向量值马氏决策规划的线性加权解法

类似［１－４］,折扣向量值马氏决策规划（ＤＶＭＤＰ）描述为： ｛Ｓ,（Ａ（ｉ）,ｉ∈Ｓ）,ｑ,ｒ,Ｖβ｝,（１）其中Ｓ为可数状态集,Ａ（ｉ）是有限决策集,ｑ（ｊ｜ｉ,ａ）是转移概率,ｒ＝ｒ（ｉ,ｊ,ａ）＝（ｒ１（ｉ,ｊ,ａ）,ｒ２（ｉ,ｊ,ａ）,…,ｒｐ（ｉ,ｊ,ａ））是状态ｉ处使用决策ａ于下一步转移到状态ｊ时所获的ｐ维报酬向量,ｒ（ｉ,ｊ,ａ）对ｉ,ｊ,ａ一致有界,Ｖβ是β折扣目标． 以Π表一般策略集,若　π　∈Π有 Ｖβ（π）≤ Ｖβ（π*）,则称π* 为ＤＶＭＤＰ的“强有效策略”,Ｖβ（π*）为“…     

加权支持向量机在证券指数预测中的研究

支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机器.它使用结构风险最小化原则,运用核技巧,较好地解决了学习问题.本文提出了一种基于支持向量机的加权算法,并将其应用于证券,指数预测.与径向基神经网络相比较,加权支持向量机表现出了良好的性能.     

基于平均数的椭圆周长近似公式

椭圆是圆锥曲线之一,在工程制图与机械加工中,常常需要计算椭圆的周长.本文利用调和平均数构造了一个近似计算椭圆周长的公式,并结合算术平均数、几何平均数以及均方根平均数方法,通过加权组合得到一个形式简单的高精度近似公式.数值实例验证了该公式的有效性.     

线性模型中M估计分布的随机加权方法逼近

在线性模型中,M估计的渐近分布通常都涉及到不易估计的未知误差分布的某些量,如果要估计渐近方差,就需对这些冗余参数进行估计.利用随机加权方法可以避免先对误差分布中的冗余参数进行估计.给出了当自变量是随机变量时,M估计分布的随机加权逼近,证明了M估计分布的随机加权逼近是一致相合的.当取不同的凸函数,样本大小和随机权时,进一步利用蒙特卡洛方法研究估计分布.研究表明随机权取泊松权时,不仅达到同样的效果而且可以减小计算量.     

The stability of traveling waves with non-critical speeds for some competition systems

This paper is concerned with some quasilinear cross-diffusion systems which model competing species in mathematical ecology.By detailed spectral analysis,each traveling wave solution with non-critical speed is proved to be locally exponentially stable to perturbations in some exponentially weighted spaces.     

基于copula函数的飞行操作风险分析

QAR超限是航空运输的一大类安全隐患,本文综合运用Copula函数和Logistic回归建立飞行操作的风险分析模型。结合模型特点设计进化算法,实现对飞行操作状态空间的搜索,通过模型寻优过程找到QAR超限的高风险操作。对航空公司一类重点监控QAR超限的实证研究,得到易导致该类超限的高风险操作,为飞行员针对性训练提供了量化依据。     

WEIGHTED ESTIMATES FOR COMMUTATORS OF MULTILINEAR CALDERON-ZYGMUND OPERATORS WITH NON-DOUBLING MEASURES

Let μ be a nonnegative Radon measure on Rd, which only satisfies the polynomial growth condition. Under this assumption, the authors obtain some weighted weaktype estimates for the commutators generated by the multilinear CalderSn-Zygmund op- erators and RBMO（μ） functions.     

基于加权Karnik-Mendel算法的区间二型模糊集质心计算

区间二型模糊集的质心计算(也称降型)在二型模糊逻辑系统中起着很重要的作用。Karnik-Mendel(KM)算法是完成降型的标准算法。本文介绍了区间二型模糊集相关理论,比较了离散KM算法与连续KM(continuous KM,CKM)算法中的运算,通过数值分析技术中牛顿-柯特斯求积公式将KM算法扩展成三种不同形式的加权KM(weighted KM,WKM)算法,而KM算法只是WKM算法的一种特例。计算机仿真例子用来阐述和分析WKM算法的表现,其在计算两种不对称区间二型模糊集质心时可取得比KM算法更小的绝对误差和更快的计算速度,这给二型模糊集及其模糊逻辑系统设计和应用提供了潜在的价值。     

具有NA误差项的多元回归模型中最小二乘估计的强相合性

在具有NA误差项的多元回归模型中,对误差项和设计矩阵作了一定的限制条件下给出了其最小二乘估计的强相合性;进而得出了NA序列的样本均值的加权和的几乎处处收敛性的结论.