一类具M-P型非线性二元神经网络模型的周期解

针对一类具M-P型非线性信号传输函数的二元神经网络模型,提出其初值振动时系统周期解的存在性问题.利用结式技巧,结合分析方法,建立了用结式表示的保证具振动初值系统周期解存在的充分条件,并通过例子说明零阈值情形周期解的稳定性.     

基于DSP平台的H.324系统研究与实现

在分析H.324系统中双向视音频编解码所需要的运算量和存储容量的基础上,选择两片高速DSP芯片TMS320VC5509,合理分配资源,对视频编解码中关键代码进行优化,设计和实现了双向视音频编解码的实时H.324系统。特别是在定点DSP上采用了整数变换代替浮点DCT,消除了浮点运算,减少了运算量,给出了实验结果。     

一种灰色模糊多属性决策模型

实际中的决策问题常常具有不确定性和灰色性。根据灰色系统和模糊数学的一些理论,同时考虑一个问题中的模糊性——隶属度与灰色性——灰度,将其综合起来表示为灰色模糊数的概念。在原有多属性决策(MADM)方法的基础上提出了一种灰色模糊多属性决策模型,并给出了模型的求解方法。待决策的各方案的排序是依据其到灰色模糊理想解的灰色模糊距离大小而进行的。     

线膛火炮烧蚀弹道解法

以烧蚀火炮的阳线磨损曲线和一种挤进压力计算方法为基础 ,建立了考虑弹带挤进过程的内弹道模型。该模型可对不同磨损程度的火炮进行内弹道计算 ,能够较好地反映火炮内弹道性能随内膛磨损程度不同而变化的特征。     

加强成人《高等数学》的习作解题指导

教学中指导学生正确使用数学符号、正确运用基本概念、正确运用函数图象以及探索解题思路等 ,可以提高成人《高等数学》的教学质量 ,也可以提高统考的及格率     

多属性决策中的线性组合赋权方法研究

权向量的确定是多属性决策中一个重要问题,线性组合赋权方法是解决该问题的一个有效途径。对线性组合赋权的求解问题进行了一般性的描述,并根据求解所用信息的不同将求解方法分为四类,阐述了每类方法常用的求解思路和原则,进一步分析了不同类别方法的特点。对求解方法进行分类,有利于对不同求解方法本质和特性的了解,可以为不同组合赋权方法的应用提供参考。     

二阶中立型含逐段常滞量微分方程的伪概周期解的存在性

讨论下列中立型含逐段常滞量微分方程的伪概周期解d2dt2(x(t)+p(t)x(t-1))=qx(2[t+12])+g(t,x(t),x[t])采用不动点定理和构造伪概周期序列的方法,得到了此方程的伪概周期解的存在性,并推广了文献[5～8]中的有关结果。     

电视文化对青少年婚恋观的负面影响及对策

婚恋观是人生观的重要组成部分。青少年时期是人生观、价值观形成的关键时期。随着电视机的普及、收视率的提高,电视文化这种新的文化形态对青少年的发展及教育的影响日渐广泛,电视中一些不良信息对青少年婚恋观的形成具有潜移默化的影响。本文着重从电视文化的传播特点和传播内容两方面入手,分析电视文化对于青少年婚恋观的负面影响,并针对如何减少电视文化对青少年婚恋观的负面影响做了初步探讨。     

运动激光辐照圆柱薄壳温度场的数值模拟

对圆柱薄壳在四种不同运动模式激光源辐照下的温度场分布进行了分析研究。运用傅立叶级数展开法推导了在不同运动模式激光源作用下圆柱薄壳温度场的解析表达式,并对该解析表达式进行了编程计算,其计算结果与有限元解吻合良好。详细分析了旋转角速度与平动速度对圆柱壳温升分布的影响,发现在往复运动加热模式下光斑区域的温升变化最为剧烈。计算结果为导弹的抗激光辐射提供了理论依据。     

Using stochastic programming to solve an outpatient appointment scheduling problem with random service and arrival times

We study a stochastic outpatient appointment scheduling problem (SOASP) in which we need to design a schedule and an adaptive rescheduling (i.e., resequencing or declining) policy for a set of patients. Each patient has a known type and associated probability distributions of random service duration and random arrival time. Finding a provably optimal solution to this problem requires solving a multistage stochastic mixed‐integer program (MSMIP) with a schedule optimization problem solved at each stage, determining the optimal rescheduling policy over the various random service durations and arrival times. In recognition that this MSMIP is intractable, we first consider a two‐stage model (TSM) that relaxes the nonanticipativity constraints of MSMIP and so yields a lower bound. Second, we derive a set of valid inequalities to strengthen and improve the solvability of the TSM formulation. Third, we obtain an upper bound for the MSMIP by solving the TSM under the feasible (and easily implementable) appointment order (AO) policy, which requires that patients are served in the order of their scheduled appointments, independent of their actual arrival times. Fourth, we propose a Monte Carlo approach to evaluate the relative gap between the MSMIP upper and lower bounds. Finally, in a series of numerical experiments, we show that these two bounds are very close in a wide range of SOASP instances, demonstrating the near‐optimality of the AO policy. We also identify parameter settings that result in a large gap in between these two bounds. Accordingly, we propose an alternative policy based on neighbor‐swapping. We demonstrate that this alternative policy leads to a much tighter upper bound and significantly shrinks the gap.