带惩罚项与随机输入的BP神经网络在线梯度学习算法的收敛性

本文对三层BP神经网络中带有惩罚项的在线梯度学习算法的收敛性问题进行了研究,在网络训练每一轮开始执行之前,对训练样本随机进行重排,以使网络学习更容易跳出局部极小,文中给出了误差函数的单调性定理以及该算法的弱收敛和强收敛性定理。     

升降法确定的疲劳强度估计量的统计特性

当疲劳强度服从正态分布N(μ,σ2)时,文[11]给出了,在特定条件下,Sri=1/2(Si+Si+1)是疲劳强度均值μ的极大似然估计的证明,笔者认为该证明值得商榷.本文将特定条件推广到一般条件,得到了新的结论当疲劳强度服从任何给定的标准差的正态分布N(μ,σ02)时,在一般条件下,Sri=1/2(Si+Si+1)是疲劳强度均值μ的极大似然估计.并给出了严格的证明.     

混合指数更新模型下平均折现惩罚函数

本文讨论了以混合指数分布为点间间距的更新风险模型下平均折现惩罚函数, 在简单条件下, 利用Dickson and Hipp (2001)中引入的变换方法, 得到了平均折现惩罚函数的Laplace变换的精确表达式.     

中国银行间拆借利率扩散模型的极大拟似然估计

本文用极大拟似然估计法估计了中国银行间市场七天拆借利率扩散模型的参数。并用自助法对众多不同的模型进行了广义拟似然比检验。结论表明:中国货币市场利率具有均值回复效应:利率敏感系数γ值为1.421265,对利率水平具有较高敏感性。     

火工品可靠性试验数据的综合分析方法

升降法试验数据和固定刺激量下的成败型试验数据,是两种最常见的火工品可靠性试验数据．我们应用Markov链,研究了升降法试验数据下,感度分布参数的极大似然估计的特性．在此基础上,应用Bootstrap方法和Bayes方法,给出了综合分析两种试验数据的方法．最后,将该方法应用于520底火的可靠性鉴定,得出了有益的结论．     

采用二叉树编码的遗传算法实现数据似合

针对采用数值分析方法进行数据似合求解复杂度高、运算最大而精度较低的缺陷，本给出一种基于二叉树编码的遗传算法来进行数据拟合，取得了较好的效果。     

截断情况下线性回归模型响应变量均值的经验似然

本文讨论了在带有截断情况的线性回归模型中 ,响应变量均值的估计问题 .将经验似然的方法应用到带有截断情况的回归模型中 ,在估计响应变量的均值时构造了调整的经验似然统计量 ,证明了在一定的条件下 ,该统计量渐近服从 χ2 分布 ,给出了均值的置信区间 ,并与正态下得到的结果进行了比较 ,模拟的结果说明了经验似然的优良性 .     

最大似然方法和Bayes方法在结构方程模型分析中的讨论(英文)

本文通过模拟研究,讨论了最大似然方法和Bayes方法在分析结构方程模型中的相似点和不同之处。     

Banach空间中拟-似变分包含解的存在与逼近问题

研究了Banach空间中拟-似变分包含解的存在与逼近问题.给出了一种寻求解的新的迭代算法,建立了具混合误差的Ishikawa型迭代序列强收敛到解的充要条件.所得结果推广了一些相关的结果.     

仿紧集上的拟—似变分不等式

借助于文（１）中的结论研究了仿紧集上的拟－似变分不等式，统一和发展了文（２－６）中的相应结果。