屆信計(jì)畢業(yè)論文選題注：1.學(xué)生聯(lián)系郵箱xjwust@163.com2.每一組必須按擬選名單空格填寫(xiě)，超過(guò)空格的人無(wú)效.3.只選組，暫時(shí)不選具體題目.4.兩個(gè)班集中同時(shí)選，挑選順序方法由兩個(gè)班長(zhǎng)確定.第一組1.基于分位數(shù)回歸的消費(fèi)結(jié)構(gòu)影響因素研究探討分位數(shù)回歸的模型設(shè)定，參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)方法，并運(yùn)用分位數(shù)回歸方法對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)影響因素進(jìn)行實(shí)證研究；從而分析不同消費(fèi)群體的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，探討消費(fèi)者行為，來(lái)說(shuō)明消費(fèi)者的層次差異，以指導(dǎo)我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。2.教育投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響分析——基于湖北省的實(shí)證研究從生產(chǎn)函數(shù)出發(fā)，探索教育投資對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，研究教育投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，通過(guò)對(duì)湖北省的教育投資及經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，建立合適的模型，并對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，檢驗(yàn)，診斷教育投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)。3.城市化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響分析——基于湖北省的實(shí)證研究探討城市化水平對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，研究城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，運(yùn)用因子分析和主成份分析方法，把綜合變量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)湖北省的城市化及經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，建立合適的模型，并對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，檢驗(yàn)，診斷城市化水平對(duì)湖北省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)。4.基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的房地產(chǎn)價(jià)格影響因素分析分析影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素，并探討各個(gè)因素間相關(guān)關(guān)系，從而建立恰當(dāng)?shù)哪Ｐ?，估?jì)參數(shù)，模型診斷，以此了解房地產(chǎn)的價(jià)格變動(dòng)特征，對(duì)未來(lái)的房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)決策，以指導(dǎo)房地產(chǎn)參與者的市場(chǎng)行為。5.分位數(shù)回歸模型的統(tǒng)計(jì)推理初探了解目前分位數(shù)回歸的研究動(dòng)態(tài)，以及成熟的模型形式，探討模型的參數(shù)估計(jì)方法，參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì)，并對(duì)模型給予評(píng)價(jià)和檢驗(yàn)，并結(jié)合具體某一地區(qū)的收入狀況進(jìn)行建模實(shí)現(xiàn)。6.多目標(biāo)資源分配的協(xié)商機(jī)制研究了解資源分配決策中的主體，分析協(xié)商必要性和協(xié)商可行性（考慮協(xié)商成本等），構(gòu)建多目標(biāo)協(xié)商分配機(jī)制，并進(jìn)行利益分析；在此基礎(chǔ)上，補(bǔ)充輔助機(jī)制（成本、補(bǔ)償?shù)龋Y(jié)合理論分析，舉一實(shí)例說(shuō)明機(jī)制的效率。擬選學(xué)生名單.6.