基于结构元理论的模糊多元线性回归模型

针对系数为模糊数的多元线性回归模型， 运用基于模糊结构元理论的最小二乘法， 研究模型的解析表达式. 首先运用模糊结构元方法定义了模糊数距离公式， 该公式与文[1]给出的距离公式在一定条件下等价， 但避 免了后者因区间运算而带来的不便. 对模糊参数用结构元理论表示， 得到了模型的解析表达式. 再根据 定义的距离公式采用最小二乘法得到了估计模糊参数的方法. 根据该方法得到系数为LR-型模糊数的回归模型. 最后给出一个应用算例， 说明本文方法的简便性.     

双环网G(N;s_1,s_2)的直径

首先指出了已有文献［１］所给出的关于Ｇ（Ｎ;ｓ１,ｓ２）的直径的计算公式是错误的,进而由此公式所给出的最优双环网算法［２］是不可靠的．本文引入了同余方程ｘｓ１＋ｙｓ２≡０（ｍｏｄＮ）的最小正解概念,并利用最小正解给出了计算Ｇ（Ｎ;ｓ１,ｓ２）的直径的正确方法．     

GM(1,1)模型初始条件和初始点的优化

在对GM(1,1)模型的初始条件进行优化时,由于优化的目标函数为误差平方和最小,而模型的检验标准为平均相对误差最小,两个准则的不一致性导致优化效果不理想.本文以相对误差平方和最小为目标优化GM(1,1)模型,分别对初始条件和初始点进行优化,给出优化的计算公式,并证明在原始序列相对误差平方和最小的准则下,初始条件优化和初始点优化是统一的.实例表明运用优化公式与数值最优解计算得到的模型平均相对误差非常接近,且运用优化公式比数值解求解更方便.     

GM(1, 1)与DM(1, l)模型的实质及其参数的最小二乘估计法

ＧＭ（１，１）与ＤＭ（１，ｌ）模型的实质及其参数的最小二乘估计法杨义群，冯恭己（浙江农业大学经贸学院，杭州３１００２９）（杭州大学）ＴｈｅＣｒｕｘｏｆＭｏｄｅｌｓＧＭ（１，１）ａｎｄＤＭ（１，１）ａｎｄｔｈｅＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ...     

基于背景值和边值修正的GM(1,1)模型优化

针对灰色GM(1,1)预测模型提高精度的问题, 提出了新的背景值优化公式代替传统的背景值优化公式, 再进行边值修正的方法. 该方法采用新的背景值优化公式求出紧邻均值生成序列, 并使用均方误差和最小准则, 针对原始序列和生成序列进行边值的修正. 通过对优化后的模型实证测算, 验证了修正后的模型在提高预测精度上的可行性和有效性.     

估计GM(1,1)模型参数的一种新方法

考虑到最小二乘法则的不足及背景值参数和边值的影响,提出基于最小一乘准则估计GM(1,1)模型参数,得到新的预测公式,引入粒子群算法直接求解最小一乘问题即可得到模型参数,简化了以往改进模型的二次求解过程.数值计算结果表明,基于粒子群算法及最小一乘准则估计灰色模型参数,对于平稳或非平稳序列,都具有较高的拟合与预测精度.     

Jelinski-Moranda模型的一种新的NLS估计法

提出了一种新的基于非线性最小二乘法的软件可靠性Jelinski-Moranda(J-M)模型参数估计方法(LogLSE).给出了一种与经典的J-M模型最小二乘法等价的曲线拟合函数,推导了J-M模型的新的非线性最小二乘(NLS)参数估计公式.在标准的软件可靠性失效数据一海军战术数据系统(NTDS)和三组J-D.Musa软件可靠性数据上,利用牛顿迭代法求解参数估计的实例分析,说明了LogLSE估计优于传统的基于最大似然估计(MLE)和最小二乘估计(LsE)的J-M模型参数估计.     

灰色系统中GM（1,1）模型的混沌特性研究

灰色系统理论中的ＧＭ（１，１）模型有广泛的应用背景，本文讨论了ＧＭ（１，１）模型的混沌特性，并研究了ＧＭ（１，１）模型混沌特性与其所表征的系统的混沌特性间的关系，合理解释了ＧＭ（１，１）模型的禁区现象。     

矩阵抖动法及在火箭橇测试数据处理中的应用

环境函数矩阵分析法是一种在惯导系统误差模型研究中经常使用的测试数据处理方法，但在系统误差模型参数辨识过程中，环境函数矩阵的列亏秩将直接影响模型参数的辨识效果，为此国内外研究人员提出了许多数据处理方法。作者结合最小二秉估计法和岭估计法提出一种新的矩阵处理方法——矩阵抖动法．首先介绍矩阵抖动法的工作原理及实现步骤，然后介绍在火箭橇测试数据处理中的应用，结合火箭橇仿真测试数据验证矩阵抖动法处理效果，给出确定抖动幅度的经验公式。     

利用距离矩阵求绝对中心及绝对重心的讨论(p=1)

给出了一种用最小距离矩阵和最优路径矩阵计算网络给对中心（ｐ＝１）的方法，同Ｈａｋｉｍｉ的图解的方法相比，本方法有计算简便，直观的优点，本文也给出了对绝对重心（ｐ＝１）的讨论.     

