Olmstead模型的不变集(英文)

本文主要在某种参数条件下讨论了带齐次Dirichlet边界条件的Olmstead模型的有界吸引区域的存在性 .     

核实数据下响应变量缺失的线性EV模型经验似然推断

考虑响应变量随机缺失而协变量带有误差的线性模型,借助于核实数据和借补方法,构造了回归系数的两种经验似然比,证明了所提出的估计的经验对数似然比渐近于一个自由度为1的独立χ2变量的加权和;而经调整后所得的调整经验对数似然比渐近于自由度为p的χ2分布,该结果可以用来构造未知参数的置信域.此外,我们也构造了响应均值的调整经验对数似然比统计量,并证明了所提出的统计量渐近于x2分布,可用此结果构造响应均值的置信域.通过模拟研究比较了置信域的精度及其平均区间长度.     

具时滞效应的多商品蛛网模型及其稳定性分析

构建一类具有时滞效应的多商品非均衡蛛网模型.然后建立一个广义时滞差分不等式,在此基础上讨论该蛛网模型的平衡点存在性,并着重对其稳定性进行分析.     

基于JGLM-RM模型的动态稳健设计及其应用

根据动态稳健设计的基本思想和方法,结合联合广义线性模型(Joint Generalized linearmodel)和响应模型(Response model)各自的特点和优势,构建出基于JGLM-RM的动态稳健设计模型。利用新模型对具体工业案例进行了实证研究,结果表明新模型不仅能有效地区分具体噪声因子和潜在噪声因子对整个过程波动的影响,而且能够灵活地调节模型的截距和斜率。此外,新模型引入了均值和散度的联合广义线性模型因此能适应广泛的响应类型。     

基于LMI方法的一类非线性模糊脉冲系统的鲁棒模糊控制

通过推广一般T-S模糊模型定义了一类非线性模糊脉冲系统.基于线性矩阵不等式(LMI)方法提出了一种鲁棒模糊控制新方案.采用并行分布补偿(PDC)的基本思想设计状态反馈控制器,并利用Lyapunov方法理论证明闭环系统全局指数稳定.最后基于LMI方法,将鲁棒模糊控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP).仿真表明本方法的有效性.     

大学、企业研发与区域创新的空间统计与计量分析

利用空间统计的Moran指数和空间计量经济学的空间误差模型和空间滞后模型,对2000年中国大陆31个省域的创新产出与大学与企业的关系进行了空间计量经济分析。结果发现:31个省域创新能力贡献主要是由企业研究与开发投入实现,大学研发对区域创新能力没有明显的作用,大学与企业研发的结合也没有对区域创新产生明显贡献。     

压电弯曲元的夹层梁解析模型

压电弯曲元是一类传感和作动器件,已得到广泛的应用．基于一阶剪切变形理论发展了压电弯曲元夹层梁解析模型,对梁截面采用统一转角并将耦合电势沿厚度的分布假设为二次函数,进一步修正了横向剪应变对电位移的影响．以弯曲元简支梁自由振动为例进行数值分析,解析模型解与二维精确解相比具有良好的精度,为分析弯曲元动力机电响应提供了良好的解析模型．     

中国股市与汇市的波动溢出效应模型研究与实证分析

选取2009年1月5日-2012年5月22的人民币兑美元汇率和上证综指的日交易数据为对象,采用BEKK—GARCH模型,并结合LR似然比检验,对中国汇市与股市的波动溢出效应进行建模研究与实证分析．实证结果表明,整体样本存在汇率到上证指数的波动溢出,这种溢出是单向的;第二次汇改前,既不存在汇率到上证指数的波动溢出,也不存在上证指数到汇率的波动溢出;第二次汇改后,既存在汇率到上证指数的波动溢出,也存在上证指数到汇率的微弱的波动溢出．     

Towards a unified recurrent neural network theory: The uniformly pseudo-projection-anti-monotone net

In the past decades, various neural network models have been developed for modeling the behavior of human brain or performing problem-solving through simulating the behavior of human brain. The recurrent neural networks are the type of neural networks to model or simulate associative memory behavior of human being. A recurrent neural network (RNN) can be generally formalized as a dynamic system associated with two fundamental operators: one is the nonlinear activation operator deduced from the input-output properties of the involved neurons, and the other is the synaptic connections (a matrix) among the neurons. Through carefully examining properties of various activation functions used, we introduce a novel type of monotone operators, the uniformly pseudo-projectionanti-monotone (UPPAM) operators, to unify the various RNN models appeared in the literature. We develop a unified encoding and stability theory for the UPPAM network model when the time is discrete. The established model and theory not only unify but also jointly generalize the most known results of RNNs. The approach has lunched a visible step towards establishment of a unified mathematical theory of recurrent neural networks.     

带注资的二维复合泊松模型的最优分红

研究建立两类理赔关系的二维复合泊松模型的最优分红与注资问题,目标为最大化分红减注资的折现. 该问题由随机控制问题刻画, 通过解相应的哈密尔顿-雅克比-贝尔曼(HJB)方程,得到了最优分红策略,并在指数理赔时明确地解决该问题.