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期刊信息/Journal information
数学的实践与认识
数学的实践与认识

林群

半月刊

1000-0984

010-62759981

100871

北京市海淀区颐和园路5号北京大学数学科学学院

数学的实践与认识/Journal Mathematics in Practice and TheoryCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登数学的最新的理论成果，及其在工业、农业环境保护、军事、教育、科研、经济、金融、决策等工程技术、自然科学和社会科学中的应用成果、方法和经验，主要任务是沟通数学工作者与其他科技工作者之间的联系，推动应用数学在我国的发展，为四化建设作贡献。主要栏目：数学建模、管理科学、问题研究、知识与进展、学科介绍、方法介绍、高等数学园地、数学史、研究简报、书刊、评介、简讯。
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    突发公共事件对蔬菜价格的影响分析

    章淑娜孙莉高天
    119-128页
    查看更多>>摘要：突发公共事件在短时间内急速爆发，有造成严重社会危害的风险。以刻画网民行为数据的百度指数作为刻画突发公共事件趋势的解释变量。通过向量自回归模型研究突发公共事件对蔬菜价格的影响。在百度平台获取2020年11月25日-2022年11月25日期间，"疫情"、"中高风险地区"、"新冠"、"新冠肺炎"、"新冠肺炎疫情"，5个关键词的百度指数。在布瑞克平台获取土豆、茄子、豆角和大白菜4种蔬菜的价格日数据，建立VAR模型研究它们之间的关系。研究结果表明5个关键词的百度指数均是白菜价格的格兰杰原因，除"疫情"的百度指数外，其他4个关键词的百度指数均是豆角价格的格兰杰原因。"中高风险地区"的百度指数分别是土豆和茄子价格的格兰杰原因。因此，以百度指数作为突发公共事件的监测指标是有效的。

    向量自回归模型格兰杰因果关系突发公共事件蔬菜价格

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    基于方差排序和深度神经网络的抗癌药物组合协同作用预测

    张杉马敬山李玉双
    129-135页
    查看更多>>摘要：针对特定癌症类型，寻找协同的药物组合对于提高癌症疗效至关重要。基于方差排序和深度神经网络，构建了四类VarDNN模型，利用五折嵌套交叉验证和留一法，全面预测抗癌药物组合协同作用。实验结果显示:VarDNN模型的预测性能不仅优于已有经典模型，而且对于首次探讨的"新细胞系-新旧药物对"的预测结果也与已有结论相吻合。此外，VarDNN能够识别出与癌症发生发展密切相关的生物标志物，为抗癌药物组合筛选提供理论参考。

    抗癌药物组合方差排序深度神经网络协同预测生物标志物

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    脑梗死溶栓预后统计模型建立及影响因素分析

    魏宏博马帅男常宏业周影...
    136-142页
    查看更多>>摘要：探究影响脑梗死患者溶栓预后是否良好的影响因素并结合数据建立预测模型，为今后临床治疗的发展提供理论依据和支持。收集哈尔滨医科大学附属第一医院脑梗死患者病例并筛选数据指标建立单因素分析模型，对计量数据和计数数据分别进行检验，得到初步影响因素并将P＜0。05的指标纳入机器学习预测模型建立中。结果为预后不良组与预后良好组在年龄(t=-3。050，P=0。003)、溶栓后血糖值(z=3。490，P＜＜0。01)、既往高血压(x2=6。853，P=0。009)等因素中存在显著性差异。根据Logistic回归、决策树、随机森林以及朴素贝叶斯算法构建的四种机器学习预测模型的准确率分别为79％、79％、75％、73％;曲线下面积分别为0。85、0。81、0。78、0。81。所构建的四种预测模型均具备较好的脑梗死患者预后是否良好的预测能力，具有用于临床研究的潜在价值。

