基于证据权重法的丹顶鹤栖息地适宜性评价

采用证据权重法对扎龙丹顶鹤栖息地适宜性进行评价。利用RS和GIS的空间分析功能,分别提取土地利用、植被、铁路、国道及居民点的信息,建立证据专题层,确定相应证据层的权重值,然后进行条件独立性检验,最后生成后验概率图。利用证据权重法可以客观定量地评价栖息地适宜性,同样,一个客观的栖息地适宜性评价模型可以评估生物多样性价值,管理和保护湿地,为决策者保护珍贵的栖息环境提供智力支持。

一类二阶时滞神经网络系统稳定区域的划分及Hopf分支分析

讨论一类二阶时滞非自联神经网络系统的稳定性,给出了以时滞τ为参变量的参数空间(a,τ)中稳定性区域的划分,证明特征方程的纯虚根位于曲线Lk(a,τ)=0(k=0,1,2,…),(a<-1)上,在曲线Lk(a,τ)=0(k=0,1,2,…)的左侧特征方程式恰有2k个正实部的根,其余的根都有严格的负实部;在右侧恰有2k+2个正实部的根,其余的根都有严格的负实部;在曲线L0(a,τ)=0上,除了一对纯虚根外其余的根都有严格的负实部,Hopf分支值发生在曲线L0(a,τ)=0上,对不同的(a,τ),在L0(a,τ)=0的两侧,可以有不同稳定性的Hopf分支发生.

2m+1阶广义中心对称矩阵的性质

给出了2m+1阶广义中心对称矩阵的广义逆矩阵,进一步细化了已有的结果.

人工神经网络在建筑物物理力学参数识别中的应用

基于神经网络的BP算法,建立了识别建筑物物理力学参数的数值方法.在经典的BP算法中,网络中的权值的确定是将权值的计算修正过程描述为网络的训练过程,其中迭代步长由经验选定,常常造成收敛速度慢,并且收敛速度与初始权值的选择有关以及引起振荡等问题.在网络的训练过程中采用改进的BP算法,通过对学习算子的优化搜索,大大提高了网络的收敛速度,解决了BP算法迭代过程中目标函数的震荡问题.数值计算表明,所提出的改进的BP算法进行建筑结构物理力学参数识别的收敛速度和识别精度都得到了提高.

我国经济增长过程中教育投资与产业结构的关联研究

文章检验了我国教育投资与产业结构之间的协整关系并建立了多变量误差修正模型，发现我国教育投资与产业结构成分之间存在着稳定的长期关联，并且这种关系的偏离正向影响到教育投资的增长速度，工业经济的增长对教育投资产生最主要的拉动作用，第三产业的发展产生相对稍小的拉动作用，但对其增长速度具有微弱的抑制作用，而第一产业与教育投资具有负向关联并对增长率产生抑制作用。