第二組基于BP算法的預(yù)測(cè)實(shí)證分析對(duì)于經(jīng)濟(jì)中的數(shù)據(jù)，我們常采用線性回歸進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法在預(yù)測(cè)方面也有很大的優(yōu)勢(shì)，擬用軟件對(duì)一個(gè)實(shí)例進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法預(yù)測(cè)Matlab基于BP算法和基于統(tǒng)計(jì)算法的數(shù)據(jù)分類(lèi)之比較例如在醫(yī)學(xué)中，同樣是白細(xì)胞增多，可能是發(fā)燒，也可能是肺炎，還可能是病毒感染，那么對(duì)一個(gè)白細(xì)胞增多的病人，我們應(yīng)該把他歸為哪一類(lèi)疾病，我們常采用判別分析進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法在數(shù)據(jù)分類(lèi)方面也有很大的優(yōu)勢(shì)，擬用Matlab軟件對(duì)一個(gè)實(shí)例運(yùn)用BP算法和判別分析進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類(lèi)，并比較兩種方法。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法判別分析分類(lèi)Matlab線性分位數(shù)回歸分析及其在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用線性分位數(shù)回歸是上世紀(jì)80年代提出，近年來(lái)發(fā)展迅速的統(tǒng)計(jì)分支，應(yīng)用廣泛，擬對(duì)經(jīng)濟(jì)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合R軟件給出分析結(jié)果和模擬。關(guān)鍵詞：分位數(shù)回歸經(jīng)濟(jì)R軟件擬選學(xué)生名單.5.6.第三組1.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的疾病傳播模型的建立；社會(huì)學(xué)家已經(jīng)通過(guò)實(shí)證調(diào)查發(fā)現(xiàn)小世界網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)行為傳播并不一定快。事實(shí)上，信息擴(kuò)散和疾病傳播屬于接觸傳染，因此更依賴(lài)長(zhǎng)程連接，而社會(huì)行為需要多次強(qiáng)化，因此社會(huì)行為的傳播高聚類(lèi)的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)反而要快。希望能夠建立合適的數(shù)學(xué)模型，從數(shù)學(xué)的角度上區(qū)分這兩種傳播行為的不同，解釋小世界網(wǎng)絡(luò)在不同傳播行為中的作用。2.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)廣義同步的牽制控制；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的完全同步已經(jīng)研究了很多，但完全同步要求節(jié)點(diǎn)的動(dòng)力學(xué)要完全一樣，這在實(shí)際中很難做到，因此研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的廣義同步更具有實(shí)際意義。同時(shí)為了節(jié)省成本，控制所有節(jié)點(diǎn)所需成本太高，希望能選擇合理優(yōu)化的控制方法：即控制盡量少的節(jié)點(diǎn)。這包含三個(gè)方面的內(nèi)容：控制多少節(jié)點(diǎn)？控制哪些節(jié)點(diǎn)？被控制的節(jié)點(diǎn)所需的反饋增益又各自為多少？

3.由無(wú)理數(shù)重構(gòu)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)已有研究發(fā)現(xiàn)時(shí)間序列與通過(guò)該時(shí)間序列建立的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有某種對(duì)應(yīng)關(guān)系。無(wú)理數(shù)也可以看作是一組時(shí)間序列，因此也可以建立其相應(yīng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，分析網(wǎng)絡(luò)的各種統(tǒng)計(jì)性質(zhì)第六組1、定積分近似計(jì)算的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)2、積分上限函數(shù)的性質(zhì)與應(yīng)用的研究3、正態(tài)分布中的若干問(wèn)題及應(yīng)用4、回歸分析基本思想及在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用回歸分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的一個(gè)基本方法,在經(jīng)濟(jì)管理中有著廣泛的應(yīng)用,該論文主要選擇幾個(gè)方面介紹回歸分析的應(yīng)用.5、數(shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計(jì)處理方法隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和普及，人們得到越來(lái)越多的數(shù)據(jù)信息，如何從這些龐大的數(shù)據(jù)群中挖掘出對(duì)我們有用的信息，是需要解決的一個(gè)首要問(wèn)題．?dāng)?shù)理統(tǒng)計(jì)已成為處理信息、進(jìn)行決策的重要理論和方法。