系数正则化回归模型的最优正则参数

研究了具有最小平方损失且正则项为系数正则化的回归问题的误差分析,分别对样本误差和逼近误差作了估计,获得了关于参数γ的误差界;通过选择合适的参数,使得该误差界最优并且得到学习速率.     

含均值变点时相依误差时间序列的DickeyFuller单位根统计量的极限分布

均值带有变点的相依误差的自回归时间序列,在单位根假设条件下,自回归系数的正则化估计及其F统计量的极限分布可以表示成Wiener过程的泛函,其形式包含了变点前后的两个均值μ1和μ2.正则化估计的收敛速度在均值变点的影响下,达到Op(T-3/2)(其中T是样本容量).当μ1和μ2未知时,采用的最小二乘估计对这两个参数进行估计,其估计量μ1和μ2具有T相合性.     

广义变分不等式的一类迭代算法

利用Hilbert空间中闭凸集上的投影算子,构造涉及多值映射的广义变分不等式的一类选代算法。并证明迭代序列强收敛于义变分不等式的解,同时给出误差估计。     

鞅差序列下回归函数加权核估计的收敛性

研究了在删失样本下误差为鞅差序列时 ,回归函数加权核估计的r阶矩收敛性 ,完全收敛性和几乎处处收敛性 ,推广了在完全样本下误差为鞅差序列时相应的结论 ,同时还给出了r(r >1)阶矩收敛的收敛速度     

WOD样本下密度函数核估计的强相合性

设（Xn,n≥1）是同分布的WOD随机变量序列,具有共同的密度函数f（x）,利用WUOD序列的指数不等式,在适当条件下获得了WOD样本下密度函数核估计的强相合性．     

NA序列经验过程振动模的收敛速度

建立了NA序列经验过程振动模的强收敛速度,类似于独立同分布序列．并把它应用到线性模型,考虑了误差分布的估计．     

扰动方程的优化正则解及其收敛阶估计

在扰动方程的正则化求解问题中,解的收敛性估计是十分重要的．针对Wang Y Y等在2001年中所给出的正则化解法结果,给出相应正则解的收敛阶估计．     

一种新的NBP网络增强组合算法

研究分析了已有NBP网络学习算法样本学习速度慢以及样本个体误差较大的原因,并在此基础上提出了一种基于训练集递减的自适应增强组合算法.通过对个体样本误差分布、泛化特性等方面的实例分析表明,该算法具有良好的泛化特性,既提高了样本学习速度,又改善了样本个体误差.     

p元序列的三项式特性

利用有限域上的迹函数理论研究了迹函数生成的p（p为素数）元周期序列的三项式特性的问题，给出了周期为p^n-1的迹函数生成的p元序列具有三项式特性的充分必要条件，给出了具有三项式特性的迹函数生成的p元周期序列的三项式对相同的条件及三项式对的分类（即正则三项式对和非正则三项式）；利用户元序列的迹表示分别用不同的方法证明了p元GMW序列和级联P元GMW序列都具有正则三项式特性，并给出了相应的正则三项式对．     

WOD样本下密度函数核估计的强相合性

设{X_n,n≥1}是同分布的WOD随机变量序列,具有共同的密度函数f(x),利用WUOD序列的指数不等式,在适当条件下获得了WOD样本下密度函数核估计的强相合性.     

一种具有噪声估计能力的图像恢复正则化方法

利用小波为正则化方法提供了一种估计噪声能量的机制，根据估计得到的噪声能量，再利用经典正则化方法求解正则化参数，从而得到正则化解，实验结果表明估计噪声能量机制的正则化方法，在噪声能量和原图像能量信息未知的情况下，具有较快的计算程度和较好的恢复能力。     

宁波对外贸易与经济增长关系的协整分析

利用1987～2006年的经济数据，在单位根检验和协整分析的基础上进行了格兰杰因果检验，建立了误差修正模型，就宁波对外贸易与经济增长关系进行了实证研究．结果表明：宁波进出口与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，两者之间是单向的格兰杰因果关系，出口对经济增长的作用大于进口，应该继续坚持出口导向型经济发展战略，同时重视进口的作用．     

波阵面视角下的车辆拥堵分析

基于视频数据,分析了交通事故下车辆运动的复杂性和队长变化的本质,借鉴车流波动理论、车辆跟驰理论、流体力学理论等,提出利用波阵面的传播轨迹描述排队过程,并给出了排队长度动态模型VQLM.同时,为减少视频图像与实际距离的转换误差,提出以标准当量车为参考,多次迭代还原真实距离的标定方法.研究结果表明：VQLM模型较基于单一理论计算队长的方法更精确、实用.模型验证结果：平均队长误差为-3.029%,其宏观表现为2辆当量车10 m内,延时误差为7 s（信号周期为60 s）.VQLM模型主要考虑了司机驾驶的主观性、道路通行强度、交通波节点函数等;数据还原标定方法简单实用,比传统比例尺算法更为精确.     

