由Ω子群所决定的格序群的结构

设Ｇ是一个格序群，П（Ｇ），П（ｍ（Ｇ），Ｐ（Ｇ），Ｃ（Ｇ）分别是Ｇ的素子群，极小素子群，极子群，凸１－子群集合，Ω（Ｇ）是Ｐ（Ｇ）在Ｃ（Ｇ）中生成的闭子格。Ω（Ｇ）的元素称为Ｇ的Ω－子群。     

群决策的统计处理方法——序数法

本文给出了一种目标无法量化时的群决策方法，通过一系列的统计处理可以方便地将群中成员的偏好集结为群的偏好，最终对气有可行方案给出体现群体意志的排序来。     

PCM群信号零位速检方案设计与实现

本文介绍遥测系统ＰＣＭ群信号零位检测的设计思想和试验效果。该方案以某种遥测系统为测试对象，能随时检测遥测设备的工作情况，及时发现问题并为故障排除提供依据。该方法采用隔路采集，能适应更高速率的ＰＣＭ群信号检测，适应供强。     

喷管进口和喉道几何形状对固体火箭发动机比冲的影响

本文介绍在火箭喷管进口和喉道区域计算完全耦合的燃气——粒子混合物流场的计算机化模型。定常态的燃气流场是作为长时间渐近解计算的,而粒子流场是假定准定常流来计算。对于超音速燃气粒子流场,这一模型则与特征线法结合进行计算。计算表明喷管进口角度、喷管喉道曲率半径比、喉道尺寸以及粒子大小对比冲的影响。文中也介绍了一些发动机试验数据的比较。     

基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化（PSO）的长短期记忆（LSTM）股票价格预测模型（PSO-LSTM）,该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优,使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配,提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO-LSTM模型,并对该模型的预测结果与其他预测模型进行比较分析。结果表明,基于自适应PSO的LSTM股票价格预测模型不但提高了预测准确度,而且具有普遍适用性。      

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<正>从VICENZA至沈阳Bottega Veneta探索工匠的极致手艺Bottega Veneta宣布,将邀请品牌于意大利工坊的工匠们来到中国,为当地顾客提供一个特别的机会,亲临现场体验品牌经典包款制作所需要的精湛技巧及超凡工艺。工匠们将莅临Bottega Veneta于沈阳市府恒隆广场的专门店,并为顾客提供个性化的姓名缩写缝制服务,以手工将顶级鳄鱼皮革鞣制的字母缝制在特定包款上。