高技术服务业与第三产业增长的关联度分析

选取2005--2011年三大经济区域共10个省市的相关统计资料,从行业和区域两个角度,利用灰色关联分析方法,计算出高技术服务业与第三产业增长的关联系数以及具体的贡献率和拉动。研究表明：在第三产业内部,高技术服务业与第三产业的关联系数最高,对第三产业增长的贡献和拉动逐步增强;高技术服务业对第三产业增长的带动作用具有明显的地域性差异。大力发展高技术服务业的同时,应加强省际间分工协作和资源共享,实现高技术服务业协调发展。     

Rb2（1Λg）高位态的预解离和碰撞转移过程

池温控制在519-548K之间,在不充任何缓冲气体的纯Rb样品池中,Rb原子密度在4-8×1015cm-3范围,Rb2分子的粒子数密度数量级为1014,利用YAG脉冲激光器的680nm激光双光子激发Rb2的X1Σg+态至1Λg高位态.利用激光感生荧光光谱法研究Rb2(1Λg)+Rb(5S)→Rb(6 D,8S)的预解离和碰撞转移.在不同的Rb原子密度下探测1Λg→B1Πu的时间分辨荧光,得到不同Rb密度N时1Λg态的有效寿命.利用Stern-Volmer方程,看出有效寿命的倒数与Rb密度成线性关系,从直线的截距和斜率分别得到1Λg→B1Πu辐射寿命与预解离率之和及总的碰撞截面.用光子计数器测量时间积分荧光强度I3[Rb2(1Λg→B1Πu)],I2[Rb(8S→5P3/2)]和I1[Rb(6 D→5P3/2)],从直线的斜率和截距并结合从Stern-Volmer方程得到的结果,确定Rb2(1Λg)的预解离率,ΓP8S=(6.5±0.6)×106 S-1,ΓP6 D=(4.1±0.3)×106 S-1和碰撞转移截面σ8S=(7.9±0.7)×10-13cm2,σ6 D=(6.2±0.3)×10-13cm2.     

基于神经网络的联合收获机损失率计算方法研究

针对谷物收获时采用人工计算损失率不能实时得到谷物收获损失率的问题,在研究国内外对于谷物收获损失率计算方法的基础上,提出一种基于神经网络损失率计算方法.该方法合并4个变量为1个变量输入矩阵,采用神经网络实时计算变量输入矩阵并与真实损失率进行对比.仿真结果表明其计算精度达到工程要求.     

论民事诉讼证明中的事实推定

事实推定在民事审判中的良好运用,对于判断认定案件事实,定纷止争具有重要的现实意义.从事实推定的概念入手,分析事实推定的哲学基础、现实意义,提出适用事实推定必须满足推定事实的难以证明性以及其与基础事实之间的常态联系性等一系列的条件.     

BP神经网络样本数据预处理应用研究

提出一种新的线性预处理输入数据的方法,即通过线性运算将样本数据的各个字段值统一到同一个数量级,然后结合数值归一化的方法将数据运用到神经网络。在基于信令的漫游用户实时信用度测评及欠费风险超前控制系统中,使用统一字段值的数量级的方法预处理样本数据取得了很好的预测效果。由此,在模式识别和预测领域,统一样本数据的各个字段值的数量级后再进行网络训练可以取得更好的训练效果。