基于自适应神经模糊推理系统的企业市场预测

针对传统的市场预测方法几乎回避了市场信息具有模糊性的特点，出现的用神经网络进行市场预测又不能表达模糊语言的情况，分析了自适应神经模糊推理系统的结构机理，提出了用自适应神经模糊推理系统进行企业市场预测；仿真结果说明了该方法的有效性和可行性。     

量子群Uq(sl(2))的广义伴随作用

设U表示单李代数sl(2)的量子化包络代数Uq(sl(2))，Ft(U)是由广义伴随作用下局部有限的元素组成，作为U-模，Ft(U)的单模分解式为Ft(U）=⊙i，j≥0[c^iE^jK^-t]。     

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

关于投影群PSU(3,q)的一个注记

讨论了自同构群为PSU(3,q)的2-(v,k,1)设计,利用置换群的轮换分解,得到了一个组合设计的参数与置换群元素的稳定点的数目之间的不等式,证明了投影群PSU(3,q)不能区传递地作用在一个射影平面上.     

防空火力分配对攻击机损失的影响分析

针对编队对地攻击过程中攻击机损失量的计算问题,提出了防空火力不同分配方式下攻击损失的计算方法。该方法利用攻击机和防空火力单元数以及防空火力单元对攻击机的损失概率,在防空火力平均分配和非平均分配情况下计算攻击机的损失量,通过实例对该方法的应用进行了详细说明,并对各种条件下攻击机的损失量进行了比较分析。从理论上证明了防空火力对攻击机平均分配时,攻击机的损失最大     

战区反导拦截效率模型研究

在未来防空作战中,反战术弹道导弹(TBM)是防空导弹部队担负的重要作战任务。针对拦截战术弹道导弹过程中,难以用一般预警雷达完成情报预警的问题,建立了情报预警系统的发现概率和预警概率计算模型,以及防空导弹拦截系统的排队论模型,给出了反导作战拦截效率的计算方法,并讨论了提高反导拦截效率的对策与方法     

基于矢量空间的群体聚类方法研究

通过对群体成员的思维模式进行分析,基于矢量空间提出了群体中任意两个成员偏好矢量相关性度量的一般范数以及基于该矢量相关度的启发式算法,通过执行该使算法使群体中的成员形成若干个不同的聚集。在此基础上,定义并计算群体中各个聚集的偏好和整个群体的偏好,定义并计算群体中各个聚集的一致性指标和整个群体的一致性指标,为群体决策提供依据。最后通过一个实例对算法和一致性指标等进行验证。     

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。     

论休闲活动在弱势群体中的开展

当弱势群体开始不断受到社会关注的时候,人们更多的是从教育培训、就业、医疗保险等方面去考虑如何帮助他们,而很少从他们日常的休闲活动中去考虑.所以,全社会都需要重新认识休闲活动、弱势群体及它们之间的关系,分析休闲活动在弱势群体中的开展现状,进而就如何开展提出若干设想.     

关于有限群子群的判定及寻求的一个猜想

对有限普通群、有限循环群和有限Abel群分别做了详细的研究，并对循环群和Abel群的子群的形式做了深入的分析，进而得出了其子群的一个更为简便易行的判定方法；同时，也得出了寻找循环群和Abel群的子群的更为可靠的方法