該論文研究目前常用的數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)處理的方法.擬選學(xué)生名單.第七組1.專(zhuān)業(yè)冷與熱之蛛網(wǎng)視角與探析觀察到一個(gè)現(xiàn)象：入學(xué)時(shí)的“熱門(mén)”專(zhuān)業(yè)畢業(yè)時(shí)可能成為“冷門(mén)”專(zhuān)業(yè)。大學(xué)生的培養(yǎng)其實(shí)仔細(xì)一想居然與農(nóng)產(chǎn)品的種植有著一定的相似之處：在非訂單培養(yǎng)情況下，需求是即時(shí)的，而供給卻是滯后的。擬運(yùn)用蛛網(wǎng)模型從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來(lái)解釋該現(xiàn)象，并剖析其原因，對(duì)高考擇業(yè)和高校各專(zhuān)業(yè)制定合理的招生計(jì)劃提出適當(dāng)?shù)慕ㄗh。2．蛛網(wǎng)模型的價(jià)格演化及其蒙特卡羅模擬探討蛛網(wǎng)模型的價(jià)格演化軌道特點(diǎn)，并利用蒙特卡羅模擬法來(lái)模擬。蒙特卡羅模擬法也稱(chēng)統(tǒng)計(jì)模擬方法。對(duì)于隨機(jī)性問(wèn)題，有時(shí)可以根據(jù)實(shí)際物理背景的概率法則，用電子計(jì)算機(jī)直接進(jìn)行抽樣試驗(yàn)，從而求得問(wèn)題的解答。3.自選與經(jīng)濟(jì)或管理有關(guān)的課題如果在學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)于某個(gè)問(wèn)題有自己一定的見(jiàn)解和較深入的思考，則可以利用這個(gè)畢業(yè)論文的機(jī)會(huì)演習(xí)一次理論與實(shí)踐的結(jié)合，運(yùn)用所學(xué)的知識(shí)解決實(shí)際生活中感興趣的問(wèn)題擬選學(xué)生名單.第八組1、高校排課系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)排課是目前高校教務(wù)部門(mén)一項(xiàng)非常重要的工作，要考慮到方方面面的條件限制，以武漢科技大學(xué)為例，1-2節(jié)在黃家湖上課，3-4節(jié)就不可能在青山校區(qū)上課；要接送小孩上學(xué)的老師，盡量不要排在1-2節(jié)和7-8節(jié)；每天上課的時(shí)間盡量集中；學(xué)生方面也有限制，比如通常體育課之后是不能在排課的，每門(mén)課上課的間隔不能太短等等。設(shè)計(jì)合適的算法，并通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的排課系統(tǒng)。2、一元線性回歸模型的MATLAB實(shí)現(xiàn)回歸分析是分析變量間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法，根據(jù)相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài)，明確誰(shuí)是自編量，誰(shuí)是因變量，選擇一個(gè)合適的數(shù)學(xué)模型來(lái)近似的表達(dá)變量間的平均變化關(guān)系，并借此來(lái)探討對(duì)變量的控制與預(yù)測(cè)問(wèn)題，并運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。3、統(tǒng)計(jì)理論在學(xué)生評(píng)教中的應(yīng)用學(xué)生評(píng)教是衡量一個(gè)教師教學(xué)水平的一個(gè)重要指標(biāo)，建立學(xué)生評(píng)教的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件實(shí)現(xiàn)學(xué)生評(píng)教系統(tǒng)，分析現(xiàn)有的評(píng)教指標(biāo)的合理性。4、罐子模型在治療方案選取中的應(yīng)用設(shè)一個(gè)罐子中裝有個(gè)黑球和個(gè)紅球，從中隨機(jī)地抽取一個(gè)球，然后放回并同時(shí)加進(jìn)個(gè)與取出球顏色相同的球和個(gè)與取出球顏色相反的球，其中為任意給定的整數(shù)，如此反復(fù)進(jìn)行下去。當(dāng)才時(shí)稱(chēng)為Polya罐子模型；當(dāng)時(shí)稱(chēng)為Friedman罐子模型。通過(guò)對(duì)該模型的分析，討論其在治療方案選取中的應(yīng)用；擬選學(xué)生名單.第九組1.貝葉斯公式的應(yīng)用研究貝葉斯公式是概率論的一個(gè)基本公式，有著廣泛的應(yīng)用。試尋找它在求概率，統(tǒng)計(jì)中的各種應(yīng)用，并歸納出它與經(jīng)典方法的區(qū)別.2.數(shù)學(xué)考研試卷的統(tǒng)計(jì)分析全國(guó)數(shù)學(xué)考研試卷是考研輔導(dǎo)研究的重要對(duì)象，試從統(tǒng)計(jì)的角度對(duì)歷年數(shù)學(xué)試卷進(jìn)行分析，包括各知識(shí)點(diǎn)的分布規(guī)律，知識(shí)點(diǎn)的綜合規(guī)律等.3.