以探索引领世界高速铁路发展的人才培养为契机 改革行业院校工程人才培养模式

本文介绍了西南交通大学“卓越工程师教育培养计划”的实施情况，探讨了行业院校如何利用其特色和优势，借鉴人才培养的成功经验，着力探索具有行业院校特色的工程教育改革，面向工业界、面向世界、面向未来，快速培养造就一大批创新能力强、适应经济社会发展需要的高质量各类型工程技术人才。

以科学理念为先导,培养创新型人才——西南交通大学实验室建设改革与实践

西南交通大学自实施“323实验室工程”以来，科学制定发展规划，建立多层次实验教学体系，实现管理机制创新，加强实验教学队伍建设。该文介绍了西南交通大学在实验室建设改革与实践中的一些做法和经验。

铁路冷藏运输现状分析及发展对策

文中分析了铁路冷藏运输存在的问题,对产生这些问题的客观主观原因进行了分析,指出了铁路冷藏运输进行管理体制改革的必要性,并提出了铁路冷藏运输改革的若干对策及其政策建议。

育人为本,软硬结合,不断开创实验教学新局面

为适应创新人才培养需要，西南交通大学提出了“一个体系，两条主线”的人才培养方针，从根本上确定实验教学在人才培养方面的地位。西南交通大学围绕实验教学大众教育和个性化培养，在“激发和培养学生兴趣、促进教学与科研结合、理论教学与实验教学队伍融合、体制机制改革与建设”上下功夫，并取得了一些成效。

通有决策系统稳定性与可靠性分析

从定量分析的角度，提出了通有决策系统的系统稳定性与决策可靠性概念，并给出一套简易的决策系统稳定性度量和系统决策可靠性的判定方法。该度量和方法可以作为对一个通有系统进行决策的前提条件和前期考察依据。

试析交叉学科知识点的形成机理和作用方式

学科指一个专门的研究领域,现代意义的学科主要指学术的分类,即按科学知识的性质而划分的知识门类,是专门的系统化的知识体系。研究知识点跨学科的运动现象,确定有效的搜索知识点的策略是非常重要的,它可以降低选择知识点时的失败几率。按照关联度的大小、强度的大小、关联度和强度叠加、搜索中心转移、多搜索中心搜索等知识点搜索定位,跨学科知识点相互作用有:比较、二门或三门学科知识点合成、多学科知识点合成、软学科和硬学科知识点合成及共存五种方式。

关于高校师资职称最优结构的理论探讨

本文系师资管理预测课题论文之一。它论证了高校师资职称结构中存在稳定的年龄结构及最优的职称比例关系,为教育管理部门制定政策提供了一定的理论依据。

发达国家基础科学研究政策要点及其对我国的启示

基础研究是旨在为获得关于现象和可观察的事实的基本原理的新知识，“不以任何专门或特定的应用或使用为目的”而进行的实验性理论性研究工作。目前一般将基础研究区分为纯粹的基础研究和应用基础研究。基础研究对于增强国家的知识、创造、吸收、利用等能力至关重要，但由于基础研究自身的特点，很难得到企业界的充分资助，一般由各国政府设立专门的科学基金或机构拨款予以扶持。在这方面，发达国家的做法很值得注意。

铁路冷藏运输运价分析

本文对各种运输方式易腐货物的运价进行了比较分析,对铁路冷藏运输的现行运价和保本运价进行了讨论,提出了铁路冷藏运输运价改革的若干建议,可供铁路进行冷藏运输改革参考。

一个新数值积分公式的加速算法

本文讨论了具有二阶代数精度的插值型数值积分公式J_n的余项表达式,给出了J_n的Bulirsch-Stoer外推算法和对偶算法,并且分别将它们在奇异积分和振荡函数中进行应用。结果表明:J_n的这两种加速算法具有使用方便,计算简单,稳定性好,收敛快的特点。

