一类非线性耦合方程的数学分类灵敏度分析

传统的位变化方法对非线性耦合方程数据分类问题进行控制时,主要按照专家资料进行分析,导致数据分类出现明显的重叠和波动,具有较高的滞后性,不能确保数据分类方程的灵敏度。提出一种依据关键抽样马尔科夫链模拟的非线性耦合方程数学分类灵敏度分析方法。分析了非线性耦合方程的数学分类过程,按照运算非线性耦合方程分类滞后概率积分表达式,将非线性耦合方程分类滞后概率对基本变量分布参数的偏导数表征的灵敏度,转换成一个特征范数的条件数学期望,该数学期望基本变量在非线性耦合方程分类滞后域中的条件概率密度函数构建而成,采用关键抽样马尔可夫链模拟,将运算非线性耦合方程分类滞后概率的关键抽样样本转换成,基本变量处于非线性耦合方程分类滞后域中的条件样本,通过特征函数在这些条件样本点处的样本均值进行预测,实现非线性耦合方程的数学分类灵敏度分析。实验结果表明,所提方法对非线性耦合方程的数学分类的灵敏度控制效率和精度都优于传统分类方法,具有较高的数学分类灵敏性。     

L-M算法在混凝土碳化深度预测方面的应用

采用L-M算法人工神经网络进行混凝土碳化深度预测方面的研究.与改进的带动量自适应学习率BP算法比较表明,L-M 算法可以解决混凝土碳化深度预测的问题,而且算法快,精度高,是运用人工神经网络解决混凝土碳化深度计算的较好网络.     

结构优化的连续灵敏度算法

为了对结构作大修改,文章提出了用原始结构的模态参数计算结构改变后的模态参数的灵敏度算法,建立了一种对结构进行多点动态修改的连续灵敏度优化分析方法。这种方法精度较高,易与各种优化方法结合,自动地寻找优化方向。最后以一个多自由度离散系统为例说明了方法的有效性和算法的正确性。     

Lorenz系统的最优控制

文章讨论了Lorenz系统的最优控制问题,将该混沌系统控制到任意所期望的状态。基于哈密顿-雅可比-贝尔曼方程将构建最优控制器问题归结为解偏微分方程问题,通过巧妙构造Lyapunov函数从而得到最优控制器。数值仿真表明,所设计的控制器实用有效并且易于实现。     

线性规划鞍点算法的灵敏度分析初步探讨

针对线性规划鞍点算法的灵敏度分析问题,本文通过最优解引入基矩阵,利用对基矩阵的初等变换,分别讨论了在最优基不改变的情况下,目标函数系数c的变化范围及约束条件常数项b的变化范围。最后用具体例子说明该方法的应用。     

关于椭圆参数方程的教学设计

由不同案例入手分析对课题“椭圆参数方程”探讨不同教学方式。     

螺旋管簧可靠性分析的参数灵敏度

机械零部件的安全可靠是机械设计的主要目的之一，由于工程材料性的离散性以及制造、安装误差等因素的影响，使机械零部件的参数具有固有的随机性，因此研究这种机械系统的可靠性问题有十分重要的意义，这种研究可以帮助工程设计人员合理地建立机械系统的安全容限和控制随机参数对机械系统安全的影响．将可靠性设计理论与灵敏度分析方法相结合，讨论了螺旋管簧的可靠性的参数灵敏度分析问题，提出了可靠性灵敏度设计的计算方法，研究了正态分布设计参数的改变对螺旋管簧可靠性的影响，给出了可靠性灵敏度的变化规律，根据编制的相关的实用程序，可以迅速准确地得到螺旋管簧的可靠性灵敏度设计信息，为螺旋管簧的可靠性设计提供了理论依据。     

基于Penman-Monteith方程的蒸散发算法及应用

P-M模型是基于Penman-Monteith方程发展起来,用于计算有植被覆盖的陆面蒸散量的模型。P-M模型理论基础扎实、模拟精确度高,被广泛应用于森林或草原植被的蒸散量计算。目前利用P-M模型开展植被蒸散量的研究主要集中在草地、农田等均一下垫面,而对于森林植被等复杂下垫面情况的研究相对较少,针对其特点需要对模型进行修正。研究表明,运用P-M模型估算植被潜在腾发量与实测值接近,结果比其它估算模型准确度高,可以推广应用。同时,修正模型的模拟精度主要取决于计算净辐射、空气动力学阻力和冠层阻力的准确性,因此有进一步提高模拟精度的研究空间。     

