“捕食者-被捕食者”分枝过程

把一般的“捕食者-被捕食者”。分枝过程模型推广为依人口数捕食者-被捕食者Gatlton-Watson分枝过程模型,得出了捕食者-被捕食者两种动物的生存依赖关系.     

具有功能性反应且捕食者有病的捕食-被捕食的SI模型

建立并研究了一类捕食者具有传染病的生态流行病SI模型,考虑了捕食者具有功能性反应,且染病的捕食者会因病死亡,以及只有健康的捕食者才具有捕食能力,但这种疾病一旦染上就不再康复.应用特征方程的方法以及Liapunov函数法,得到了无病平衡点和地方病平衡点渐进稳定的条件.     

捕食者存在自食下的一类疾病传播模型稳定性分析

建立并研究了捕食者具有传染病的捕食-食饵模型。在加入自食因素后,该模型假设不仅捕食者捕食食饵,健康的捕食者同样会捕食患病的捕食者,还考虑了患病捕食者的恢复能力和食饵的庇护能力,更加符合实际情况。证明了系统解的有界性,对系统的非负平衡点进行了稳定性分析,并通过特征根法讨论了非负平衡点的局部稳定性。     

比率型捕食者-食饵模型的稳定性与分支

对比率依赖型捕食者-食饵模型进行研究.关于捕食者的死亡率,不仅考虑捕食者的自然死亡因素,还应加入种内之间争夺资源及其它原因引起的死亡因素,即捕食者之间密度制约因素,得到了系统稳定性的条件;并通过分支理论得到了极限环的存在性.通过研究退化的唯一正平衡点,得到了Bogdanov-Takens分支,分支出同宿圈.     

捕食者死亡率具比率型的捕食者-食饵模型

建立捕食者死亡率依赖于捕食者与食饵的比率的捕食-食饵模型,分别考虑捕食者的功能性反应为双线性型与比率依赖型的情形,在一定条件下得到正平衡点全局稳定和极限环的存在性,并进行了数值模拟．     

对警戒色中几个问题的探讨

捕食者和被捕食者既相互斗争 ,又相互依存。在长期的自然选择过程中 ,捕食者和被捕食者都形成了独特的觅食和逃避策略 ,如捕食者的集体狩猎、经济觅食等 ,被捕食者的保护色、警戒色和拟态等。高中课本里重点介绍了三种被捕食者的反捕食策略。其中警戒色以鲜艳的体色和不可食性相结合区别于保护色的隐蔽性 ;警戒色又和拟态相联系 ,一种可食的动物可以通过模拟警戒色鲜艳的不可食动物的体色来达到拟态的效果。由于在讲述高中课本这一章节内容时 ,学生关于警戒色的问题较多 ,特别是在警戒色与保护色和拟态的关系上。第一 ,为什么鲜艳的警戒色不…     

多种多样的动物防御手段

大自然界中,各种生物之间由于食物关系而形成食物链,每种生物都是食物链中的一个环节.捕食者与被捕食者之间时刻都存在着激烈的生存斗争.被捕食者在长期进化过程中,经过长期的自然选择和遗传积累而逐渐形成了独特适应性特征,成为动物的防御手段.不同的动物有不同的防御手段.     

具阶段结构的食饵-捕食者模型的稳定性

研究了一类捕食者种群具有阶段结构的食饵-捕食者模型,运用线性化方法分别讨论了该模型及其反应扩散模型非负平衡点的局部渐近稳定性。     

恐惧和庇护所对捕食系统的影响

建立了一类捕食者受到恐惧,食饵受到庇护所的捕食模型,其中恐惧和庇护所都影响捕食者的捕食率.通过分析所建立捕食模型的动力学性态,得出在捕食者受到恐惧的基础上,对食饵建立庇护所可以改变平衡点的位置及其稳定性.此研究结果对濒危物种的保护有着重要意义.     

用微分方程的方法探讨捕食者与被捕食者问题

利用微分方程研究捕食者与被捕食者之间的相互制约、相互依存的关系，并指出研究这个关系的变化对经济活动的指导意义．     

山东省会计人员继续教育创新模式研究

我国当前会计人员继续教育的培训模式主要有两种：传统的集中面授模式和创新的网络模式.网络模式为会计人员的终身学习提供了一个很好的平台,只有持续不断地创新,才能应对知识经济带来的各种挑战.通过对山东省继续教育模式的分析,总结出网络模式较传统模式的优越性,阐述了山东省会计人员继续教育的创新模式.     