一个含多参数混合核的Hilbert型积分不等式及应用

引入双共轭指数对,利用权函数和实分析方法,建立了一个含多参数混合核的Hilbert型积分不等式和它的等价式,证明了它们的常数因子是最佳值,并浅谈了其应用,得到一系列特殊且有意义的结果.     

高阶常微分方程的动态演化建模

提出了采用高阶常微分方程模型代替传统时序分析中所用的ARMA模型来实现一维时间序列的建模和预报．设计的将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的动态演化建模算法,用遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,边收集数据边建模边预报,首次成功地实现了时间序列实时预报的程序自动化．两个时间序列的应用实例表明采用此算法可获得较好的实时预报效果．     

改进的 Scheibel 萃取塔中分散相的停留时间分布模型

通过实验研究了改进的Scheibel萃取塔中分散相的停留时间分布,考察了操作条件、物性参数对分散相停留时间分布的影响.使用脉冲示踪法测量分散相的停留时间分布曲线,使用多釜串联模型处理数据,并通过因次分析法建立了一个计算模型参数为n的关联式.计算值与实验值的最大相对偏差为-14%,平均相对偏差为±5.9%. 通过该式计算n,可以得到给定条件下分散相的停留时间分布,有助于进一步研究两相的传质行为.     

基于K-L分解的斜拉索-磁流变系统建模及减振控制研究

针对斜拉索-磁流变阻尼器系统, 提出一种数据驱动的分布参数系统建模方法. 利用K-L时空分解方法得到表征系统空间结构的空间基函数, 将其与系统输出作内积求出表征系统状态幅值的时间序列, 根据时间序列和外载荷等数据信息, 利用递推最小二乘算法辨识时域ARMAX模型, 将空间基函数与时域ARMAX模型进行空间重构得到空间ARMAX模型, 最后对该时域ARMAX模型进行预测控制. 实验结果表明 建立的分布参数系统模型计算量小、精度高, 可以满足实际工程要求; 采用的预测控制方法能够对斜拉索-磁流变阻尼器分布参数系统模型进行有效的减振控制.     

基于THERP可变功能机械功能转换过程评价

可变功能机械额功能转换过程设计是该类产品设计开发的一个重要环节,其设计结果不仅决定产品功能的实现与否,还会对诸如安全性、经济性等非技术类问题造成影响,目前还缺少专门针对此过程设计解的分析及评估方法.为解决此问题,结合人失误概率预测技术(Technique for Human Error Rate Prediction, THERP)模型及风险概率与经济性安全评价对功能转换过程进行定量分析.依据THERP模型将功能转换过程划分为一系列子任务,并建立功能转换过程二叉树,同时按照功能转换过程的特点对二叉树进行简化,接着评估各失误路径的发生概率及失误严重度,并将失误严重度量化为经济损失,最后得到功能转换过程的风险值.同时通过角磨机向电锯功能转换的过程定量分析,验证了该方法的可行性.     

用格子Boltzmann方法与拟小波方法研究二维扩散方程

提出二维简单格子Boltzmann模型,并用其模拟扩散方程ut=uxx＋uyy,得到与精确解完全吻合的数值结果,成功地将格子Boltamann方法应用到二维偏微分方程的数值求解中;同时构造了二维问题的正则化样本尺度函数,在此基础上得到了二维问题的拟小波离散格式,并将其应用到扩散方程的数值求解中,得到与精确解拟合得非常好的数值结果.     

时间模上二阶非线性阻尼动力方程的振动性分析

研究了时间模〖WTHZ〗T〖WTBZ〗上的一类具有阻尼项的二阶非线性中立型变时滞动力方程的振动性, 利用时间模上的微积分理论和大量不等式技巧, 基于Riccati变换技术和H函数法,得到了该方程的5个振动定理.特别地,获得的Hille型和Kamenev型振动准则推广并改进了一些相关文献的已知结果,并给出例子说明了定理假设条件是较宽松的.