條件概率在貝葉斯網(wǎng)中的應(yīng)用條件概率、條件期望、獨(dú)立性等是概率論的基本概念，貝葉斯網(wǎng)是用統(tǒng)計(jì)分析的方法研究網(wǎng)絡(luò)，如何應(yīng)用它們來(lái)簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)的分布的？試研究它們?cè)诤?jiǎn)化貝葉斯網(wǎng)中的作用。4.經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)問(wèn)題利用某種預(yù)測(cè)方法，結(jié)合公布的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，作預(yù)測(cè)分析。最好用兩種方法，并對(duì)預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較.5.蒙特卡洛方法在近似計(jì)算中的應(yīng)用蒙特卡洛方法又叫隨機(jī)模擬，是利用隨機(jī)試驗(yàn)的方法，解決一些數(shù)學(xué)問(wèn)題。試著設(shè)計(jì)一些概率模型來(lái)計(jì)算定積分、無(wú)理數(shù)的近似值。最好結(jié)合編程，對(duì)相關(guān)問(wèn)題利用計(jì)算機(jī)模擬擬選學(xué)生名單.第十組1.Banach空間幾何性質(zhì)的刻畫(huà)對(duì)于Banach空間，幾何性質(zhì)是非常重要的研究?jī)?nèi)容，如光滑性質(zhì)，凸性質(zhì)。本課題就是尋求這些幾何性質(zhì)的等價(jià)刻畫(huà)。2.鞅的不等式對(duì)于鞅來(lái)說(shuō)，利用不等式可以刻畫(huà)鞅空間之間的包含關(guān)系。對(duì)于更為一般的函數(shù)，我們?cè)噲D建立鞅的不等式。這是一項(xiàng)非常有意義的工作。如討論Orlicz空間的包含關(guān)系，空間的幾何性質(zhì)的描述。3.鞅空間的內(nèi)插理論相對(duì)于調(diào)和分析來(lái)說(shuō)，鞅理論有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，如停時(shí)理論，鞅變換理論等等。本課題就是針對(duì)鞅空間來(lái)討論它的內(nèi)插理論。借助于內(nèi)插理論，比較方便的考察算子從一個(gè)空間到另一個(gè)空間的有界性。擬選學(xué)生名單.第十一組1.基本初等對(duì)稱(chēng)函數(shù)若干性質(zhì)研究及應(yīng)用基本初等對(duì)稱(chēng)函數(shù)是一類(lèi)在數(shù)學(xué)問(wèn)題研究中被廣泛應(yīng)用的函數(shù)，通過(guò)具體推導(dǎo)基本初等對(duì)稱(chēng)函數(shù)的若干性質(zhì)，并把所得到的性質(zhì)具體應(yīng)用于幾類(lèi)數(shù)學(xué)問(wèn)題的研究中。2.社區(qū)醫(yī)院護(hù)理成本研究核算社區(qū)醫(yī)院護(hù)理服務(wù)的各項(xiàng)項(xiàng)目成本，為服務(wù)定價(jià)和政策制定提供依據(jù)。通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法及相關(guān)軟件，文獻(xiàn)研究，實(shí)地調(diào)查，專(zhuān)家咨詢(xún)法構(gòu)建核算模型，并應(yīng)用項(xiàng)目模型完成成本核算。3.社區(qū)保健項(xiàng)目綜合評(píng)價(jià)的統(tǒng)計(jì)方法研究綜合評(píng)價(jià)是對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的多個(gè)指標(biāo)信息，應(yīng)用數(shù)學(xué)方法（包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法），對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和提煉，以求得其優(yōu)劣等級(jí)的一種評(píng)價(jià)方法。綜合評(píng)價(jià)不同于多個(gè)指標(biāo)簡(jiǎn)單相加，而是用數(shù)學(xué)方法制定出恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型，以對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的類(lèi)別或優(yōu)劣等級(jí)進(jìn)行較為客觀的判斷，為醫(yī)療衛(wèi)生工作提供依據(jù)。4.三維圖形重構(gòu)的MATLAB實(shí)現(xiàn)重構(gòu)凸體從若干方向的測(cè)度，如亮度函數(shù)等，在最佳平方逼近意義下，分別實(shí)現(xiàn)平面中多邊形和三維空間中多面體的重構(gòu)問(wèn)題。擬選學(xué)生名單.第十二組1.動(dòng)態(tài)人口結(jié)構(gòu)調(diào)整與城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老金均衡隨著我國(guó)人口老齡化的不斷加劇,我國(guó)的許多地區(qū)的養(yǎng)老金已開(kāi)始出現(xiàn)了入不敷出的現(xiàn)象,而且缺口呈現(xiàn)出加速增大的趨勢(shì)。面對(duì)這種嚴(yán)峻的形式如果不能采取強(qiáng)力有效的措施,缺口就會(huì)越來(lái)越大。