《大庆师范学院学报》哲学社会科学稿约简则

<正>《大庆师范学院学报》是黑龙江省教育厅主管、大庆师范学院主办的综合性学术理论双月刊,全国统一刊号,国内外公开发行,逢单月10日出刊第一、二、四、五期为哲学社会科学内容,设立了哲学研究、政治学与社会学研究、经济纵横、法学研究、文学研究、语言文字研究.、历史与文化研究、高教研究等栏目,刊登有关学科的基础研究和应用研究的学     

两样本对称统计量的Berry-Esseen定理

在适当的矩条件下。证明了两样本对称统计量的Berry—ESseen定理．作为该定理的推论。还得到了广义U-统计量正态逼近的速度．     

基于RBF网络的增量学习

提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 .     

城市可持续发展水平的指标体系及评价

从经济、环境、资源、社会发展和人口5个方面构建了评价城市可持续发展水平的指标体系.由于涉及到众多的指标,选择因子分析法通过降维处理,能使较多原始指标被综合为几个较少指标.实例证明,指标的选取、方法的选择都比较合理.     

数学期望模型应用实例

混合样本检验法是预防医学中常用的方法，通过建立数学期望模型，可以在定量分析中减少检测次数，达到减少工作量，提高工作效率的目的。     

基于神经网络的船舶稳性预报研究

为省略船舶稳性计算中横摇阻尼以及船舶阻力等参数的复杂计算过程,提出一种采用径向基函数(RBF)神经网络对第二代完整稳性失效概率预报的方法.研究包括过度加速度、瘫船稳性以及骑浪/横甩3种失效模式.通过研究船舶相关参数对各失效模式失效概率的影响,确定采用RBF神经网络对每种失效模式进行预报时输入特征的选取,从而降低训练时长.使用训练后的网络对样本船稳性进行预报,采用均方误差和平均绝对百分比误差对预报结果进行评估.对3种失效模式预报结果的平均绝对百分比误差分别为6.49%、7.09%、5.70%,均小于10%,表明采用RBF神经网络可较为精准地对船舶稳性进行预报.     

布朗单样本轨道的重分形分析

主要研究布朗单W＝{W（s1,s2)s1，s2≥0}样本轨道的重分形分析问题．在布朗单一致连续模的基础上讨论“α—快点集”的重分形分析性质，得到了两类不同增量形式的“α—快点集”的Hausdorff维数．     

文本分类中的特征选取算法

分析了常用的几种特征选取方法，提出了改进互信息算法。实验结果显示改进的互信息算法是可行的。     

二维磁性纳米结构材料的Monte Carlo模拟

运用Monte Carlo模拟方法，通过分折系统自旋序参数与温度的变化关系了解纳米结构材料磁性的特征．计算模拟结果表明，磁性纳米材料具有比同等大小和平均密度的单晶低的居里温度，且在相变过程中往往会出现一些亚稳态．研究结果提供了一种解析金属纳米结构材料特性的重要方法．