网上支付系统的风险计量模型及实证分析

网上支付行为可看作电子货币资产（电子现金、电子支票和数字信用卡等）组合的交易过程，对网上支付风险进行计量，就是构建一个合适的资产配置模型，使得网上支付系统的效用最大化或交易成本最小，VaR方法提供了一种有效的电子货币资产配置模型。电子货币资产回报的时间序列是一个具有平衡性的Markov链，因此，采用MCMC方法，通过构建一个平衡分析为π(x)的Markov链得到随机样本，动态模拟出电子货币资产回报的分布，并通过定价公式得出其损益分布，最终计算出相应的VaR值使用以上构建的网上支付系统风险计理模型，对某商业银行调研后采集到有关数据样本作了实证分析，可为金融机构防范与控制网上支付风险提供参考。     

数字仿真模型的特征根误差

本文讨论数字仿真模型频域误差分析的特征根误差的估计方法。应用数值积分公式的余项公式，对常用算法构造的数字仿真模型的特征根误差的估计进行了统一处理，从而简化了具体算法的繁复的推导过程。     

具有残差校正的n次累加灰色模型

提出一种具有残差校正的ｎ次累加灰色模型，给出了这种模型的建模机理和建模步骤，这种模型提高了ＧＭ（１，１）模型的精度，拓宽了ＧＭ（１，１）的应用范围，特别适用于数据波动“无序”，随机性强的系统的建模。文中仿真实例说明了该模型的有效性。     

MGM(1,n)灰色模型及应用

提出多变量灰色模型（ｍｕｌｔｉ－ｖａｒｉａｂｌｅｇｒｅｙｍｏｄｅｌ）—ＭＧＭ（１，ｎ）模型，它是单变量的ＧＭ（１，１）模型在多变量（ｎ元变量）情况下的自然推广。通过对国有建筑施工企业就业人数和城镇集体建筑施工企业就业人数的建模和预测，表明ＭＧＭ（１，ｎ）模型的精度高于分别单独使用的ＧＭ（１，１）模型的精度.     

GM（1,1）模型群及其应用

本用指数平滑改进ＧＭ（１，１）模型中矩阵Ｂ的构造，提出了ＧＭ（１，１）模型群，并给出最优及准优ＧＭ（１，１）模型的判别准则。最后，把本方法应用于农业总产值的预测。     

随机挽回率马尔可夫链模型下信用差价衍生品定价

通过假设随机挽回率，扩展了Jarrow，Lando和Turnbul（1997）的马尔可夫链模型，得到有违约风险零息债券与信用衍生品的定价公式，并一般化了Kijima和Komoribayashi（1998）模型中的风险贴水调整，进一步给出信用差价期权的定价公式。     

酶反应动力学系统的数学分析及其非线性拟合算法

本文对米氏机理速度方程进行了数学上合理的分析与推导，得到三处间化模式。以第一个模式作为示例，成功地应用了非线性最小二乘法－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ方法对尿酶催化反应进行了数据扑合计算分析、所得结果Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，米氏常数和最大速度的平均值分别是５．２ｍＭ／ｓ，３．５ｓ＾－１，６．２ｓ＾－１，１．８９ｍＭ和１．２３display status     

GM(1;1)模型的动态特性分析

ＧＭ（１，１）模型是灰色系统理论中灰色模型的基础。本文分析了包括收敛、发散、稳定、混沌等在内的ＧＭ（１，１）模型的各种动态行为特性，从而为研究其适用的预测对象的特点奠定了理论基础。     

带有阶跃函数的GM（1,1）模型参数估计的新方法

本文给出了一种估计带有阶跃函数的ＧＭ（１，１）模型参数的新方法。该方法不仅计算简单，而且扩大了ＧＭ（１，１）模型的应用范围。实例表明，运用该方法得到的模型具有较高的拟合精度。     

最小阶插值算法

讨论了在ｌ１系统辨识中，用插值方法构造一个最低阶ＦＩＲ系统作为系统名义模型的问题．本文首先提出了用线性规划检验先验假设和后验数据是否相容的判据，然后给出了基于线性规划的最小阶插值算法，最后估计了该算法的Ｗｏｒｓｔ－ｃａｓｅ误差，并证明了该算法的收敛性．本文所给结果是面向鲁棒控制的．