本論文擬基于于開(kāi)放系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)人口結(jié)構(gòu)模型，在對(duì)一些重要參數(shù)如社會(huì)平均工資、繳費(fèi)比例和當(dāng)年平均養(yǎng)老金等進(jìn)行預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上對(duì)武漢市（或湖北?。B(yǎng)老保險(xiǎn)基金的收支缺口進(jìn)行預(yù)測(cè)，并提出一些政策建議。2.體育項(xiàng)目競(jìng)賽規(guī)則的概率學(xué)分析作為一門(mén)從數(shù)量上研究隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的一門(mén)數(shù)學(xué)學(xué)科，概率論在科技、管理、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，日益深入到我們的生活和工作中，并且發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用．本論文擬從概率的角度入手，分析體育項(xiàng)目的規(guī)則制定，以擴(kuò)大人們對(duì)于概率論在體育中應(yīng)用的了解，增強(qiáng)概率論的應(yīng)用意識(shí)，增強(qiáng)對(duì)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的學(xué)習(xí)興趣。3.客運(yùn)問(wèn)題的進(jìn)化博弈分析公路客運(yùn)企業(yè)實(shí)行的車(chē)輛承包運(yùn)營(yíng)制度．在方便廣大人民群眾的出行，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力等方面發(fā)揮了積極的作用，但是隨著時(shí)間的推移和市場(chǎng)環(huán)境的變化以及客運(yùn)掛靠承包者（下面統(tǒng)一稱(chēng)為客運(yùn)車(chē)主）對(duì)經(jīng)濟(jì)利益的追求，在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程中出現(xiàn)了違規(guī)運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)象，這些違規(guī)的運(yùn)營(yíng)行為嚴(yán)重?cái)_亂了客運(yùn)市場(chǎng)秩序，給出行者的生命財(cái)產(chǎn)帶來(lái)了嚴(yán)重的安全隱患，影響客運(yùn)市場(chǎng)的發(fā)展。本論文擬通過(guò)構(gòu)建客運(yùn)車(chē)主群體之間以及客運(yùn)車(chē)主群體與客運(yùn)管理部門(mén)之間的博弈模型，通過(guò)對(duì)模型的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程進(jìn)行分析與討論，分析客運(yùn)車(chē)主策略選擇的影響因素，在此基礎(chǔ)上提出控制和減少客運(yùn)市場(chǎng)違規(guī)運(yùn)營(yíng)行為的合理性建議。4.母函數(shù)（或特征函數(shù)）在概率問(wèn)題求解中的應(yīng)用我們通過(guò)隨機(jī)變量來(lái)研究隨機(jī)現(xiàn)象，通過(guò)隨機(jī)變量的分布函數(shù)來(lái)了解它的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，通過(guò)數(shù)字特征來(lái)掌握分布函數(shù)的某些特征，數(shù)字特征一般由各階矩所決定，高階矩的計(jì)算以及某些復(fù)雜隨機(jī)變量的分布分析沒(méi)有強(qiáng)有力的優(yōu)越的數(shù)學(xué)工具是不行的。母函數(shù)（或特征函數(shù)）的引入使得我們可以用分析的方法相對(duì)簡(jiǎn)單地解決諸多概率問(wèn)題，本論文擬結(jié)合具體例子來(lái)介紹利用母函數(shù)（或特征函數(shù)）來(lái)解決某些概率問(wèn)題的基本思想和基本方法。擬選學(xué)生名單.第十三組1．基于MATLAB的微積分問(wèn)題求解及實(shí)現(xiàn)美國(guó)MathWorks公司推出的MATLAB語(yǔ)言一直是國(guó)際科學(xué)界應(yīng)用和影響最廣泛的三大計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)語(yǔ)言之一，從某種意義上講，在純數(shù)學(xué)以外的領(lǐng)域中，MATLAB語(yǔ)言有著其他兩種計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)語(yǔ)言Mathematica、Maple無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)和適用面，在很多領(lǐng)域中MATLAB語(yǔ)言是科學(xué)研究者首選的計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)語(yǔ)言。