简介：<正>面对中考,什么才是最切实有效的复习方法?作为最终用来考查学生成果的中考试题,是众多中考命题专家、一线教师贯彻新课改理念并与本地实情相结合的智慧结晶.因此,研究近年中考试题,把握命题规律,是中

简介：首先研究了分、混流排水方式对污水处理系统与海绵城市的影响,并在小区域内将泊松盘采样的雨水口连成管网,用树型动态规划给出小区域管网在经济上的最优解,根据用地类型与管网现状进行管网改造的经济概算。以设定重现期下不发生明显的截留式溢流为强约束条件,对所有小区域进行0-1规划,得到一组解集,并取规划解集中的每一个解,计算征地谈判时间、由错接造成的污水排放流量等指标。在此基础上,以深圳市茅洲河光明片区为例,通过收集DEM数据、用地类型降雨量、地理环境与人文环境等资料,计算光明新区的街区雨量、街区污水量、街区施工建设费用,使用判定模型得到光明新区的排水方案图,并生成选择方案的各项指标以供参考。

简介：2011年'高教社杯'全国大学生数学建模竞赛A题'城市表层土壤重金属污染分析'提出了一个从稀疏的污染元素抽样数据估测污染源的问题。本文通过数学建模给出了一个可行的方法。首先,通过建立重金属载体的可压缩流体欧拉连续性方程,并结合问题实际,得到了简化的可压缩流体欧拉连续性方程,建立了沿特征线估测孤立污染源的数学模型;其次,利用稀疏的检测值建立了更切合实际的修正的Shepard插值,设计了沿流线估测可孤立区域污染源的算法;最后,基于所提出的模型和算法,应用赛题数据给出了重金属铜的3个孤立污染源。

简介：利用查表确定标准正态分布的函数值非常有限,这给工程应用带来很多不便。文章讨论了基于神经网络计算标准正态分布函数值的方法、数学原理、网络构造和学习过程。示例表明,计算简洁、方便,准确率能达到10^-6。

简介：本文用矩阵测度研究了一类区间联想神经络的稳定性,给出了其稳定的判别准则,推广和改进了文[1-2]的工作。

简介：在初始能量为负的条件下，基于Young不等式，本文证明了一类带耗散项的非线性双曲型方程初边值问题解的blow—up．

简介：主要考虑移动目标的小样本定位概率方法。给定侦查机的经纬度和飞行高度随时间的变化序列、到达角信息(到达方向角/到达俯仰角)的条件下,利用雷达通信过程空间球面地面几何关系和等概率曲线理论,研究无源定位侦查目标的经纬度和高度随时间变化的关系,同时给出了算法定位误差的计算方法。由于传统平坦地面无源定位算法没有考虑地球表面的曲率,本文给出的无源定位算法充分考虑了地面曲率对定位精度的影响。理论证明,传统的无源定位算法是本文算法的一阶近似。仿真实验验证了所提算法的正确性和有效性,同时表明本文算法比传统定位算法精度高。

简介：本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧，研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性，给出了与时滞无关的网络渐近稳定的充分判据，该判据可用于时滞细胞神经网络的设计与检验，有重要的理论意义与应用价值。

简介：泰安市财政局、珠算协会于７月４日在世行培训中心组织举办“生力源杯”第九届财政系统珠算技术比赛。２８支代表队１４０名选手，经过激烈竞争，决出团体和个人单项及全能名次，并于当天下午举行了隆重的颁奖仪式。本次比赛得到了市人大、市政府、市政协领导及有关部门的...

简介：研究具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，通过构造合适的Lyapunov函数及不等式分析技巧，给出了时滞细胞神经网络全局稳定的新的充分判据，这些结论推广了已知文献中的结果。

简介：以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注，并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率，本文设计了2种改良的深度卷积神经网络，这些改进加快了神经网络的训练速度．有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型，该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验，改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型，这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后，构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”，该系统能够自动检测出CT影像中肺结节，并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用，可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度，提高阀片效率，服务更多患者；减少漏诊和误诊发生的次数，有助于提高肺结节的诊断准确率；从而促进我国肺癌早筛工作的推广。

简介：研究了神经网络对课堂教学质量进行综合评估的原理、方法和过程,并成功地应用于实际中,结果表明该方法简洁,准确,并能克服各种人为因素.

简介：本文利用BP神经网络建立起66例肝硬化治疗结果数据预测模型，并基于matlab得出预测结果。实验证明利用BP神经网络可有效地预测肝病治疗效果。

简介：链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容，通过对网络结构和其他信息的分析，挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标．并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标，并经过实验找出了较好的优化参数。然后，提出了基于这8种指标的神经网络模型．并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明．基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好，在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0．9289、0．7480和0．8677，与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3．92％、1．45％、7．06％和24．35％。

简介：建立用以评价地球大气健康度的模型,选择AQI作为健康度的指标,采用双层网络的形式构建模型。局部网络采用经粒子群算法优化的神经网络,而全局连接通过特定传播函数定义的反馈边将节点连接起来,并以上一年的结果作为输入,本年的结果作为输出,建立起一个自治系统。从拟合效果、关键节点和节点关系变化等几个方面测试了网络的性状。选择日本、印度、匈牙利等几个典型国家在1985—2008年的相关数据进行研究。结果表明,模型具备功能上的完备性和极好的灵活性,与历史事实符合得很好,可以为决策者提供有价值的支持信息。

简介：针对目前BP神经网络在实际应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构，在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法，建立基于遗传算法的BP网络模型，同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用，计算结果表明该方法的预测精度较高。

简介：绩效考核属于管理学——特别是人力资源管理理论与实务中的重要议题。如今经济全球化进一步深化,以人为主的组织——会计师事务所在全球范围内的竞争愈演愈烈。中小型会计师事务所要想在这种大环境生存下去,就必须具有长远的战略目光。

简介：基于解的充分必要条件,提出一类广义变分不等式问题的神经网络模型.通过构造Lyapunov函数,在适当的条件下证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且全局收敛和指数收敛于原问题的解.数值试验表明,该神经网络模型是有效的和可行的.

简介：本文采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法对一类变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性进行了研究，得出了一些关于DCNN全局指数稳定性的充分条件。

简介：在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障.