基于蚁群算法的碾压混凝土坝参数反演分析

本文将蚁群优化算法引进到碾压混凝土坝的参数反演当中,充分地利用了蚁群算法对参数搜索的能力,把待反演的参数离散化处理,从而对参数进行分析优化。     

参数方程确定的函数求导方法优劣比较

讨论和分析了一元函数微积分学中的难点问题--参数方程确定函数的求导方法,探讨教与学的方法,为改进教与学的效果提供参考。     

洛特卡参数的新估计法

洛特卡定律是文献计量学的重要理论基础,是文献计量学的三大定律之一。借助它人们可以了解作者发文的结构。广义洛特卡定律是含约束条件的模型,它的参数估计较为复杂,帕欧提出了近似估计法,但其法仍较为复杂,且参数估计方法不科学。为了科学地估计参数本文在帕欧估计结果的基础上,通过回归法给出了更为简单、更为科学的估计法。     

二维变系数抛物型方程参数反演的摄动量算法

讨论了二维变系数抛物型方程的参数识别反问题,将其归为最优化问题,应用基于正则化方法的反问题求解方法—最佳摄动量法,给出数值求解。并利用此方法反演计算了具有分段函数系数的二维抛物型方程的参数识别反问题,通过对具体算例的程序实现和数值计算,验证了最佳摄动量法解决此类问题的有效性和可行性。     

Black-Scholes模型扩展性研究及参数估计综述

从分析Black Scholes模型建立的假设条件入手,对扩展的期权定价模型进行了综述,在此基础上对模型中待估参数的确定方法进行了总结。认为尽管存在假设的局限性和参数估计的缺陷,该模型仍不失为评价期权价值的有力工具。     

基于参数估计的读者满意度研究

借鉴统计学中参数估计的方法.结合图书馆工作实际,论述了读者满意度测评的步骤与分析方法,并根据结果采取针对性的措施来提高图书馆服务质量.     

概念语义相似度计算与参数估计

语义相似度计算是信息处理技术中的算模型,对模型中的参数取值进行了详细的讨论.在此基础上,利用<农业叙词表>中的实际数据进行了实证分析,计算结果与常识判断基本一致.其研究目的在于试图从实用的角度出发,为概念语义相似度计算作一些尝试和探索.     

Parameter Estimation of Bilinear Systems Via Walsh Functions

Walsh product matrix is formed by the multiplication of Walsh vector and its transpose. The operation of Walsh product matrix on a coefficient vector equals the product of a coefficient matrix and a Walsh vector. This unique property of Walsh function is used to determine the unknown parameters of a general bilinear system from the input-output data. An example with satisfactory result is given.     

一类广义隐马尔科夫模型的建模与参数估计

隐马尔科夫模型在很多方面已有广泛应用.讨论了一类更为一般的模型,这类模型由Wojciech Pieczynski首次提出,并且给出了在图像识别中的应用.这里首次给出在离散观测和离散状态下该模型的精确数学描述,其中包括建模、状态估计和参数估计,这些算法都是首次被提出的.     

重积分微分方程重叠型稳定解估计算法

结合重积分微分方程的稳定性理论,得知重积分微分方程中多复变微分方程的初值解不一定可逆,使用近似矩阵进行渐进逼近,根据自相关函数信息矢量迭代模型,得到当自相关向量的最小互信息量达到渐进稳定,求解双边界条件下的稳定性平衡点,实现全局渐进稳定,在重积分微分方程中对多复变微分方程进行时空分叉问题的分析和初值解的稳定性和收敛性分析,通过数学推导和数值分析,得出重积分微分方程重叠型稳定解存在,且具有收敛性。     

基于PSUADE的VIC模型参数敏感性分析——以太湖西苕溪流域为例

敏感性分析是增强水文模型率定的针对性、提高率定效率的有效方法。本文以太湖流域西苕溪为例,探究分布式水文模型VIC(Variable Infiltration Capacity)的参数敏感性及参数间的交互作用。为使本研究更具推广性,选取了关注高流量过程和关注整个流量过程线的两类目标函数。结果表明,可变下渗率曲线形状参数B、最大基流容量Dmax和最上层土壤层厚度d1对高流量过程较为敏感;当关注整个流量过程线时,除以上3个参数外,非线性基流开始时占最大基流的比例Ds也较为敏感。在参数的交互作用方面,当关注高流量过程时,参数d1与参数B的交互作用最为敏感;当注重整个流量过程时,参数d1与所有其它参数的交互作用均较为敏感。     

随机连续系统基于Laguerre多项式逼近的Markov参数估计

先讨论基于Ｌａｇｕｅｒｒｅ多项式逼近、有连续Ｗｉｅｎｅｒ过程扰动的随机连续线性系统最小二乘参数估计，然后讨论Ｗｉｅｎｅｒ过程的Ｌａｇｕｅｒｒｅ多项式逼近值的相关性和最小二乘估计的有偏性，在此基础上，提出无偏一致的Ｍａｒｋｏｖ估计（最小方差估计）算法，仿真结果显示本文方法的有效性．