一类线性Weingarten子流形的分类问题

主要研究了de Sitter空间中的线性Weingarten子流形,根据截面曲率对其进行分类.结果表明,这类子流形是全脐子流形或者是全脐子流形的乘积流形.     

微分中值定理的证明及应用中的辅助函数构造

微分中值定理是微分学的基础内容,也是用来研究函数性态的重要手段.因此,对微分中值定理的研究和再证明长期以来都是经久不衰的话题.通过对微分中值定理的再证明,不仅有利于初学者对定理的理解和掌握,也有利于其对定理的灵活运用,同时通过对微分中值定理的推广,还可以得到更加一般的情形.     

单亲遗传算法在物流合乘优化中的应用

本文运用单亲遗传算法解决物流合乘的路径优化问题。通过在染色体上基因换位、移位、逆转等基因重组操作进行个体繁衍,经过若干代的繁衍迭代,从所有的上下车点中找出一条最优的、费用最少的路径。实验结果表明,该算法在提高合乘成功率的同时,还有效地降低了车辆运行时的总成本。     

BL-代数的余零化算子及其BL同态像

通过在BL-代数中给出单点余零化算子的概念,研究单点余零化算子的基本性质;在BL-代数中讨论多点余零化算子的基本性质,并给出BL-代数的一个子集是多点余零化算子像的充要条件;研究多点余零化算子BL同态像的性质并分别给出余零化算子的BL同态像和余零化算子的BL同态原像是余零化算子像的充要条件.     

一种环境激励下斜拉桥模型损伤识别方法

虚拟脉冲响应函数可表征环境激励下结构系统固有的动力特性,但桥梁试验模型空间变异的模糊性和测量过程中环境激励的随机性,使得虚拟脉冲响应函数同时具有随机不确定性和模糊不确定性,适用于随机-模糊统计原理处理.而Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的适用于非线性、非平稳信号且具有自适应性的数据处理方法.提出了基于HHT与虚拟脉冲响应函数随机模糊均值的结构损伤识别方法,并将4个Hilbert边际谱能量指标应用到室内斜拉桥模型的损伤识别中.结果表明:主梁损伤前后4种能量指标都发生了变化,且体现出相似的规律性,准确指示了较大程度损伤的损伤位置和程度,为大型桥梁结构在线监测提供了一种方法.     

The effect of target function on the predictive performance of the two‐stage ridge estimator

The main thrust of this study is to consider the problem of simultaneous prediction of actual and average values of the simultaneous equations model through the target function of Shalabh (Bulletin of International Statistical Institute, 1995, 56, 1375–1390). We focus on the predictive performance of the two‐stage ridge estimator with the motivation for eliminating the disorder arising from multicollinearity. An optimal biasing parameter of the two‐stage ridge estimator is derived by a minimization process of prediction mean square error. In addition, an optimal estimator for the weight of observed value in target function is attained theoretically. The results inferred from a numerical example and a Monte Carlo experiment provide a dramatic improvement in the predictive ability of the two‐stage ridge estimator.     

有序分位加权集结算子及在激励评价中的应用

为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的.     

从一题多解看中值定理的应用

该文研究了高等数学中中值定理在解题中的应用,分别通过计算题和证明题的实例阐明了四个中值定理的有机联系及应用要点,以帮助学生更深刻地理解和掌握中值定理这一教学的重点和难点。     

积分算子的线性性和有界性

积分算子在数学中是作用在函数上的作用子,根据其核函数的不同,可以得到不同的积分算子;研究了积分算子的线性性及有界性等算子的代数性质,得出了积分算子是线性算子,并且在某些特定情况下还是有界算子,从而是连续的线性算子的结论.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.