求解非线性方程重根的平方收敛迭代法

研究了具有重根的非线性方程的迭代方法,对基于动力系统的新牛顿类方法作了修改,改进方法仍保持了牛顿方法的二阶收敛性.数值实验结果验证了方法的有效性.     

改进的PROMETHEE方法在招标中的应用研究

针对 PROMETHEE方法的局限性 ,对 PROMETHEE方法进行了改进 ,用效用函数取代了优先函数 ,提出了属性权重的确定方法 .应用改进的 PROMETHEE方法 ,对某装备招标中的 6个方案进行了评价 ,取得了较好的效果     

威布尔分市场合无失效数据的可靠性分析

拿文综合了近几年来对威布尔分布和指数分布的无失效数据处理的几种方法这些方法是经典方法、贝叶斯方法、最小x~2方法、等效失效敷方法,并对这些方法作了适当的分析,提出进一步需研究的问题。     

一类新的求解非线性方程的七阶方法

利用权函数法给出了一类求解非线性方程单根的七阶收敛的方法.每步迭代需要计算三个函数值和一个导数值,因此方法的效率指数为1.627.数值试验给出了该方法与牛顿法及同类方法的比较,显示了该方法的优越性.最后指出Kou等人给出的七阶方法是方法的特例.     

基于新直觉模糊相似度的大规模群决策方法

研究了群体规模较大情况下基于直觉模糊评价信息的决策方法。提出一种新的直觉模糊相似度公式,研究了一种新的直觉模糊聚类方法,设计了一种基于新的聚类方法的核心决策者权重确定方法。实例分析说明了该方法的合理性和可行性。     

关于线性回归模型的有偏估计

有偏估计方法是近代回归分析的常用方法．本文研究了几种常用的有偏估计方法，澄清了这些方法的区别和联系．对有偏估计的一些关键点进行研究，给出了一种新的岭参数确定法和一种新的主成分概念，并讨论了这些方法的优良性．为了提高有偏估计的效率，提出了用比例因子规范模型的方法．最后，给出了说明本文方法的数值例子．     

Copula理论在信用风险研究中的应用

信用风险研究足近些年来金融数学中的一个崭新的研究方向.本文主要研究了组合信用风险中的常用方法:违约相关性的Copula方法.本文建立了Copula方法与违约相关性研究中的结构化方法和约化方法的联系.此外对于单个公司的生存概率的研究,本文给出了不同于Lando (1998)的求解和证明方法,而这种方法不需要在现在就知道将...     

一阶微分方程数值解的一种误差估计方法

针对于微分方程数值解,介绍了一种新的误差估计方法.方法证实了伪谱方法具有精度高速度快的优点,进而引出了修正的伪谱方法.     

指数分布参数的最短区间估计

本文研究了指数分布参数的区间估计方法。给出了指数分布参数的最短区间估计方法;通过一个实例介绍了最短区间估计方法的使用;最后指出最短区间估计方法比传统区间估计方法所具有的优越性。     

基于关键链方法的多项目共享人力资源均衡问题及其遗传算法

通过对多项目管理瓶颈的分析,结合关键链方法,设置了瓶颈缓冲,建立了基于关键链方法的多项目管理,为多项目管理提供了一种新的管理方法.将基于关键链方法的多项目管理方法应用于并行多项目共享人力资源冲突管理,建立了基于遗传算法的多项目共享人力资源均衡模型,为缓解多项目共享人力资源供求矛盾提供了一种具体的量化管理方法,并进行了算例分析,证明了模型的有效性、实用性.     

一类由一维概率密度函数构造多维概率密度函数的方法

将文献[1]给出的由一维连续型随机变量的概率密度函数构造二维连续型随机变量的概率密度函数的方法,推广为由一维连续型随机变量的概率密度函数构造三维连续型随机变量的概率密度函数的情况,并作出了证明和举例说明.说明利用本文的方法构造多维概率密度函数,其方法简单易行.     

