带惩罚项与随机输入的BP神经网络在线梯度学习算法的收敛性

本文对三层BP神经网络中带有惩罚项的在线梯度学习算法的收敛性问题进行了研究,在网络训练每一轮开始执行之前,对训练样本随机进行重排,以使网络学习更容易跳出局部极小,文中给出了误差函数的单调性定理以及该算法的弱收敛和强收敛性定理。     

混合指数更新模型下平均折现惩罚函数

本文讨论了以混合指数分布为点间间距的更新风险模型下平均折现惩罚函数, 在简单条件下, 利用Dickson and Hipp (2001)中引入的变换方法, 得到了平均折现惩罚函数的Laplace变换的精确表达式.     

联保贷款中的策略性违约规避机制设计

针对联保贷款的策略性违约问题,通过对其产生原因的分析以及对现有文献中解决措施的探讨,设计了一个弹性联保贷款合约。该合约的特点在于,随着企业愿意承担的连带责任的增加,企业可获得的期望收益也随之增加,旨在从正面激励企业主动为同伴承担还款责任,达到规避策略性违约的目的。通过数值分析验证了该弹性合约的特性以及适用范围。并进一步在两企业模式基础上进行拓展,讨论了多于两企业的情况下该弹性合约的适用条件。     

R3中一类Kirchhoff型方程变号解的存在性及集中性

本文研究了一类Kirchhoff型方程。利用极大极小原理及惩罚函数方法,证明了上述方程变号解的存在性及集中性,我们的结果推广了文献[4]的结果。     

多维校正辅助激发-发射矩阵荧光法快速定量及动力学分析土壤中9-羟基芴

9-羟基芴(9-OHF)是一种常见的多环芳烃类环境有机污染物.本文提出了一种基于交替惩罚三线性分解(APTLD)和交替惩罚四线性分解(APQLD)的多维校正与三维荧光技术相结合的新策略,用于快速定量和动力学分析土壤样中9-OHF.选取因子数(F)为5和6,采用基于APTLD的三维校正方法分析拓展的三维数阵,所得土壤样中9-OHF平均回收率分别为(117.6±5.6)%和(111.1±5.1)%,半衰期分别为126.0和111.8 min,但T检验表明其预测值存在显著性差异.接着,采用基于APQLD的四维校正方法解析四维数阵.选取F=5和6,所得土壤样中9-OHF平均回收率分别为(107.8±10.6)%和(104.5±10.3)%,半衰期分别为121.6和105.0 min, T检验表明其预测结果准确可靠.此外, APQLD还给出了较好的选择性和更低的检测下限.结果表明基于APQLD的四维校正方法具有“高阶优势”,通过对四维数阵的唯一性分解,可提供准确可靠的结果,为研究复杂体系分析物的动力学过程提供了一种很有潜力的分析手段.     

三维荧光光谱结合二阶校正方法同时测定水中两种酚类

水是生命之源,人们日常生产生活离不开水。近年来水体污染日趋严重,已经危害到人类的健康。酚类化合物(Phenolic Compound)是一种广泛存在且很难降解的有机污染物,指的是芳香烃中苯环上的氢原子被羟基取代所生成的含羟基衍生物,毒性很强,对动植物及人类的生命活动有严重危害。实验研究对象选取间苯二酚(resorcinol,RES)和对苯二酚(hydroquinone,HYD)来配制待测样本,并且在其中3组预测样本中加入苯酚(phenol,PHE)作为干扰物,待测样本和空白溶剂分别用FS920稳态荧光光谱仪(edinburgh instruments,EI)扫描得到荧光光谱数据。对所得到的数据通过扣除空白溶剂法来消除拉曼散射的影响,得到的数据在消除干扰的同时最大程度保留下来原光谱所包含的重要信息。校正后光谱变得更加圆滑,荧光强度显著增强,因此,校正处理后的光谱信息更为准确。利用三维荧光光谱(EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)和交替惩罚三线性分解(APTLD)两种二阶校正方法,分别完成在不含干扰物和含有干扰物、同时激发-发射光谱严重重叠时对间苯二酚、对苯二酚的快速、直接、准确测量,并给出定性、定量分析结果。PARAFAC算法对混合体系的组分数(即化学秩)较敏感,组分数选取过大易使其陷入计算"沼泽",迭代次数增多,计算耗时变长。故本文利用核一致诊断法(CORCONDIA)预估计出准确的组分数,保证PARAFAC算法更加快速准确。从定性分析结果知,当不含有干扰物时,PARAFAC能够准确分辨出间苯二酚和对苯二酚,二者荧光峰位置极为接近,很难用传统方法分辨,体现出将三维荧光光谱技术与化学计量学二阶校正方法相结合所具有的"二阶优势";定量分析结果给出,在有干扰物共存时,分别应用两种二阶校正法解析光谱数据结果显示:PARAFAC的浓度预测回收率为93.4%±0.5%~97.1%±1.0%,预测均方根误差小于0.190 mg·L^-1;APTLD的浓度预测回收率为95.9%±1.6%~97.2%±0.8%,预测均方根误差小于0.116 mg·L^-1,通过比较两种方法性能得:PARAFAC对待测物组分数敏感,对待分解的光谱数据严格线性要求高;而APTLD对混合物组分数不敏感,计算速度快,抗噪声能力较强,结果稳定,具有较明显的优势。     

固定效应部分线性单指标面板模型的惩罚二次推断估计

单指标面板模型已广泛应用于各学科领域的研究中,其估计方法较为丰富,然而鲜有估计方法将个体内的相关性考虑在内.基于此,本文研究了一类个体内存在相关性的固定效应部分线性单指标面板模型,采用惩罚二次推断函数法和LSDV法相结合的方法对模型进行估计,证明了所得估计量的一致性和渐近正态性.Monte Carlo模拟结果显示其具有...     

遗传算法求解约束非线性规划及Matlab实现

对于约束非线性规划问题,传统的方法:可行方向法、惩罚函数法计算烦琐且精度不高.用新兴的遗传算法来解决约束非线性规划,核心是惩罚函数的构造.以前的惩罚函数遗传算法有的精度较低,有的过于复杂.本文在两个定义的基础上构造了新的惩罚函数,并在新的惩罚函数的基础上,提出了一种解决约束非线性最优化问题的方法.通过两个例子应用Matlab说明了这个算法的可行性.     

交替惩罚三线性分解算法结合三维荧光光谱法同时分辨和测定酪氨酸、苯丙氨酸和色氨酸

用交替惩罚三线性分解算法(APTLD)结合三维荧光光谱法给出的二维数据对酪氨酸、苯丙氨酸和色氨酸进行了同时定性定量分析,为直接同时测定混合氨基酸中此三种物质提供了一种新的分析方法, 其测定相关系数分别为0.9987,0.9995和0.9993。采用超声波组织细胞破碎法对木槿叶中的氨基酸进行提取,利用APTLD法对提取液中氨基酸进行定量测定,测定相对标准偏差分别为0.84％,0.36％,1.59％, 回收率分别在101.0％～92.7％, 106.5％～93.0％, 103.0％～95.0％之间,方法简洁、快速、准确可靠,结果令人满意。     

关于年龄相关的种群扩散系统的最优边界控制计算的惩罚移位法

研究了惩罚移位法应用于一类种群扩散系统最优边界控制的计算,构造了其逼近程序,并证明了这种方法的收敛性.