中国信息化绩效及当前存在的主要问题

文章从5个方面阐述了近些年来中国信息化发展所取得的绩效，分析了当前信息技术发展中存在的主要问题。     

SO_4~(2)/ZrO_2-SiO_2超强酸催化剂研究(Ⅲ)——酸性及比表面积(英文)

系统地研究了SO2 - 4/ZrO2 _SiO2 催化剂的酸性和比表面积 ,采用吸附吡啶的红外光谱法、BET法以及指示剂法考察了催化剂的组成、温度以及其他处理条件对催化剂酸强度以及催化剂比表面积的影响 .实验结果表明 :在硅锆比小于 10时 ,SO2 - 4/ZrO2 _SiO2 催化剂的比表面积随催化剂中硅锆比的增高而增大 ;在硅锆比为 10左右时 ,比表面积可高达 4 40m2 / g ,数倍于SO2 - 4/ZrO2 催化剂的比表面积 .在相同处理条件下 ,SO2 - 4/ZrO2 _SiO2 催化剂的酸强度低于SO2 - 4/ZrO2 的酸强度 .吸附吡啶的红外光谱证明该催化剂的表面酸点多为Lewis酸点     

论网络教育对传统教育的影响

本主要论述了网络教育的时代性、网络教育的特点和目前存在不足，以及网络教育的未来发展趋势。本最后得出结论认为：网络教育作为一种辅助方式，对传统方式影响很大，但仍不能动摇其主导地位。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。     

强直电流伸展弧CVD硬质合金金刚石涂层工具

采用自行研制的强电流直流扩展电弧设备对酸浸和渗硼预处理的YG6刀片进行了金刚石薄膜涂层沉积，并对放于不同位置的沉积刀片表面涂层的激光Raman谱和SEM形貌进行了分析、研究。结果表明：渗硼预处理工艺优于酸浸预处理工艺；在渗硼处理的GY6刀片上，沉积的金刚石薄膜涂层具有大面积、均匀性好和质量高的特点。     

开放式基金投资者赎回行为的模拟

应用停止理论（shopping theory)的概念和方法模拟开放式基金投资的赎回行为发现，投资者的赎回行为可用停时（stopping time)来描述，并给出了完全随机型赎回行为的概率分布和其收益现值和期望。     

邮政通信网局部预测模型的研究和实现

为建立模型对网络实体流量流向进行预测,通过对实际情况的分析,得出新的局部预测模型方案,并为模型设定多级子模型,当模型需要变换时,只需要加入新的影响因素,不需要改变模型框架,这样使得模型更加适合邮政通信网仿真优化的需要。对于其它类似的仿真系统模型建立也有一定的启发作用。