Predicting stochastic characteristics of generalized eigenvalues via a novel sensitivity-based probability density evolution method

This paper proposes a novel numerical method for predicting the probability density function of generalized eigenvalues in the mechanical vibration system with consideration of uncertainties in structural parameters. The eigenproblem of structural vibration is presented by first and the sensitivity of generalized eigenvalues with respect to structural parameters can be derived. The probability density evolution method is then developed to capture the probability density function of generalized eigenvalues considering uncertain material properties. Within the proposed method, the probability density evolution equation for the generalized eigenvalue problem is established accounting for the sensitivity of generalized eigenvalues with respect to structural parameters. A new variable which connects generalized eigenvalues to structural parameters is then introduced to simplify the original probability density evolution equation. Next, the simplified probability density evolution equation is solved by using the finite difference method with total variation diminishing schemes. Finally, the probability density function as well as the second-order statistical quantities of generalized eigenvalues can be predicted. Numerical examples demonstrate that the proposed method yields results consistent with Monte-Carlo simulation method within significantly less computation time and the coefficients of variation of uncertain parameters as well as the total number of them have remarkable effects on stochastic characteristics of generalized eigenvalues.     

Non-asymptotic Bandwidth Selection for Density Estimation of Discrete Data

We propose a new method for density estimation of categorical data. The method implements a non-asymptotic data-driven bandwidth selection rule and provides model sparsity not present in the standard kernel density estimation method. Numerical experiments with a well-known ten-dimensional binary medical data set illustrate the effectiveness of the proposed approach for density estimation, discriminant analysis and classification. Supported by the Australian Research Council, under grant number DP0558957.     

两个n维随机变量函数的概率密度的求法

从二维随机变量函数的概率密度的求法出发,引入了n维随机变量函数的概率密度的求法,并介绍了两个常见的n维随机变量函数的概率密度的求法.     

商业银行操作风险的度量——基于非参数方法

在损失分布方法的基础上,本文基于非参数方法对商业银行操作风险的度量进行了研究。非参数方法对损失额的分布不作过多的设定,避免了由于分布误设可能出现的偏差。古典的核密度估计对损失额拟合的效果不太好,特别是尾部的拟合效果更差。变换后的核密度估计的拟合效果比古典的核密度估计改善很多.基于变换后的核密度估计对商业银行操作风险损失度量可以得到不同置信水平的VaR与ES,并且不同置信水平的差距比较大。基于非参数与基于参数方法得到的各个置信水平的VaR与ES有一定差距。     

基于随机模拟视角的混合数据形式密度算子

基于“蒙特卡罗仿真”的思想,采用随机模拟的方法从混合数据形式的角度对密度算子进行拓展研究。首先,给出了一种将混合数据转化为区间数的方法,并通过平移和放大或缩小处理,将所有区间数放到同一区间范围内;然后,运用随机数发生器给出区间上某分布的随机数信息,并依据随机数的分布情况对其进行聚类,给出了密度权重的确定方法;在此基础上,将随机模拟的方法应用于密度算子信息集结模型中,得到带有概率信息的评价结论。最后,通过一个算例验证了方法的有效性。     

纵向数据混合效应模型的统计分析

本文研究了Tao等人在1999年提出的半参数混合效应模型,在不假设随机效应服从正态分布的条件下,用傅立叶变换的方法构造了随机效应的光滑非参数密度估计,给出了密度估计的公式,研究了其渐近性质,还构造了半参数混合效应模型中参数的估计方法并研究了其大样本性质。     

强混合样本下密度函数的经验似然统计大样本性质

本文将在强混合样本下,利用分组经验似然比方法,构造密度数的置信区间。     

聚类分析在髁突骨密度分析中的应用

本研究应用聚类分析的方法，对人离休髁突×片进行数字图像技术处理所获得的影像密度数值做了详细分析，取得人髁突不同区的骨密度分布及不同年龄阶段髁突密度变化的情况。该方法避免了人为因素的影响，其结果较客观地反映了髁突的骨质密度；为研究病理状态时髁突骨密度的改变提供参考。     

基于梯型密度函数的连续分布随机数近似生成方法

讨论了产生连续分布随机数的近似方法,给出了基于梯型密度函数表示的连续分布随机数近似算法,应用近似算法给出了几种常见类型随机数的实验结果．