动态散列目录扩展算法的研究

为了分析分裂条件(桶溢出和存储利用率)和数据偏斜性对线性散列、可扩展散列、改进的动态散列目录增长的影响,对三种动态散列的目录扩展算法进行了研究。实验结果表明,在数据分布均匀的情况下,采用桶溢出分裂与采用存储利用率分裂相比较,三种动态散列目录增长速度较快,溢出桶数目较少;当采用存储利用率作为分裂条件时,三种数据分布偏斜情况对线性散列与可扩展散列的目录增长的影响相同。当采用桶溢出作为分裂条件时,数据分布越靠后端,线性散列目录增长越慢,改进的动态散列目录增长越快。     

列主元SVD-QR方法修剪策略参数调整的D-FNN算法研究

针对动态模糊神经网络,提出了列主元SVD-QR方法修剪策略与参数调整的新算法。其中采用列主元SVD-QR方法修剪策略从给定的规则库中提取最重要模糊规则,使得网络结构不会持续增长,避免了过拟合及过训练现象;采用扩展的卡尔曼滤波方法把全局算法划分成线性和非线性部分,线性和非线性参数可以分别被更新,从而可以达到快速的学习速度。通过对血压的控制来验证所提出算法的有效性,结果证明了列主元SVD-QR方法修剪策略参数调整的D-FNN算法具有良好的性能。     

一种基于复合混沌映射的单向Hash函数构造

基于二维Logistic映射和分段线性混沌映射,提出了一种新的Hash函数构造方法.该方法用二维Logistic映射的输出作为分段线性映射的分段参数P,再用带有参数P的分段线性混沌映射构造单向散列函数,最后对算法进行了理论分析和一系列的仿真实验.结果表明该算法所构造的单向散列函数可以满足随机性和抗碰撞性等各项性能指标要求,在数字签名和系统认证方面有着广阔的应用前景.     

NQD样本线性回归参数M估计的强相合性

M估计是用于多元线性模型的一种用极值点定义的估计,近年来,许多学者对M估计进行了研究,获得了许多突出性成果。文章研究了随机误差为两两NQD列的线性模型中回归参数M估计的强相合性的充分条件,在一定条件下得到了线性回归模型未知参数M估计的强相合性,扩大了线性回归参数的M估计的应用范围。     

动态投入产出最优积累模型的灵敏度分析

运用小扰动矩阵逆的级数表示法及微分拓扑方法，当消耗阵和投资阵各自依赖于相互独立的单参数同时线性变化时，对动态投入产出最优积累模型的灵敏度问题进行了讨论。给出了在模型中各周期的消耗阵和投资阵互不相同的情况下，当其中某个周期的消耗阵或投资阵有一行或一列变化时的灵敏度分析结果。     

同分布NA序列线性形式的强稳定性

本文研究了同分布NA变量线性形式的强稳定性,得到了一般情况下同分布NA变量具有强稳定性的充分条件,此结果在某种程度上推广了NA列的Jamison型加权和具有强稳定性的充分条件．     

关于一类列修正算法的一点注记

文中证明了一类列修正算法，在ｎ＞２的情况下局部和超线性收敛定理．这是一个由Ｍａｒｔｉｎｅｚ在ＮＡＴＯ－ＡＳＩ（Ｉｔａｌｙ，１９９４）国际会议上提出的关于这类列修正算法收敛理论的公开问题．     

模型参数分布未知的贝叶斯预测

本文介绍了线性贝叶斯方法，并将其应用于贝叶斯动态线性模型，得到了模型参数分布未知情况下模型的修正递推及预测算法，从而拓宽了贝叶斯动态线性模型的适用范围。     

可列个非负线性合成对策的解结构

给出了可列个非负线性合成对策，证明了可列个非负线性合成对策的几种解也可由其子对策相应的解来表达，从而解决了可列个非负线性合成对策解的结构问题．     

关于一类矩阵列变换的计算机算法实现

对线性不定方程、线性不定方程组、线性同余方程、线性同余方程组等求解过程中的矩阵列变换进行研究，使用C语言设计并实现了列变换算法．     

线性模型和广义线性模型中的一种强影响点的显著性检验法

根据强影响点的实际意义,提出一种强影响点的显著性检验模型。解决了线性模型和广义线性模型的强影响点的显著性检验问题,其中的检验统计量分别是Ｆ检验统计量和Ｓｃｏｒｅ检验统计量,实例表明此法较好．     

