移动平均线的最佳参数组合

本文首先简化了（1）的偏差计算公式，并利用此公式给出某些新的均匀设计表及某些非平衡均匀设计表。其次，提出了广义的均匀设计抽样，最后把随机化均匀设计与广义的均匀设计抽样应用于移动平均线，得到了它的最佳参数组合并得到了改进后移动平均线的最佳参数组合。     

均匀设计抽样在股市投资决策上的应用

本文首先给出了在区域D(b)=｛（x,y):0≤y≤x≤b｝上的均匀抽样,以及利用均匀设计抽样求取函数在D的最大值的序贯方法,最后把此方法应用于股市的技术分析中,即把此序贯方法与股票的动态分析相结合,给出了在香港股市应用动态分析的最佳参数。     

股票投资中一种新的技术分析方法

现有许多种关于股票投资的技术分析方法,如移动平均线,PE值,相对强弱指数等等。文章提出一种基于回归的新的技术分析方法———回归直线分析法。通过比较,作者认为回归直线分析法在香港股市较其它几种技术分析方法不仅具有盈利大,而且盈利概率也明显占优的特点     

Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性分析

本文研究了CohenGrossberg神经网络模型的指数稳定性.为避免构造Lyapunov函数的困难,我们采用广义相对Dalquist数方法来分析神经网络的稳定性.借助这一方法,我们不但得到了CohenGrossberg神经网络模型平衡解的存在性、唯一性和全局指数稳定性的新的充分条件,而且给出了神经网络的指数衰减估计.所获结论改进了已有文献的相关结果.     

广义相对Dalquist数及其在非线性系统稳定性分析中的应用

对非线性算子引入了一个新概念——广义相对Dalquist数,建立了一般的非线性系统稳定性分析的一种新方法.借助这一新方法,得到了非线性系统指数稳定的充分条件,并给出了解的指数衰减估计.     

均匀设计抽样的一、二阶矩

（７）中给出并研究了均匀设计抽样（ＵＤＳ）及随机化均匀设计（ＲＵＤ）的一些优良性质,作者给出该设计和抽样的一、二阶矩。     

用指数型整函数的最佳限制逼近

我们研究了由仅有实零点的代数多项式导出的微分算子确定的广义Sobolev类利用指数型整函数作为逼近工具的最佳限制逼近问题.利用Fourier变换和周期化等方法,得到在L_2(R)范数下的广义Sobolev光滑函数类的相对平均宽度和最佳限制逼近的精确常数,以及当0是这个代数多项式的一个至多2重的零点时,得到最佳限制逼近在L_1(R)范数和一致范数下的广义Sobolev类的精确到阶的结果.     

移动平均线方法的最佳步长组合的确定

移动平均是股票技术分析中最常用的方法之一,但现在没有多少文章来讨论窨应用步长为几的移动平均为好,即赚钱最多或赚钱的机会最高,该文提出三种确定最佳步长的方法以供参考。     

均匀设计抽样的偏差

该文证明了均匀设计抽样点集的偏差为O（n－1（lnn）d），另外也证明了随机化均匀设计点集的偏差有同样的阶．最后进行了随机模拟．     

参数变化下的广义指数二分性

本文对时间平移参数系统和时间尺度参数系统给出了广义指数二分性的判据，并且讨论了相应系统的极限方程的广义指数二分性．本文还通过分析广义指数二分性来探讨缓交系数系统和高频振荡系统的渐近稳定性与不稳定性．     

抽样设计偏差的大样本性质

偏差（Ｄｉｓｃｒｅｐａｎｃｙ）作为布点设计均匀性的一个重要度量准则,已被使用很长时间,但对它的性质还研究得很不够．该文从模平移的方面系统地研究了偏差的性质,给出了在超立方体中一个布点设计按整体、大格子、小格子各种模平移的偏差大样本性质,这些性质对于计算机试验引进有关的设计和抽样方法起着重要的作用．     

多维参数线性经验Bayes估计一致收敛速度的最优性

证明出任何一个多维参数性经验Ｂａｙｅｓ估计的一致收敛速度不可能超过１，从而说明文［１］中构造的线性经验Ｂａｙｅｓ估计的一致收敛速度１是最优的。     

基于盘整市的RSI投资决策

以函数相似的概念为核心思想,以公理化的方法给出若干数学定义及公理、定理.以非传统的新技术分析方法,在沪深历史数据的基础上,由统计分析求得波形增(减)函数极值的RSI取值范围,从而得到股票的买卖点.通过上述方法在沪深15个月的盘整市里,为一般投资者提供了一个跑赢大盘风险极小的投资方案.     

含参变量Cantor集的Hausdorff测度

本文研究了菱形为基本集所构成的的广义Cantor集的Hausdorff测度问题.利用菱形几何结构的相关证明方法,获得了此类广义Cantor集的Hausdorff测度准确值,推广了曾超益和许绍元等人的已有结果.     

存贮时间水平有限且费用参数可变的最佳生产—库存模型

本文研究时间周期有限，费用参数呈阶梯变化的生产－库存模型的最佳策略及参数的确定途径。