张秋华
- 作品数：15 被引量：17H指数：2
- 供职机构：池州学院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省高等学校优秀青年人才基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学理学自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 时滞非局部扩散Lotka-Volterra竞争系统行波解的存在性
- 2015年
- 研究了时滞非局部扩散Lotka-Volterra竞争系统,利用单调迭代方法,通过构造合适的上下解,运用Schauder不动点定理,得到了系统连接两边界平衡点的行波解的存在性。
- 张秋华刘利斌周恺
- 关键词：LOTKA-VOLTERRA竞争系统非局部行波解上下解
- 多重比较研究及其在高校教学评估中的应用
- 多重比较是一种重要的检验方法。在近二十年,多重比较的研究和应用都有突飞猛进的发展,特别是在工业领域、生物学领域以及临床医学等众多领域中都有广泛而深远的应用。本论文包含如下三个部分：一是多重比较联合置信区间的构造；二是多重...
- 张秋华
- 关键词：P值FDR教学评估评估函数
- 文献传递
- 一类具有庇护所效应的阶段结构时滞Holling-Ⅲ型捕食-食饵模型的稳定性和Hopf分支被引量：1
- 2017年
- 利用对平衡点处特征方程特征根的判断,给出一类具有庇护所效应的阶段结构时滞Holling-Ⅲ型捕食-食饵模型局部稳定性的条件,并进一步给出模型在正平衡点处产生Hopf分支的条件.
- 张秋华周恺
- 关键词：捕食-食饵系统时滞HOPF分支
- 一种改进的粒子群优化算法及其仿真被引量：8
- 2007年
- 粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。
- 陆克中张秋华孙兰娟
- 关键词：粒子群优化群体智能进化计算
- 高等数学教学改革的思考
- 2012年
- 从时代要求和实际工作经验出发,对师资队伍培养、教材体系建设等各方面进行了研究,指出高等数学改革的必要性,系统的提出了一些改革措施。
- 夏慧异潘杨友朱勇张秋华
- 关键词：高等数学教学
- 基于因子分析的地方高校科技创新能力的综合评价被引量：1
- 2014年
- 不同层次的高等学校在创新体系中各自发挥着重要的推进作用,其中地方高校的科技创新能力是创新实践中不可忽视的基础力量。综合评价作为一种辅助监管方式可以有效反映地方高校科技创新能力的高低。以2010年度全国31个省、直辖市、自治区的地方高校为评价对象,构建综合评价指标体系,搜集和整理权威基础数据,采用因子分析法作综合评价。结论认为地方高校科技创新能力中各维度创新能力的知识市场化特征明显,因子分布较为合理,但全国各区域存在强弱不均均衡的梯度,并提出了参考性的建议。
- 李荣富李铁范张秋华陈浩
- 关键词：综合评价地方高校协同创新
- 寿命服从威布尔分布的产品失效时间的预测被引量：4
- 2011年
- 在寿命服从指数分布的基础上,将一般威布尔分布简化成指数分布,给出了恒加应力加速寿命试验中产品失效率的Bayes估计和寿命服从威布尔分布的产品失效时间的预测方法,并给出了相应的数值模拟。
- 张秋华
- 关键词：可靠性威布尔分布
- 概率论在复杂抽样和无理数求值上的应用
- 2009年
- 概率论与数理统计是数学的重要组成部分,也是一门应用性非常强的学科,在生活中的应用不乏其例。本文首先介绍了需要用到的几个定义和定理,然后通过两个生活中很常见的例子,复杂抽样和无理数求值问题,通过对实际问题的分析,设计最合理的数学模型,再利用概率论和数学知识对其求解,最终得到了两个应用性非常强却又容易计算的结论公式。
- 张秋华
- 关键词：几何概型
- 科技政策因素对高校科技创新的影响——以安徽省为中心被引量：1
- 2014年
- 有效的科技政策及准确地解读政策是高校科技创新发展的保障。文章通过内容挖掘方法深入解读2008-2014年安徽省科技政策,结合高校科技创新的相关数据,综合分析安徽科技政策对高校科技创新的影响,结果表明:安徽科技政策对高校科技创新有积极的促进作用,初见成效,但存在资金投入主体单一,人才引进配套政策缺失,环境建设形式单一,科技产出保障政策不深入,协同创新政策不具体,成果转化政策不全面等问题。据此从科技政策作用因素着手,对完善安徽科技政策和高校有效利用政策提出对策建议。
- 陶耘张秋华
- 关键词：科技投入
- 求解VG方程参数的混合杂草算法
- 2015年
- 描述土壤水分特征曲线的Van Genuchten方程(简称VG方程)是一个非常复杂的非线性方程,采用一般的优化方法对方程参数进行估计往往因为受初始值的影响,而使估计结果带有较大的误差。首先建立了VG方程参数的优化模型,然后构建单纯形算法和杂草算法相结合的混合方法(简称SIWO方法)对其进行求解,并进行了数值试验。结果表明采用SIWO方法估计参数的精度比一些经典优化方法和一些改进的智能算法要高一些。因此,SIWO方法求解VG方程参数是非常有效的。
- 张秋华盛洲周恺
- 关键词：土壤水分特征曲线VAN参数估计单纯形算法