泊松线性混合效应模型的参数估计

讨论了如何运用EM算法对泊松线性混合效应模型进行参数估计.首先利用马尔柯夫链蒙特卡罗方法对Q函数进行近似,然后利用Newton-Raphson算法求出Q函数的极大值点,从而求得了模型中未知参数的极大似然估计.以一组癫痫病人数据为例,说明该方法是简单可行的.     

模糊预测型线性规划在矿山产能分配中的应用

针对矿山产能分配时约束条件多为模糊约束,而约束系数多为灰数的情况,综合模糊线性规划以及灰色预测型线性规划特点,构建模糊预测性线型规划模型对矿山产能进行分配.利用灰色预测理论对模型中的各灰色系数进行白化,将模糊预测型线性规划模型转变为模糊线性规划模型.利用模糊最优判决条件将模糊线性规划转变为求最大隶属度的一般线性规划模型,进而得到矿山产能取得最大经济效益时的产能分配,实现生产资料的科学配置和利润的最大化.     

有限样本条件下多元线性回归模型的最优解

将分析多元线性回归模型和求线性方程组的最优解统一起来．线性方程组的最优解基于欧式赋范空间最短距离．研究结果表明：在多元线性回归模型不存在多重共线性的情况下,得到的回归结果解和线性方程组的最优解相同．在多元线性回归模型存在多重共线性时,通过求线性方程组的最优解,可以得到统计意义上的线性无偏有效解,此时的最优解不满足渐近性和一致性条件．因此,利用线性方程组求最优解适用于多元线性回归模型在有限样本条件下的情况,多于大样本的情况不适用．     

增长曲线模型未来观察的预测

研究了一般增长曲线模型未来观察的预测问题,在一定条件下得到了它的最优线性预测量,经验最优线性预测量,最优线性无偏预测量.     

基于Simulink的水轮机动态仿真模型研究

采用基于Matlab的Simulink仿真工具箱建立了水轮机非线性模型、线性化模型和水轮机经典模型.重点描述了基于插值计算的水轮机非线性模型的建立过程,详细介绍了利用最小二乘法求解线性化模型中传递系数的方法.并对水轮机调节系统进行了动态仿真试验,比较研究了不同模型的适用范围,认为利用最小二乘法拟合所获的线性化模型对各种研究工况具有较好的适应性.     

一种改进的线性回归模型

本文阐述了一种改进的线性回归模型——偏最小二乘回归模型的基本原理,并结合实例指出当变量间存在着线性关系时,普通的多元线性回归建模方法会失效;通过对偏最小二乘回归模型和主成分回归模型的系数估计精度及预测精度两方面的比较,说明要消除变量间的线性关系,前者优干后者。     

线性规划在数学建模竞赛中的应用

通过介绍线性规划的基本知识、基本线性模型,使学生在短时间内了解在数学建模竞赛中怎样利用线性规划的思想、方法建立数学模型作一个初步探讨.     

回归分析在F-P标准具测量实验中的应用

以测量法布里-珀罗标准具间隔实验中小数序的计算为例,分别建立一元线性回归模型Di2=b0+b1i、二元线性回归模型Di2=b0+b1i+b2i2、加权回归模型及近似直线回归模型Di2=b0+b1i*,采用最小二乘法数据处理过程,分析其应用条件和优缺点,得出近似直线回归方法可以在物理实验处理中广泛应用。     

Linear Support Vector Machine Based Inter-harmonic Modeling and Parameter Estimation

There are often many inter-harmonics in power system.The high measurement accuracy of inter-harmonics order,amplitude and initial phase is needed.A new approach is presented for inter-harmonic modeling and parameter estimation based on linear support vector machine (SVM).Firstly,parameter estimation of linear model is realized based on standard linear SVM.Then,inter-harmonic model is transformed to a linear model according to trigonometric functions.The approach obtains order of inter-harmonic model with wi...