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1.
This paper concerns with the study of a differential variational–hemivariational inequality (DVHVI, for short) in infinite-dimensional Banach spaces. We first introduce the new concept of gap functions for the variational control system of (DVHVI). Then, we consider two kinds of gap functions which are regularized gap function and Moreau–Yosida regularized gap function, respectively, and examine the relevant properties of the gap functions. Moreover, two global error bounds which depend implicitly on the regularized gap function and the Moreau–Yosida regularized gap function, accordingly, are obtained. Finally, in order to illustrate the applicability of the theoretical results, we investigate a coupled dynamic system which is formulated by a nonlinear reaction–diffusion equation described by a time-dependent nonsmooth semipermeability problem. 相似文献
2.
主要研究了两类近似凸集的关系和性质.首先,举例说明两类近似凸集没有相互包含关系.其次,在近似凸集(nearly convex)条件下,证明了在一定条件下函数上图是近似凸集与凸集的等价关系.同时,考虑了近似凸函数与函数上图是近似凸集的等价刻画、近似凸函数与函数水平集是近似凸集的必要性,并用例子说明近似凸函数与函数水平集是近似凸集的充分性不成立.最后,基于近似凸函数和拟凸函数的概念,给出了近似拟凸函数的概念并研究了近似拟凸函数与水平集是近似凸集的等价刻画. 相似文献
3.
结合logarithmic二次函数和Lemaréchal和Wolfe(1975)提出的束方法,本文提出了一个求解非光滑均衡问题的束方法.一方面,我们算法推广了Nguyen等在文[1]中的束方法,并且保证了算法生成的序列在集合的内部.另一方面,将内部束方法应用到求解均衡问题. 相似文献
4.
本文研究纵向数据下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的估计.利用B样条函数近似模型中的变系数函数,构造偏差修正的二次推断函数,得到模型中未知参数和变系数函数的估计.证明变系数函数估计量的相合性和参数估计量的渐近正态性.数值模拟和实例分析结果表明所提估计方法在有限样本下的有效性. 相似文献
5.
本文提出了一种新的带有时间幂次项的灰色GM(1,1,k,k2)模型,给出了其灰微分方程和白化微分方程基本形式。基于最小二乘法获得了该模型参数估计值,并推导了该模型时间响应函数。鉴于GM(1,1,k,k2)模型灰微分方程与白化微分方程之间存在跳跃关系,首先对灰微分方程的背景值进行了优化,并推导了优化后的背景值计算公式。为了克服初始值的影响,根据误差平方和最小,进一步优化了GM(1,1,k,k2)模型时间响应函数。最后,该优化后的GM(1,1,k,k2)模型被应用于软土地基沉降预测,获得了较好的模拟预测效果,说明模型是可行的。 相似文献
6.
传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时,均需从头开始学习,而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数,该损失函数对大的异常值比较敏感,而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下,Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择,在现实情况当中。基于此,本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法,该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中,而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比,在对真实数据进行预测建模时,增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。 相似文献
7.
8.
复杂网络已经成为复杂系统分析问题的通用方法,随着人工智能和机器学习的广泛兴起,越来越多的学者开始关注在复杂网络上进行机器学习。监督学习作为机器学习的一个重要组成部分,本文深入研究和总结了基于复杂网络的监督学习方法。首先,本文分别从复杂网络和监督学习的理论基础入手,明确了相似性函数和相异性函数的概念和测度方法,系统梳理了复杂网络的构建方法,并阐明了监督学习的概念及其在机器学习中的地位。其次,介绍了监督学习的几种常用算法,梳理了各种算法的研究现状。然后,提出了基于复杂网络监督学习方法未来关注方向。最后,说明了基于复杂网络监督学习方法的局限性,为相关学者的研究提供了参考。 相似文献
9.
10.
We consider the decay rate of energy of the 1D damped original nonlinear wave equation. We first construct a new energy function. Then, employing the perturbed energy method and the generalized Young’s inequality, we prove that, with a general growth assumption on the nonlinear damping force near the origin, the decay rate of energy is governed by a dissipative ordinary differential equation. This allows us to recover the classical exponential, polynomial, or logarithmic decay rate for the linear, polynomial or exponentially degenerating damping force near the origin, respectively. Unlike the linear wave equation, the exponential decay rate constant depends on the initial data, due to the nonlinearity. 相似文献