一类两点边值问题的四次样条解法

利用四次样条函数求得一类两点边值问题的数值解。该方法将求解边值问题的数值解最终化为求解三对角线性方程组，计算较为简单。数值算例充分证明该方法比已有方法具有更高的精度。     

矩形花键轴的扭转强度计算和少齿数齿轮轴的扭转实验研究

首先,基于极惯性矩的概念和平面假设理论推导出了矩形花键轴横截面的极惯性矩和最大扭转切应力公式,并验证了此计算方法的准确性.其次,采用Ansys软件对矩形花键轴的扭转切应力分布规律进行了仿真研究.最后,对少齿数齿轮进行正反转扭转实验,得出了一些重要结论.     

基于回归分析与三次指数平滑的组合预测

组合预测是把几种单一的预测方法进行组合后得到更好的预测结果的方法.文章根据国家财政用于科学研究支出的统计数据,运用回归预测与三次指数平滑预测,而后求出组合预测的权重,最后得出更优的预测结果.     

An Adaptive Design for Six Sigma（ ADFSS ） ： a Simulated Annealing and Regression Analysis Embedded Approach

Design for six sigma (DFSS) is a powerful approach of designing products,processes,and services with the objective of meeting the needs of customers in a cost-effective manner.DFSS activities are class...     

基于消退论谈民办高校图书馆电子阅览室的服务工作

从高校图书馆电子阅览室的消退论入手,分析了民办高校图书馆电子阅览室进入消退阶段的主要因素,探讨了民办高校图书馆电子阅览室如何有效地开展信息服务工作的对策。     

具不同变化规律的时间序列建模方法

本文对具不同变化规律的时间序列详细介绍了三种建模方法:虚拟变量法,分段拟合法和样条函数法,并给出实例加以说明和比较.     

逐步回归方法在虫情测报中的应用

应用逐步回归等数理统计方法,采用电子计算机作计算工具,在众多的气象因子中筛选出一、二个因子作为预报的依据.所得结果对我们所收集数据地区的虫情测报有实际意义.     

一类缺插值混合样条函数

本文对亏度为2的一类缺插值混合样条函数的三种问题,给出了存在唯一性定理及其误差估计。     

KNIT FABRIC SURFACE PROPERTY AND MOISTURE TRANSFER

This paper deals with the properties of the fabric such as surface compression energy, the thick,ness, surface hairness, compressional resilience and effect of these factors on the moisture transport.In the course of the present investigation, the possibility of expressing the relationship between thethickness and the pressure as a hyperbolic function is considered, and compressional resilience is al-so described by relative compression energy loss. The vapor resistance of fabric in terms of still air layer and mathematical model of vaportranspiration are elucidated and ten samples from various double knit fabrics made on the same ma-chine are tested in this study and a multivariate linear regression model is suggested. It is found thatthe thickness of fabric is the strongest factor in the mathematical model of vapor evaporation.     

岭回归估计β（k）的一个特性及其应用

本文就岭回归估计β^(k)在0＜K≤σ^2/maxri^2条件下，对标准E‖β^β(k)-β‖^2优于LS估计问题给出了证明，并结合实例确定较优的岭回归K值。