磁浮列车非线性控制研究

介绍了磁浮列车悬浮系统及其平衡点附近线性化模型,针对模型的非线性问题,利用反馈线性化技术,建立了电流控制输入下的输入-状态线性化模型;利用MATLAB软件建立了两种线性化方法的仿真模型,仿真并通过比较分析,表明反馈线性化技术是解决磁浮列车非线性模型的控制问题的一个有效途径。     

Electromagnetic Model and Image Reconstruction Algorithms Based on EIT System

Electrical impedance tomography (EIT) tech-niques have been investigated extensively during thepast decades, as a kind of visible multiphase flowmeasurement technique in industry and medical in-strument[1—5]. EIT has several advantages over othertomographic techniques, e. g. low cost, rapid re-sponse, portability, non-invasion, and robustness. Inindustrial field, EIT has found many applications,such as measurement of two-phase ( e. g. gas/liq-uid[6]and gas/solid[7,8]) flows in pipelines or…     

一类斑块环境中的捕食-食饵模型动力学分析

给出了一类斑块环境下具HollinglI型功能反应函数的捕食一食饵模型,通过分析系统雅可比矩阵特征值,得到了系统局部稳定的一个充分条件,并运用Dulac判据,得出其正平衡点全局稳定性的一个充分条件。     

累进所得税的乘数-加速模型的Hopf分支与极限环存在的参数区间

对一个所得税的乘数-加速模型进行定性分析,给出了累进所得税和比例所得税的模型的正平衡点是稳定的条件,累进所得税的模型存在Hopf分支的条件以及用Excel给出了关于累进度参数保证极限环存在的区间。     

累进所得税的乘数一加速模型的Hopf分支与极限环存在的参数区间

对一个所得税的乘数-加速模型进行定性分析．给出了累进所得税和比例所得税的模型的正平衡点是稳定的条件，累进所得税的模型存在Hopf分支的条件以及用Excel给出了关于累进度参数保证极限环存在的区间。     

A Bayesian Hierarchical Selection Model for Academic Growth With Missing Data

Using a sample of schools testing annually in grades 9–11 with a vertically linked series of assessments, a latent growth curve model is used to model test scores with student intercepts and slopes nested within school. Missed assessments can occur because of student mobility, student dropout, absenteeism, and other reasons. Missing data indicators are modeled using logistic regression, with grade 9 and potentially unobserved growth scores used as covariates. Under a hierarchical selection model, estimates of school effects on academic growth and missingness are obtained. The results from the selection model are compared to a model that ignores the missing data process.     

利用互补系统-理论模型提高水文预报能力

由于水文模型是对物理过程的简化,用以描述事物最主要的物理过程,从而数学模型受许多不确定因素的影响.因此,提出了一种耦合了人工神经网络(ANN)和新安江概念模型以提高径流预报精度的方法.该方法用最新的观测资料和新安江模型中产生的径流剩余误差/流量预报结果,其工作原理为用神经网络模型预报新安江模型误差,并作为新数据引入,使径流预报得到改进.对互补的神经网络模型而言,使用的变量要以特定格式输入以符合新安江模型的要求.结果表明,与单独用新安江模型预报相比,互补模型的洪水预报精度有明显提高.     

电加热炉温度控制系统数学模型的建立及验证

多数电加热炉是滞后、惯性、特性参数随温度变化的被控对象,难以用数学模型精确表达。根据电加热温度控制系统的物理意义,确定了一种表达电加热炉温度系统的数学模型方法。并对上述数学模型的数值求解方法进行了探索和研究,分析并讨论了模型的特性。为了检验数学模型及其数值计算的可靠性和真实性,对加热炉加热过程中的温度进行了跟踪实测。实测结果与数学模型数值计算结果基本相符,验证了数学模型是可靠的,数值计算结果是可信的。     

On the Trajectories of the Predetermined ALT Model: What Are We Really Modeling?

This article shows that the mean and covariance structure of the predetermined autoregressive latent trajectory (ALT) model are very flexible. As a result, the shape of the modeled growth curve can be quite different from what one might expect at first glance. This is illustrated with several numerical examples that show that, for example, a linear trajectory might be present among the model predicted scores even though no latent change parameter was included in the model. In addition, 2 examples are given that show that the predetermined ALT model can fit to data generated by models with model structures that are rather different from that of the ALT model itself. The practical relevance of these findings is demonstrated using an empirical example. We end by providing recommendations for researchers considering the use of the predetermined ALT model.