互进共赢 加快发展

省委、省政府关于建设武汉城市圈的决策，是应对经济全球化趋势和区域经济一体化潮流，落实中央提出的“中部崛起”战略决策，加快湖北经济社会快速发展的重大举措。这一重要战略决策，顺应时代潮流，符合湖北实际。     

基于梯度理论的东部地区产业转移的必要性分析

改革开放以来,我国东部地区经历了多年的快速发展,地区资本相对饱和,区域市场已堆以满足资本增值的需要;同时,土地、劳动力、能源等生产要素的供给趋紧使生产成本高居不下,产业转移从而促进产业结构升级成为当务之急。本文基于区际产业转移理论以及梯度理论的概念,选取东部地区最具有产业转移趋势的五省一市（广东、福建、秆江、江苏．山东、上海）以及西部地区最具优势的承接地之一重庆作为梯度研究的列象,对东部地区产业转移的必要性进行分析并得出相关的结论。     

论中国农村新型养老保障模式中政府作用与梯度缴费机制

中国农村新型养老模式的运行要充分发挥政府的作用,严格界定政府和个人的责任,并确定改革的基本价值取向,以建立新的梯度缴费机制和分步骤时实推进来搭建改革的基本制度框架。     

基于小波神经网络的S&P500短期走势预测

将小波神经网络应用于S&P500短期走势预测,应用从1998年3月20日至1999年4月26日S&P500的每周数据,建立小波神经网络预测模型.训练后的小波神经网络不仅能准确地拟合S&P500的历史数据,而且能较精确地预测未来的短期走势.结果表明S&P500的小波神经网络预测模型比神经网络模型更为优越.     

具有最优学习率的RBF神经网络及其应用

传统固定学习率的RBF神经网络在金融时间序列预测方面已经有比较成功的应用,但网络学习率的选择问题却给传统RBF神经网络的使用带来了不便.利用梯度下降法及优化方法推导出了RBF神经网络的动态最优学习率并将其应用于网络学习算法,具有最优学习率的RBF神经网络能够在保证网络稳定学习的同时兼顾网络的收敛速度.为了检验具有动态最优学习率的RBF神经网络的预测效果,对沪深300指数波动率进行了预测实验.实验结果表明,具有动态最优学习率的RBF神经网络比传统的固定学习率的RBF神经网络有着更快的收敛速度,同时也避免了人为选定学习率的不便.     

面向智能生产的分布式流水车间调度研究

为了使传统流水车间的调度模型更灵活和更智能化以适应不同生产环境,课题组提出了基于深度学习的分布式流水车间调度方法。通过学习和分析分布式车间系统中的大量数据,利用策略梯度方法在多次迭代优化后使目标得到近似最优解,获取了更智能、适应性更强的生产计划和调度策略;并通过实验和仿真进行验证。结果表明该方法能提高生产效率和资源利用率,并具有成本控制方面的潜力。该研究为制造业的分布式生产环境提供了一种先进的调度策略,为车间管理者提供更准确、更智能的决策参考。     

广义导数及其应用

文章提出了一种广义导数的概念,得到了广义导数的运算法则,以及连续函数的中值定理。     

α—较多最优解的梯度特性

对于多目标规划的α—较多最优解,本文给出目标函数的梯度特性.     

对共轭梯度法中标量β_k的一种修正

共轭梯度法是优化算法中最常用的方法之一,适于解决大规模问题,因而有着广泛的应用,而标量kβ不同的选取可以构成不同的共轭梯度法。修正了共轭梯度法中的标量kβ,将其推广到一般情况,并在wolfe线搜索下证明了它的全局收敛性。     

运动目标提取的数学形态学研究

在系统研究数学形态学理论的基础上,深入研究了运动目标提取技术,仔细钻研了利用形态学膨胀和腐蚀运算来提取人脸的边缘特征,讨论了不同结构算子在边缘提取中所起的作用。