宿豫区似大地水准面的精细化研究

对GPS高程的多项式曲面拟合、多面函数拟合和BP神经网络拟合算法进行了比较分析．结果表明,三种拟合算法均能达到四等几何水准的要求,但BP神经网络拟合算法精度最高,多面函数拟合算法精度最低．     

边缘分布确定的多元Copula函数构建

从二维随机变量(TRV)的边缘分布函数(MDF)与其联合分布函数(JDF)的关系出发,研究如何构建多维随机变量(MRV)的联合分布Copula函数,并对构建的函数进行拟合与检验。首先,简单介绍Copula函数的定义、SKlar定理和常用的函数类型;然后将TRV变量的MDF函数与其JDF函数的关系扩展到MRV变量;最后研究了TRV变量的MDF函数已知时,构建其JDF函数的方法,同时将其扩展到MRV变量,提出了新的构建MRV变量的JDF函数的方法,对构建的函数提出了相应的拟合方法和参数估计方法。     

基于柯西变异动态粒子群优化的克里金插值算法

针对克里金插值算法中变差函数拟合曲线误差过大、插值精度低等问题.通过基于线性动态变化因子结合柯西变异粒子群算法对变差函数的拟合模型参数进行最优化估计,同时在适应度函数中引入克里金地理权重来增强变量的空间相关性,最后与基于约束粒子群算法的克里金插值进行比较实验.仿真实验结果表明:改进算法使基台值误差减少近75％,获得的变...     

求解非线性规划问题的拟合算法

文章讨论非线性规划问题，借助于函数拟舍的思想，建立了问题的一个初始点任意的线性收敛的新算法，在新算法的每次迭代中，下降方向是从函数的拟合中得到，而不是由传统的拟牛顿方程得到，并且在较弱的假设下证明算法是线性收敛的．     

判别分析中基于总体可分性的变量选择

讨论了判别分析中变量选取的方法，文中首先定义了反映总体间区另别的总体可分性，然后在此基础上给出了总体可分性函数，并且讨论了该函数的三个性质，根据此函数可以定义一个判别变量选取的目标函数，最后给出了可行的选取判别变量的算法过程。     

过热蒸汽比焓和密度的双线性拟合

针对过热蒸汽,将复杂二元函数拟合为双线性结构,利用二次优化原理推算其系统矩阵;改变两个变量的最高阶次可以调整该函数的拟合精度.该算法可看成最小二乘法的一种扩展.在一定范围内,过热蒸汽的比焓和密度被拟合成压力和温度的双线性函数.计算表明:在温度为673.15~833.15 K,压力为10~19.5 MPa时,采用3阶拟合函数,比焓和密度拟合的相对误差分别小于0.11%和0.54%.     

多元非线性函数极值的通用数值解法

研究一种多变量非线性函数极值的通用数值解法，并将这种算法应用于石英晶振热敏网络温度补偿系统中．与传统的算法比较，该方法需要的条件十分宽松，无需求解多元非线性方程组，所以推导过程简单，且收敛快．     

"溶液表面张力的测定"数据处理方法的改进--γ-c函数关系式的拟合方法

用计算机改进溶液表面张力的测定实验的数据处理方法，直接拟合γ-c函数关系式，不用作图，大大节约了数据处理时间．同时，由于避免了手工作图的误差，从而保证了数据处理结果的准确性．介绍的拟合步骤可适用于一般非线性问题的拟合计算。     

误差函数计算方法的研究

误差函数已有多种计算方法，其中按e^-t^2的幂级数展开式为基础的算法，数学上是收敛的．且在科技应用范围内，数值上也是收敛的．数值积分法，如梯形法是计算误差函数更好的方法，文中给出了控制积分变量等分数目的计算公式，并得到了很好的计算结果．     

蕴涵项扩展技术在多输出逻辑函数中的应用

文章给出一个适用于大变量多输出逻辑函数蕴涵项扩展的算法。多输出函数在它的矩阵表示中分为输入、输出两个部分，但是在扩展过程中，这两个部分处理的方式极为相似，从而使计算机程序简化，并节省了机器的时间、空间资源。     

