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。     

辐射传递蒙特卡洛法精度分析及数值试验

本文建立了蒙特卡洛法模拟散射参与性介质内辐射传递计算模型。对蒙特卡洛法的计算精度及运行时间进行了较为详细的分析,提出了几种判断计算精度的方法。同时,借助蒙特卡洛法模拟辐射传递过程,进行数值“辐射实验”。利用该“实验结果”进行了物性反问题研究。在已知光学厚度的前提下,得到散射反照率与后半球辐射热流之间的单值函数关系。     

金属材料分析方法的选择和施行第三讲钢铁中钼的测定(续)

(4)对离子交换分离-8-羟基喹啉重量法测钼的解说 在早年的ASTM标准方法中,α-安息香肟重量法及硫化钼沉淀重量法被采纳为钢铁及合金中高含量钼的测定方法。但从1988年以后的修订标准方法(即E351,E352,E353及E354)中对钼量w(Mo)>1.5％的试样均采用离子交换分离-8-羟基     

具有算子与有界约束的无穷维规划问题的最优性条件

本文给出了当all-at-once方法用于求解最优控制问题而产生的一类同时具有算子和对部分变量具有简单界约束的无穷维最优化问题的一个一阶必要条件,构造了相应的信赖域子问题,据此,信赖域法可以用于求解无穷空间中的最优化问题。     

一种基于图论与熵的专家判断客观可信度的确定方法

本文给出一种群决策中确定专家判断可信度的方法，其主要思路是首先通过图论中最小生成树的方法提取专家判断矩阵的全部信息，其次，使用相对熵指标确定获得专家判断的最终结果，并同时衡量专家自身判断的统一程度，从而确定专家判断的相对客观可信度。最后，文章给出一个典型的算例以说明该方法的可行性和有效性。     

基于MMD算法的HMM参数重估计的矩阵表示

本文提出的MMD算法用于提高模型区别错误信息和正确信息的能力．利用该算法在对模型的参数进行重估计时．涉及到复杂的目标函数的梯度运算．击运用矩阵运算使得梯度运算变得简单明了，因此本文给出了MMD算法下的HMM参数重估计的矩阵表示形式并给出了证明．     

广义多目标minmax问题的最优性条件和极大熵方法

本文讨论了广义多目标minmax问题的最优性条件。利用极大熵逼近函数，研究了广义多目标minmax；问题的逼近问题，在较弱的条件下，证明了由极大熵逼近函数导出的多目标逼近问题的临界点的任一极限点均为原广义多目标minmax问题的临界点。     

估计死亡率分布的一个最大熵模型

本文提出了一种估计死亡率分布的新模型一最大熵模型。该模型直接从样本信息出发，不需要对待估分布的概率密度函数或先验分布作任何假定，从而克服了极大似然估计和贝叶斯估计的不足。而且通过两个例子的计算结果，表明该方法与样本数据的拟合效果要好于其它两种方法。     

对流扩散方程的一种新型差分格式

对流扩散方程可以描述众多的物理化学现象，因而对其寻求稳定的，实用的数值解法有着重要的现实意义。本文针对形式较一般的一维非定常对流扩散方程，构造了对角元严格占优的Crank-Nicholson差分格式，然后对其分别用分离变量的方法以及能量估计的方法作了稳定性的分析，最后给出了数值试验的结果，数值结果表明本文构造的格式能够较好的处理经典的Crank-Nicholson格式所不能处理的对流项系数较大的对流扩散方程，并具有较好的精度。