一类恒等逼近

针对文献[1]在R上引进的一类恒等逼近，研究了它在R上对应物的性质，并且对一类重要的特例（本文称为p型恒等逼近）进行了分析．     

平面近Hamilton系统的Melnikov函数与Hopf分支

考虑一般平面近Hamilton系统和平面三次近Hamilton系统的Melnikov函数M（h），分别给出其M（h）表达式，并将所得结论应用于某些平面近Hamilton系统，分析其Hopf分支．     

面向异质可扩展标记语言文档的近似查询算法

提出了一种面向异质可扩展标记语言（XML）文档的近似查询算法（TPQR）．利用模式重写策略，通过对XML模式之间语义相似度及节点映射关系的求解，将原始查询树改写为多种XML模式下的重写查询树，从而解决了XML数据的多样性带来的查询语义缺失问题．将经变异操作序列得到的变异查询树精确地嵌入在XML数据树之中，即可将XML近似查询问题转变为多棵变异查询树的精确查询问题．在汽车外形智能化设计的实验中比较了TPQR算法和静态有序选择算法，结果表明，在查准率、查全率上，前者比后者分别提高了5％～10％和10%～30%．     

数字并行接收机的反馈频域均衡方法

为了适应高速宽带无线通信的需要,在一种高速数字并行接收机(APRX)结构的基础上,提出了一种使用伪随机(pseudo-random num ber,PN)序列进行反馈频域均衡的方法,通过PN序列相关估计的信道冲激响应反馈到频域均衡器来更新并行接收机频域均衡器系数,这种结构能适应高速率传输的要求,并且能有效地对抗频率选择性衰落。仿真结果表明:在多径信道下,APRX已无法工作,而提出的反馈频域均衡方法性能较好,仅与G auss ian白噪声信道下有约5 dB的性能损失,且实现简单,便于应用。     

随机单位根过程

讨论了误差形式是广义误差分布的随机单位根过程的估计和检验问题.在误差为广义误差分布时对随机单位根过程进行了估计,并利用近似极大似然估计方法构造了相应的检验统计量,同时还得到了统计量在混合相依条件下的极限分布.     

系统近似建模技术的研究与比较

对于大系统的优化,子系统由于分析模型计算复杂而大量采用近似模型代替与优化。常用的近似建模技术有响应面模型(RS)、计算机试验设计与分析模型(DACE)和神经网络中的误差后向传播模型(BP)。拟对以上三种近似建模技术进行了比较研究,简要阐述了三种近似建模技术的理论基础,并应用实例分别进行了考核。在各近似模型的近似精度和计算费用等方面进行了初步探讨与研究。     

一致凸Hilbert空间乘积空间的最佳逼近元

获得了一致凸Hilbert空间乘积空间中的关于弱闭凸集最佳逼近元的存在与唯一性定理。     

完全模糊线性规划及其近似计算

在扩充LR-模糊数定义的基础上,讨论了完全模糊约束条件的近似表示和转化定理;在新的模糊数序关系下,将完全模糊线性规划问题直接转化为分明的线性规划进行求解;与已有的结果进行了比较,并给出了算例.     

一类鲁棒凸优化的Mond-Weir型逼近对偶性

通过引入一类含有不确定信息的凸约束优化问题, 先借助鲁棒优化方法, 建立该不确定凸约束优化问题的Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题, 再借助一类广义鲁棒逼近KKT条件, 刻画该不确定凸约束优化问题与其Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题之间的逼近对偶性关系.     

基于近似贝叶斯计算方法的排队模型参数估计

基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给出M/M/1,M/G/1,G/M/1,GI/GI/1这4个排队模型的到达时间与服务时间的参数估计及后验分布图。其中M/M/1:估计值(真实值)分别约为1.02(1)、 1.12(1/0.9),都与真实值接近;M/G/1:1.17(1)、1.21(1.2),对服务时间的估计效果优于到达时间;G/M/1:0.49(0.5)、0.96(1),从后验分布进一步得到对服务时间的估计更准确;GI/GI/1:1.16(1.1)、1.07(1)、0.23(0.251)、0.22(0.25),各分量的估计值与真实值相对接近。对于实际银行数据,估计得的参数所拟合的数据与Ausin的拟合数据分布接近。研究表明,近似贝叶斯的方法在排队模型的参数估计上有较大优势,在实际数据中取得了较好应用。