弱性积分算子逼近

本文对弱性积分算子给出了逼近定理及逼近量化估计定理,特别,对Pettis积分算子给出的相应结果, 为弱连续函数逼近提供了有效方法。     

未知函数的尾部概率的鞍点逼近

鞍点逼近是一种对随机变量的密度或者分布进行逼近的方法,可将复杂密度函数或者分布化成一个简单,实用的形式,而且其误差较其他传统方法,比如正态逼近法及泰勒逼近法小得多,特别是在尾部概率的逼近方面优势明显。对已知函数进行逼近是简单的,但是实际试验中,试验数据的分布是未知的,本文对一组未知数据的尾部概率用两种不同的形式去进行近似。     

未知函数的尾部概率的鞍点逼近

鞍点逼近是一种对随机变量的密度或者分布进行逼近的方法，可将复杂密度函数或者分布化成一个简单，实用的形式，而且其误差较其他传统方法，比如正态逼近法及泰勒逼近法小得多，特别是在尾部概率的逼近方面优势明显。对已知函数进行逼近是简单的，但是实际试验中，试验数据的分布是未知的，本文对一组未知数据的尾部概率用两种不同的形式去进行近似。     

神经网络在动力学系统建模中的理论研究

动力学系统可以看成是映输入空间到输出空间的一个算子,在特定时刻动力学系统的输出可以看成是其输入空间上的一个泛函,这样动力学系统建模就可以看作是表征系统映射关系的算子或泛函的逼近问题。研究了多层神经网络的非线性映射能力,给出了多层网络可一致逼近有限维空间Ｒｎ紧集上的连续函数、无穷维函数空间紧集上的连续泛函和连续算子的理论证明。得出的几个一般性结论为在动力学系统建模等领域应用神经网络准备了理论工具。     

磨光法的一个应用

给出了在工程技术中常见的间断周期函数 f(x) .运用对函数进行磨光法得到的具有二阶连续导数 ,作为原来函数 f(x)的最佳逼近元 ,与其它的逼近函数进行比较 ,分析了各自的优缺点 .磨光函数能克服其它逼近函数的缺点 ,同时具有与三次样条函数相同的精度 ,而且计算简单 ,应用广泛     

渐开线齿廓的月形环面截线逼近

本文用月形环面截线逼近渐开线齿廓;用极小极大方法寻找渐开线齿廓的最佳近似月形环面截线参数,逼近误差仅为文[1]、[2]的35%～70%,从而大大提高了逼近法修整渐开线成形砂轮的逼近精度,为逼近法展现了新的前景。为了简化计算,本文直接运用曲线的隐式表达式定义误差函数,并证明了这种方法的合理性。     

用集团展开法计算二元体系的物态方程

二元混和系统的总势能可看作是系统所含粒子坐标的函数,采用集团展开法处理二元液体,直接计算其配分函数或物态方程比较因难。得到了二元液体配分函数的二阶近似和三阶近似,并计算了硬球体系的物态方程。结果表明,对于低密度二元液体,其二阶近似计算的偏差不超过５％,其三阶项可当作微扰进行处理;对于密度较高的液体,则应采用三阶近似甚至四阶近似。     

基于光滑逼近函数的高阶牛顿法求解凸二次规划

研究绝对值函数的3个光滑逼近函数的性质,并采用图像展示了逼近效果.进而提出求解凸二次规划问题的新方法:将凸二次规划转化为非线性方程组,采用光滑逼近函数进行处理,得到光滑非线性方程组,进而利用高阶牛顿法进行求解.数值实验结果表明:本文方法收敛快、迭代次数少.     

Quasi-Regression标量系数估计的新方法

Quasi-Regression主要用于解决高维空间的函数逼近问题.虽然这种方法的计算效率非常高,但拟合精度依赖于标量系数的估计.在正交基的线性组合中，选择Quasi-Regression标量系数的最小方差的无偏估计量，从而得到标量系数的新统计量，使得拟合函数的期望由原来的O(p/ｎ)减少到O(p/ｎ２).     

基于权值直接确定的任意基函数神经网络建模

以生物学和逼近论为理论基础,将任意一组线性无关的基函数作为各隐含神经元的激励函数,结合网络权值直接确定法建立了一个新的神经网络模型.仿真实验表明,该网络权值一步确定,收敛速度快,非线性逼近效果好.