线性算子P—条件数的一些性质

众所周知,常用的线性算子的条件数有 k—条件数和 P—条件数。笔者讨论了 P—条件数的一些性质,得到如下主要结果:(1)给出了 P(T)=k(r)的充分必要条件;(2)给出了 P(T)=1时,线性算子 T 的谱的构成和 P(T)=1的一些条件;(3)把线性算子 P—条件数的一些性质推广到了伪 P—条件数的情形。

关于牛顿——柯特斯数值积分公式的一个改进公式

众所周知。

建立本科生科研和工程实践体系的成功探索

依托国家级和省部级重点实验室 ,西南交通大学建立了面向本科生开放的科研和工程实践体系。本文详细介绍了该体系的结构、内容、管理和保障措施 ,以及通过实践创新体系的建设 ,为大学生提供了一个培养一专多能的平台 ,使科研与教学得到有机结合 ,完善了本科人才实践与创新教育模式 ;同时 ,学生实践与创新能力得到显著提高 ,重点实验室的资源和潜力得到有效挖掘。实施效果表明 ,该体系具有在普通高校广泛推广的价值。

ABS方法在求解非线性方程组中的一个应用

本文作了ABS法求解病态线性方程组的数值试验，所得结果表明，它比共轭斜量法解病态线性方程组更有效；提出了在求解非线性方程组中用ABS法解线性方程组的组合迭代算法，讨论了组合迭代法的局部收敛性和Kantorovich收敛性。

基于支持向量回归机的公路货运量预测模型

为了提高公路货运量预测的能力,应用基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机方法来研究公路货运量预测问题。在选择适当的参数和核函数的基础上,通过对成都公路货运量时间序列进行预测,并与人工神经网络、线性回归分析等方法进行了对比,发现该方法能获得最小的训练相对误差和测试相对误差。

道路交通事故灰色马尔可夫预测模型

在道路交通事故灰色预测的基础上 ,引入马尔可夫链预测理论 ,建立道路交通事故灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故灰色马尔可夫预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点 ,模型克服了随机波动性数据对道路交通事故预测精度的影响 ,拓宽了灰色预测的应用范围。实例计算证明 :道路交通事故灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型预测精度 。

基于支持向量回归机的区域物流需求预测模型及其应用

为了提高区域物流需求预测的能力,从区域经济等影响因素指标与区域物流需求之间的内在关系的角度,应用基于结构风险最小化准则的支持向量回归机(SVR)方法,建立"影响因素—区域物流需求"SVR预测模型来研究预测区域物流需求问题。在选择适当的参数和核函数的基础上,对上海市物流需求量进行预测,发现该方法能获得较小的训练相对误差和测试相对误差。

考虑浪费规避偏差和缺货规避偏差的零售商订购行为

针对经典报童模型决策者风险中性假设,引进浪费规避偏差和缺货规避偏差来研究零售商的订购行为。通过仿真实验得出零售商在低利润场景和高利润场景中分别受到缺货规避偏差、浪费规避偏差的影响,其订购行为呈现出均值偏向现象。从零售商决策行为的角度解释均值偏向现象,发现零售商在库存决策时先锚定在报童模型最优解上再向需求分布均值方向进行调整,其调整力度与浪费规避系数和缺货规避系数显著相关,且调整行为符合前景理论价值函数曲线的特征,通过仿真实验拟合出库存决策中调整行为价值函数曲线,并给出降低零售商规避偏差的建议。

道路交通安全综合评价的人工神经网络方法

为了提高评价的准确性,采用人工神经网络技术,建立了基于BP神经网络的道路交通安全综合评价模型.通过有效样本的学习,应用该模型,实现了对道路交通安全专家知识和经验的提取和存储.仿真实例验证了基于人工神经网络的道路交通安全综合评价模型的合理性和有效性.

高速公路收费标准制定方法探讨

为了促进已建高速公路的经营管理，合理配置社会资源，实现高速公路的可持续发展，对影响高速公路收费标准的多种因素进行了分析，探讨了收费总额的预测，并结合影响高速公路收费标准的各种因素和收费总额建立了收费标准模型。