平衡损失函数下Rayleigh分布参数的Bayes估计

在平衡损失函数下,得到了Rayleigh分布参数的Bayes估计,并讨论了一类c(-T)+d(其中(-T)=1/nn∑i=1X2i)形式估计的可容许性和不可容许性.     

微分方程奇异摄动边界层问题的数值逼近解

通过对抛物型偏微分方程和一阶双曲型偏微分方程奇异摄动问题的讨论,提出了在使边界层的特性不至于丧失的前提下的边界层格式.对一类在Ω1和Ω2上的抛物型奇异摄动的初、边值问题进行了进一步研究,利用渐近方法、差分方法和常微分方程的二点边值问题的方法,求得了偏微分方程边界层问题的数值解.得到了当步长可取中等大小,h→0,τ→0,ε→0时,且当自由项函数和初、边值条件函数均为给定的充分光滑的函数,含有小参数ε(0<ε(＜＜)1)的一类偏微分方程奇异摄动问题的一致数值逼近解.并将此结论应用于实际问题中.     

一种求解变分不等式问题的光滑路径方法

目前已提出了许多求解变分不等式的算法，其主要是牛顿型方法等传统的迭代法及其对此类问题的推广，一般只有局限收敛性。讨论了一种具有全局收敛性的光滑路径方法。     

改进免疫算法在预测过程神经网络中的应用

基于过程神经网络（procedure neural network, PNN）建立了具有高精确度的多步预测模型。针对PNN训练过程复杂的特点,提出了一种基于正交基函数展开和矢量矩免疫算法(vector distance based immune algorithm, VD-IA)相结合的PNN训练方法。根据PNN在三角函数正交基展开形式下的数学模型,推导出适用于VD-IA的优化问题模型,采用一种自适应策略加快了VD IA的收敛速度。基于Mackey-Glass混沌序列检验了该方法的有效性,将该方法与BP训练方法、改进粒子群优化（improved particle swarm optimization, IPSO）算法进行了对比分析。仿真结果表明,基于VD-IA的PNN训练方法可以获得较优的结果,且获得泛化性能较好的PNN模型。