通過(guò)本論題工作，期望作者對(duì)MATLAB有比較全面的了解，對(duì)常規(guī)語(yǔ)言和語(yǔ)句達(dá)到熟練掌握的程度，在大學(xué)畢業(yè)之際掌握或提高一門(mén)技能，為日后工作與學(xué)習(xí)深造奠定堅(jiān)實(shí)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)。并期望作者結(jié)合大學(xué)本科期間所學(xué)微積分知識(shí)中某些不易求解的問(wèn)題應(yīng)用進(jìn)行收集、歸納與總結(jié)，基于MATLAB進(jìn)行編程，求解相應(yīng)問(wèn)題。2．基于MATLAB的積分變換與復(fù)變函數(shù)問(wèn)題求解及實(shí)現(xiàn)MATLAB語(yǔ)言作為目前最為廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué)與工程實(shí)際的計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)語(yǔ)言，它較Mathematica和Maple有更強(qiáng)的適用面與實(shí)用性。通過(guò)本論題工作，期望作者對(duì)MATLAB有比較全面的了解，對(duì)常規(guī)語(yǔ)言和語(yǔ)句達(dá)到熟練掌握的程度，在大學(xué)畢業(yè)之際掌握或提高一門(mén)技能，為日后工作與學(xué)習(xí)深造奠定堅(jiān)實(shí)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)。并期望作者結(jié)合大學(xué)本科期間所學(xué)復(fù)變函數(shù)與積分變換知識(shí)中某些不易求解的問(wèn)題應(yīng)用進(jìn)行收集、歸納與總結(jié)，基于MATLAB進(jìn)行編程，求解相應(yīng)問(wèn)題。3．基于VC的小型圖書(shū)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)要求：有登錄界面；添加、刪除、修改讀者界面；添加、刪除、修改書(shū)籍界面；借、還書(shū)功能；退出系統(tǒng)；數(shù)據(jù)庫(kù)采用access，在對(duì)書(shū)籍的檢索、排序中要求用到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的有關(guān)排序知識(shí)。4．基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)與HMM的說(shuō)話人識(shí)別在語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程中，模式識(shí)別系統(tǒng)建立的好壞對(duì)識(shí)別率高低及穩(wěn)健性與抗噪性都有著至關(guān)重要的影響，隱馬爾可夫模型（HiddenMarkovModel,簡(jiǎn)稱(chēng)為HMM）由于具有很好的穩(wěn)健性和抗噪性，使得它在語(yǔ)音識(shí)別中取得了突破性進(jìn)展,但有些問(wèn)題有待加強(qiáng)和改進(jìn)，如初值的選取問(wèn)題、下溢(underflow)問(wèn)題的最佳修正、分類(lèi)閾值的選取等等，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)與HMM的說(shuō)話人識(shí)別是目前比較受青睞的組合形式，具有很好的互補(bǔ)與相容性。擬選學(xué)生名單.第十四組指導(dǎo)老師：甘欣榮1.二階方陣n次冪公式的猜想與推導(dǎo)利用等差數(shù)列，高階等差數(shù)列和并不常見(jiàn)的組合學(xué)公式及矩陣的運(yùn)算，推導(dǎo)猜出二階方陣次冪的一般式，并用數(shù)學(xué)歸納法予以證明. 2．復(fù)系數(shù)常微分方程的通解公式擬從幾個(gè)引理出發(fā)，推出復(fù)系數(shù)復(fù)數(shù)方程的求根公式，并用這些公式，導(dǎo)出二階復(fù)系數(shù)齊次線性常微分方程的通解公式.3.一階微分方程若干形式的解本文提出與路徑無(wú)關(guān)的曲線積分幾種解的結(jié)構(gòu)，利用導(dǎo)數(shù)及一階變系數(shù)微分方程的性質(zhì)和法則,證明其解的存在，進(jìn)而給出更為直觀，簡(jiǎn)練的求解公式。擬選學(xué)生名單.第十五組1基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和主成分分析的信號(hào)去噪利用傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪時(shí)，會(huì)損失一部分細(xì)節(jié)信號(hào)，而且噪聲不能完整的別去除。如果聯(lián)合主成分分析（PCA）對(duì)EMD分解后的內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)imf進(jìn)行進(jìn)一步的去噪處理，則可以更好地提高去噪的效果。但利用PCA對(duì)imf進(jìn)行處理時(shí)，有些關(guān)鍵問(wèn)題需要解決，希望能對(duì)這些問(wèn)題作深入的研究。2基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波閾值的信號(hào)去噪利用傳統(tǒng)的部分重構(gòu)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)