不可逆热电制冷循环的性能优化准则

考虑了热电制冷循环中热阻、热漏和焦耳热等主要不可逆性，引入了特征参量功率消耗比r，借助装置设计参量X表征了内、外不可逆性，利用有限时间热力学建立了制冷功率、制冷系数与特征参量之间的基本优化关系，导出了协调制冷功率与制冷系数的参量r、X以及电流I的优化准则。     

属性区间识别理论模型研究及其应用

根据程乾生教授创立的属性识别理论模型[1] ,提出了属性测度区间的概念 ,建立了属性区间识别理论模型 ,并在自然科学学术期刊质量评价中进行了应用 .     

一类广义Bent型S-Box的构造

S-box是密码理论与实践中十分重要的一种装置 ,它的密码性能由其分量函数所决定 .于是 ,选择适当的分量函数来构造 S-box就成了一个重要的研究课题 .在一定意义上 ,Bent函数是最优良的密码函数 .本文通过函数序列半群和置换群来构造其任何非零线性组合为 Bent函数与线性函数之和的函数组 ,从而可由 Bent函数构造出具有高度非线性度和其他良好性状的 S-box     

一类半参数回归模型的估计理论

考虑半参数回归模型Y=X’β+g(T)+e,其中(X,T)为取值于R^p×[0,1]上的随机向量,β为p×1未知参数向量,g为定义于[0,1]上的未知函数,e为随机误差,Ee=0,Ee²=σ²>0,且(X,T)与e独立。本文综合最近邻和最小二乘的方法定义了β,g和σ²的估计量,g_n^*和。在适当条件下证明了和的渐近正态性,并得到了g_n^*的最优收敛速度。     

一类解三角形问题的又一解法

已知三角形的两边和其中一边的对角,判断三角形解的个数问题是学生学习的一个难点.对此问题,课本高一(下)P129给出了一个较难掌握的图解法,尽管文[1]也给予了详尽的归纳、指导,但依条件的不同,分类较多,判断准则各异,不太具有可操作性.于是,文[2]作者覃埋基老师独辟蹊径,借助余弦定理及二次方程知识给出了另一解法.笔者本着"三角问题三角解决"的想法,给出该类问题的再一种解法,仅供参考.     

多目标规划的鞍点准则

本文给出多目标规划有效解适应鞍点准则的一个新的判别法 ,它不使用凸性的几何术语及凸分析中的概念。最后给出单目标规划的一个相应的判别法     

基于目标信息系统学习的多准则决策方法

给出目标信息系统学习的多准则决策方法，建立多准则决策的规则学习模型，讨论该模型的性质。该模型优于Z．Pawlak方法，将规则提取与信息融合为一体。也优于AHP等模型，具有简洁性．通过实例计算，取得了满意结果。     

TOR,GAOR和GSAOR迭代法收敛准则

熟知,解线性方程组的TOR迭代法包括了Jacobi,Gauss-Seidel,SOR,AOR等迭代法.而GAOR和GSAOR迭代法则包括了GSOR,SSOR,SAOR,GSSOR和MSOR等迭代法。 本文给出了一些新的,易于检验的迭代法收敛准则,它能用来判别一类矩阵A之Jacobi矩阵B=I-D~(-1)A(或矩阵B=I-AD~(-1))的模B≥1,以及A为(行或列)弱对角占优矩阵     

Bayes估计的进一步研究及其Pitman最优性

对线性模型参数,讨论了Bayes估计的Pitman最优性,将已有结果进行了改进,去掉了附加条件,证明了在Pitman准则下,Bayes估计一致优于最小二乘估计(LSE),在此基础上,提出了一种基于先验信息的方差分量估计,通过和基于LSE的方差分量估计作比较,证明了新估计是无偏估计且有更小的均方误差．最后,证明了在Pitman准则下生长曲线模型参数的Bayes估计优于最佳线性无偏估计．