公司债券违约率的结构化模型研究

采用期权定价和违约率函数的结构化处理方法建立估计公司债券违约率的模型，应用美国国内公司的整体数据给出了将模型具体化的处理方法，得到一个带马尔可夫链的违约率函数。根据实证数据的初步检验，该函数的拟合效果比较理想，可用于估计一般性上市公司群体的债券违约率。文中的处理方法具有良好的可行性，只要拥有模型必需的股权价值、债务价值和违约率的数据，就能按照该方法将模型具体化，拟合出违约率函数，并由此来估计公司债券的违约率。     

基于GA和BP融合算法的装备费用估算方法

简要介绍了GA和BP算法以及装备费用估算分析的传统方法 ,分析了GA、BP算法以及费用估算三者间相互结合的必要性。把GA和BP算法相结合并应用到装备费用估算分析领域 ,建立了基于GA和BP融合算法的防空导弹研制费用评估模型 ,并对典型的防空导弹型号研制费用进行了估算。结果表明 ,该模型具有计算精度高、适用范围广、运算速度快的特点 ,为装备费用估算提供了有效依据     

用遗传算法解决一类模糊流水车间调度问题

对同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的模糊流水车间调度问题进行了研究 ,模糊加工时间用三角模糊数来表示 ,模糊交货期用梯形模糊数来表示。应用遗传算法搜索最优排序 ,在适应度函数处理中引入模糊数处理方法 ,以平均满意度最大作为优化目标。最后给出了实验结果和结论     

基于校园网络的远程教育系统方案设计

本文分析了大理学院跨校区的远程教育系统实施方案,设计了一套技术先进、性能可靠、标准开放、扩展灵活的远程教育系统。     

基于遗传算法的导弹稳定控制回路参数设计方法

本文利用遗传算法（ＧＡ）来优化设计控制系统参数。文中在简要阐述遗传算法的机理及实现的基础上，将遗传算法应用于Ｘ型导弹的弹上稳定回路的参数设计，仿真结果表明了所提方法的可行及有效性。     

水稻广亲和品种与籼粳亚种的亲缘关系

以典型的水稻籼粳亚种代表品种为参照群体,根据ＲＦＬＰ和ＳＳＲ标记座位上等位基因在亚种间的频率分布,确定了３个广亲和品种的基因组与两亚种的亲缘关系．如果亚种间无分化的等位基因在控制亚种间杂种育性上为显性,则这些品种的广亲和性可以用这类等位基因的高含量来解释．新等位基因的衍生及它们在亚种间的分化是导致亚种间部分生殖隔离的直接原因．由Ｉｋｅｈａｓｈｉ和Ａｒａｋｉ提出的“等位基因互作”模型与我们对广亲和性遗传基础的解释是高度一致的．     

籼粳交稻米品质性状的遗传相关分析

用种子性状遗传模型对籼粳交稻米８个主要品质性状的遗传相关进行了研究。结果表明,在籼粳杂种中,稻米品质性状之间的遗传相关主要涉及到种子直接遗传效应和母体遗传效应。其中,５个理化品质性状之间以直接效应相关为主,其次为母体效应相关;５个理化品质性状与３个外观品质性状之间只有直接加性、母体加性和母体显性相关;３个外观品质性状之间的遗传相关主要归因于母体效应。尤其是母体加性效应。在所有的性状对中,仅胶稠度和     

一种改进的遗传优化算法在网络故障预测中的应用

模糊逻辑控制器(FLC)模型简明，易于利用专家知识，适应能力强．适用于多输入、具有不确定因素、非线性系统的控制。随着系统复杂度的提高，直观经验获取难度变得越来越大．既难表述，又难使用。本文针对网络系统中故障的预测和诊断问题，将遗传算法与前馈网络结合，提出了一种基于BP的遗传优化改进型算法(RGA—BP)，并与经典BP算法结果作了比较，迭代步骤很明显的减少，精度明显提高。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

普通小麦面筋物理品质性状的双列分析

本研究对沉淀值、比沉淀值两个面筋物理品质性状利用Hayman方法进行的分析表明，两性状低值表现部分显性，高值与隐性效应相联系．加性方差和显性方差分量均达显著，基因的加性效应比显性效应更重要．