量子粒子群优化神经网络集成股市预测模型。新模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,易操作,稳定性好,预测精度高,具有良好的应用前景。     

四种截集与对应的四种晕集

讨论了模糊数学中四种截集与四种Ｌ晕集之间的关系，针对第三、四两种截集（Ａλ＾３，Ａλ＾４），重新给出了相应的两种晕集定义（ｆ３＇，ｆ４＇），进一步推广了晕集的概念，证明了有关情况的对应定理，完善并改进了原来的结论。     

基于改进的PSO算法的神经网络集成

提出了一种新的神经网络集成结论生成方法,即基于可重复采样技术(Bootstrap)的粒子群优化(PSO)算法——BPSO算法,通过限制组合权值的范围来减小“多维共线性”的影响,还利用采样技术构造不同的适应度函数,增加“粒子”的多样性从而便于在一定范围内灵活调节组合权值,并减小噪声对集成的影响．实验表明。BPSO算法是优化组合权值的有效方法,提高了神经网络集成的泛化能力．     

用T-P分布求系统的能量涨落

从教学研究角度利用T-P分布求出了能量和体积可以变化的系统的能量均方涨落,并与按涨落的准热力学理论求出的开放系统能量的均方涨落进行了比较,讨论了二者的一致性。     

基于禁忌搜索的神经网络集成

给出了一种利用禁忌搜索来实现神经网络集成AdaBoosting算法的方法。以Ada- Boosting算法中的权值向量为优化对象,对其若干个元素进行扰动,并通过设定其为禁忌对象,以禁忌搜索控制寻优方向,以逼近误差为适值函数,在满足逼近误差或达到进化代数时结束进化。由于禁忌搜索可以避免迂回搜索,从而提高进化效率,使得算法易收敛。通过实例验证了该方法的可行性。