Gronwall-Bellman不等式的一个推广及应用

本文推广了著名的Gronwall-Bellman不等式 ,并给出了它在微分动力系统中的一个应用     

基于局部泛化误差模型的RBFNN的启发式训练方法

研究如何应用吴永贤（W.W.Y.NG）提出的局部泛化误差模型来训练径向基函数神经网络（RBFNN）,给出了一种训练RBFNN的启发式训练方法.实验表明,该方法成功解决了模型结果计算时间复杂度问题,同时RBFNN的训练精度也达到令人满意的结果.     

“奴”族新词语透视

在竞争日趋激烈的现代社会,有些人被各种压力、欲望所折磨、控制,人们戏称其为新时代的奴隶。语言系统迅速捕捉这一现象。通过激活古词语“奴”“被控制、被束缚”之义形成“奴”族新词语。从词义泛化、辞格造词和文化心理三方面对“奴”族词语进行探讨分析。可揭示其流行原因,规范其合理发展。     

基于多分支网络的图像分类算法

为提高卷积神经网络在图像分类中的泛化性,提出基于多分支深度神经网络结构。使用ResNet（残差网络）的跨层连接结构构造多分支网络,各分支网络共享中浅层特征提取,深层网络使用不同卷积核尺寸。分别使用独立损失函数产生多梯度对中浅层特征权值进行同步调整。与ResNet的单重网络进行对比实验,结果表明,在具有相同收敛性的前提下,各个分支网络的泛化性都得到一定提高,在多类别数据集中表现出更优性能。     

基于粗分析的不相容信息系统的增量式数据挖掘策略

利用信息系统描述数据集合时会出现数据的不相容现象,为了对信息表中的不相容数据进行较为精确的数据约减,本文针对信息系统的不相容特性,提出了利用广义归纳表及粗糙集理论的有效结合对分类规则进行有效提取的策略.为此首先简单介绍了数据挖掘过程中的数据不相容性问题及广义归纳表的基本构成,然后利用基于广义归纳表与粗糙集的规则发现原理,给出了规则强度的表达方式及其各影响参数的描述.并且,进一步描述了RS与GDT结合进行分类规则提取的实现过程,归纳了静态与动态增量式数据库的规则发现算法,并用算例进行了说明.最后给出了应用此方法进行增量式数据挖掘的实际例子.实验结果表明,用此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

现代汉语量词形式泛化现象考察

近些年来汉语中一些量词形式日益呈现出修辞性、功能性以及语用上的泛化现象。这些泛化的量词形式在语义和表述上既有联系也有区别,有着各自的活动形式和规律,其语义特征和表述功能也各有特点和差异。     

简析“吃”字的泛化及其文化阐释

中国的饮食文化源远流长,中国人不仅讲究＂烹＂,而且讲究＂调＂,从茹毛饮血的时代到满汉全席的出现,再到八大菜系,食文化延绵至今。＂吃＂发展到一定程度,已经不只是一种生存行为,而是变成了一种文化。     

用改进的BP网络预测油气

人工神经网络在地球物理领域中，尤其在模式识别和油气预测方面得到了较好的应用．前向网络的重要特性是能够总结、归纳已知样本隐含的函数关系．然而其推广性能有待进一步研究．本文强调了该问题的重要性并提出了改善网络推广性能的技术，即在网络学习过程中，不仅让总误差下降，还尽可能使建立的“隐函数”平滑．计算实例表明，本文的算法可以明显地改善网络的推广性能．最后给出了用该技术在辽河油田进行油气预测的实例     

浅谈蝴蝶定理的再推广及其应用

本文以高等几何的相关理论为背景,充分利用射影几何的交比,从二次曲线定弦BC上的任意一点、二次曲线内或外的任意一定点A、正方形、变态的二次曲线等四个方面对蝴蝶定理进行了再推广,并给出推广后命题的一些简单应用。     

The Rhythm of the University: Part One - Teaching, Learning, and Administering in the Whiteheadian Vein

This is the first of two articles examining Alfred North Whitehead's notion of the rhythm of the university. Here, I concentrate on the rhythm of teaching and learning, the importance of academic freedom to an imaginative faculty, and the relationship between Whitehead's own pedagogy and his considerable administrative practice. My purpose is to show how his views enlarge our understanding of universities today.