Markov切换模式下双疾病随机SIRS模型的稳定性分析

研究了一类在Markov切换下具有不同发生率的双疾病随机SIRS传染病模型.首先,利用伊藤公式构造了新的Lyapunov函数,证明系统全局正解的存在唯一性,并得到了系统动力学的相关阈值.当阈值满足相关条件,系统具有唯一平稳分布且是遍历的,且得到了疾病灭绝与持久的阈值条件,探讨了环境变化对疾病的影响,结果表明噪声在一定条件下能够使疾病灭绝,最后通过数值模拟验证了结论的正确性.

基于灰色预测–决策树模型下车险保费浮动的研究

汽车保险的续保问题对于保险市场具有举足轻重的作用,如何有效的预测市场各个因素对续保率的影响并未十分清楚。通过分析保费浮动优惠等因素对续保率的影响,本文建立影响力指数的等级比较模型,通过计算其性质系数的灰色关联度,考察具有不同性质车辆的续保率。计算出有关索赔系数和使用性质系数,建立数学模型,给出了较为合理的保费浮动方案。最后,建立决策树模型,根据统计数据对不同车辆进行分类同时,通过对三个因素进行加权,得到了评价企业质量的决策树累积模型,分析各因素对续保率的影响,从而提供可行性建议。

高校后勤集团运营绩效分析

高校后勤集团运营绩效直接影响学校师生生活质量,如何定量的评估其有效性,是亟待解决的问题。本文主要对某高校后勤集团运营绩效进行分析,首先通过灰色预测得到经济效益、发展潜力、内部运营指标对总绩效的影响,确定各细化指标体系间的联系。其次,通过Topsis综合评价了各细化指标之间的最佳权值,并对其经济效益指标、发展能力指标、内部运营指标以及客户满意度指标进行综合评价。考察这些指标的走势,分析了四个指标之间的动态关系。然后,运用主成分分析法建立数学模型,通过数值模拟来预测未来经济效益指标、发展能力指标和内部运营指标的发展趋势。最后,结合该后勤集团的实际情况,对该后勤集团的运营绩效的提高提出了合理化的建议。

基于Hopfield神经网络模型的验证码识别问题

为了避免恶意破解密码、刷票、论坛注水、黑客攻击等行为,验证码因此而生,它通过强制人机交互的方法来抵御机器自动化攻击。但准确识别验证码是当前还未完全解决的难题。本文的研究对象为四位数字的验证码,采用分割分析和Hopfield神经网络的方法对验证码识别及其精度进行分析。建立并训练Hopfield网络对验证码图像变换后的矢量进行模式识别,比对的结论表明,Hopfield神经网络算法可以得到比较好的测试结果,具有推广应用的价值。