A latent class probit model for analyzing pick any/N data

A latent class probit model is developed in which it is assumed that the binary data of a particular subject follow a finite mixture of multivariate Bermoulli distributions. An EM algorithm for fitting the model is described and a Monte Carlo procedure for testing the number of latent classes that is required for adequately describing the data is discussed. In the final section, an application of the latent class probit model to some intended purchase data for residential telecommunication devices is reported. Geert De Soete is supported as “Bevoegdverklaard Navorser” of the Belgian “Nationaal Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek.”     

用于图像目标识别的神经网络方法

本文提出了一种全局最优的神经网络（ＦｕｌｌＤｏｍａｉｎＯｐｔｉｍｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型用于目标识别。通常所设计的神经网络不能保证全局最优，使得网络不一定收敛到期望样本点上。本文的模型采用了先设计稳定点、再构造吸引域的方法，提高了网络的识别正确率及速度。针对图像识别中矢量维数大的实际，提出了一种不变性方法，使得样本维数下降而分类距离保持不变。同时又证明了网络的收敛性、收敛速度及映射保距等。计算机模拟结果表明，网络对噪声或缺损图均能正确识别。     

拥挤交通流的行为分析与仿真建模

从分析拥挤状况的交通行为特性出发，建立了相应的仿真模型。该模型在跟车子模型加入了随机扰动项，换道子模型的可行性检测中加入了前后间距不足时司机的减速行为。与传统模型相比该模型能更好地反映拥挤流下的交通行为，更适合于拥挤状况的交通微观仿真。     

数学期望模型应用实例

混合样本检验法是预防医学中常用的方法，通过建立数学期望模型，可以在定量分析中减少检测次数，达到减少工作量，提高工作效率的目的。     

冀东金矿集中区控矿条件探讨

论述了冀东金矿集中区绿岩型金矿的矿质来源，并恢复其矿源层的原岩。对构造及中小型岩浆任入体的控矿作用作了论述，并提出了成矿模式。     

师资预测一类纵横统计推进模型

提出了一个新的人才预测模型,其主要优点是可对残缺原始数据进行加工,且可修正预测值的随机误差影响,预测精度较高.本文还给出了用该模型对某校师资进行预测的实例,得到满意结果.     

应用等维新息双向差分灰色模型进行趋势分析的新发现

本建立了最佳等维新息双向差分灰色模型，不仅拓宽了灰色预测的适用范围，而且还通过维数选择确定了最佳维数；使用最新数学工具软件MATLAB进行编程，同时通过对上证周指进行趋势分析，该等维新息预测能较准确地预测未来随机时间序列的涨、跌幅度。     

奥运会临时超市网点设计模型

给出了2008年北京奥运会临时超市网点的设计模型。根据题目提供的三次问卷调查表,给出了问题一观众的出行、用餐和购物的规律。利用问题一的结论,以最短路径作为观众出行路径原则,得出了问题二的人流量分布。对于问题三,以分布基本均衡作为目标函数,以满足购物需求作为约束条件,给出了临时超市网点设计模型。     

百米跑模式在教学中的应用

百米跑模式对于教学和训练具有很高的价值;本文根据百米跑模式原理,结合教学实例论述了模式在教学中的应用,对教师尽快发现及解决百米成绩较差学生存在的主要问题,颇有帮助,并在教学实践中取得了显著地效果。     

高技术企业人才资源的模糊综合评价

科学计量企业人才资源的价值,合理的配置人才资源,是企业实施人力资源战略和提升竞争力的迫切需要。由于人的复杂性、信息的模糊性、信息的不完全性决定了人才的评价和选择具有复杂性,这种复杂系统的决策问题属于多因素、多层次决策问题,本文给出了基于模糊层次分析法的高技术企业人才综合评价模型,为高技术企业的人才综合评判提供了一种科学的决策方法。