一种新型的局部连接BP网络模型及应用

局部连接神经网络简化了网络结构,提升了网络收敛速度和减少了网络训练复杂度,可用于函数逼近和系统建模.为了采用直观的建模方式对实际系统网络拓扑逼近,对此文章提出一种新型的局部连接BP网络模型(local BP neural network,LBPNN).该模型的网络结构可以模拟任意前馈型网络拓扑结构,其网络模型中的连接权和神经元与被模拟的网络拓扑中的边和节点一一对应.传统带约束的非线性规划和智能优化算法,其参数辨识受限条件多和算法代价较大,同时提出了与LBPNN模型相应的一种新型的带约束的随机梯度下降法(constrained stochastic gradient descent,CSGD)对其权值参数进行训练.通过算例仿真验证了CSGD训练算法的有效性,稳定性和鲁棒性.     

空间分位自回归模型的EM估计

基于EM算法对空间分位自回归模型提出了一种新的参数估计方法,通过构造一个集中Q函数,简化了M步中空间滞后参数的估计.与已有的ELQR和ⅣQR方法相比,方法计算简单,蒙特卡洛模拟结果表现较好.     

用标准化变量方法简化介绍线性模型

用标准化变量方法,对线性回归模型的描述进行了简化,使其统计模型变得直观和容易理解.     

一个简化的新Laplace AR(1)模型 参数估计及其渐近性质

研究了一个简化的新的Laplace AR(1)模型参数的条件最小二乘估计和最大拟似然估计,并讨论了它们的强相合性和渐近正态性.通过数值模拟和实际例子,说明了最大拟似然估计及模型的优越性.     

结构方程模型简化方法及在人机行为研究中的应用

为解决研究中结构方程模型过度复杂的问题,提出一种简化方法.分析了多维测量模型直接引入整体模型的局限性,对高阶验证性因子分析方法和项目组合法在模型简化中的适用性进行了分析,提出了首先检验简化必要性再使用高阶验证性因子分析方法和项目组合法对整体模型进行简化的两阶段方法.以电子学习系统持续使用行为的研究数据为例对该简化方法的有效性进行检验,简化前后拟合数据的对比分析表明该方法可以显著简化整体模型并获得理想的拟合优度.     

流通量间断守恒高阶交通流模型及其数值模拟

在非均匀道路条件下，推广了各向异性守恒高阶交通流模型(CHO模型)，获得流通量间断CHO模型，并基于其Riemann不变量性质，运用局部简化方法及δ映射算法，设计了求解流通量间断CHO模型的一阶Godunov、EO(Engquist-Osher)和LF(Lax-Friedrichs)等数值格式.通过数值模拟表明流通量间断CHO模型是合理有效的，它可以描述平衡态和非平衡态交通流，相对于流通量间断LWR(Lighthill-Whitham-Richards)模型，其能更好地刻画实际交通现象.     

二级评分题目测验的等值

在二级评分的模型下,给出了一种新的测验等值的方法－logit变换法,并通过模拟数据和实际数据对现有的几种方法进行了比较,说明了此方法简化了计算但又不失精确性。     

一个随机服务系统的计算机模拟

系统模拟做为一种定量分析的手段,在管理中发挥着重要的作用,对离散系统模拟方法进行了讨论,建立了一个随机服务系统的模型,并通过Excel对其进行模拟,最后对该系统的性能进行了分析.     

装备空投的一般数学模型及模拟计算

装备投放是一种部队快速生成战斗力的机动方法.投放过程涉及到气动力学、气固耦合、装备属性等领域知识.通过合理简化,对投放过程的四个阶段分别进行受力分析,在二维情况下建立了对应的微分方程组模型,并给出了相关算例.考虑实际风速、风向等随机参数的影响,在三维情况下建立了带参的微分方程模型,并随机模拟了装备降落点的范围.建立的数学模型对定点降落,及时把握空投最佳时机有积极的指导意义.     

多项几何分布（英文）

本文研究了在伯努利试验下的收集问题,利用混料格子点集的理论,推导出了多项几何分布的概率函数.在伯努利试验中,如果假设各种试验结果发生的概率都相等,进一步提出了均匀多项几何分布.我们得到了两类分布的概率函数以及期望与方差,通过模拟验证了这两类分布与正态分布的差异,并由模拟结果建立关于概率与试验次数的多项式回归模型,使用该模型可以有效的简化计算.