    机器学习预测脑梗死疾病影响因素临床研究

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    团粒结构分析法:一种复杂数据分析方法

    姜懋张永光刘卓军
    143-151页
    查看更多>>摘要：数据里变量之间存在复杂联系，传统的数理统计方法已经不能解决问题，很多实际问题对数据处理提出了更高的要求。针对具有维度高，变量之间关联复杂，群组效应显著等特征的复杂数据提出了一个新的复杂数据处理方案:通过分析数据各变量之间的关联关系，找出具有群组效应的若干变量构成的变量簇，称其为团粒。为了有效地发现团粒，还提出了 GC算法，用以获取若干具有群组效应的变量组。在发现团粒以后，通过分析团粒内部变量之间的相互关联，得到了反映团粒特征的内核变量。并通过实例分析说明该方法能有效地分析复杂数据变量之间的关联性。

    复杂数据团粒群组效应GC算法团粒结构内核变量

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    基于改进麻雀搜索算法的K-means聚类

    翁嘉诚周晓杰叶蓓蕾王建宏...
    152-166页
    查看更多>>摘要：针对传统K-means聚类算法依赖初始解、易陷入局部最优等问题，提出了一种基于改进麻雀搜索算法的K-means聚类。首先，将分数阶微积分引入麻雀算法，用 自适应分数阶阶次对麻雀进行位置更新，提高算法的收敛精度;其次，对麻雀种群进行精英反向学习，增强种群多样性，扩大搜索区域范围;然后，对麻雀的位置进行自适应t分布变异，避免算法陷入局部最优;最后，将提出的改进算法在8个基准测试函数中进行性能验证，并应用于K-means聚类。对UCI数据集进行聚类仿真实验，结果表明基于改进麻雀搜索算法的K-means聚类可有效提高聚类质量和算法稳定性。

    麻雀算法自适应分数阶精英反向学习自适应t分布K-means聚类

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    图mn(Pt)的邻点可区别的I-均匀全染色

    张婷张修雪杜佳
    167-174页
    查看更多>>摘要：针对广义Mycielski图的结构特征，提出了基于色调整技术的局部均匀染色法，这种染色法能够将较大图的染色转化为较小图的染色，简化染色过程，提高染色效率。利用基于色调整技术的局部均匀染色法和函数构造法研究给出了第二类广义Mycielski图mn(Pt)的邻点可区别的I-均匀全染色，得到了其邻点可区别的I-均匀全色数，结果验证了这类图满足邻点可区别L均匀全染色猜想。

    第二类广义Mycielski图基于色调整技术的局部均匀染色法邻点可区别I-均匀全染色

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    算子方程耦合解的存在性

    吴德宇
    175-181页
    查看更多>>摘要：研究抽象的算子方程组的耦合解的存在性。主要是运用算子单调迭代方法，得到所需要的良序集，即文中的良序链，然后得到抽象算子方程组的耦合解和极大极小耦合解的存在性定理。

    耦合不动点极大极小耦合不动点耦合解极大极小耦合解

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    一类次扩散过程的导数公式和梯度估计

    赵辉艳
    182-196页
    查看更多>>摘要：考虑一类次扩散过程，可以看作是由时间变换布朗运动驱动的随机微分方程的解，其中的时间变换是β-平稳从属过程(0＜β＜1)。得到了这类次扩散过程的一种导数公式和相应的梯度估计。

    导数公式梯度估计次扩散过程时间变换布朗运动

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    广义弱Core逆

    姚佳璇刘晓冀靳宏伟
    197-210页
    查看更多>>摘要：基于A(1，2)T，S逆和弱Core逆，提出广义弱Core逆的概念。讨论它的刻画、表示和性质，给出计算广义弱Core逆的SMS算法，同时也研究了矩阵方程Ax=B解的克莱默法则。最后，给出广义弱Core逆的扰动。

    广义弱Core逆SMS算法克莱默法则扰动

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    有界线性算子的(WΠ)性质和拓扑一致降标性质

    苏卓媛窦艳妮
    211-218页
    查看更多>>摘要：设H为无限维复可分的Hilbert空间，B(H)为H上有界线性算子的全体。若有 σ(T)\σω(T)=Π(T)，则称算子 T ∈ B(H)满足(WΠ)性质，其中 σ(T)，σw(T)，Π(T)分别表示算子T的谱、Weyl谱，以及T的所有极点构成的集合。借助拓扑一致降标性质刻画有界线性算子的(WΠ)性质，并对算子函数的(WΠ)性质以及(WΠ)性质的Riesz摄动进行研究。

    (WΠ)性质拓扑一致降标谱

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