组合证券投资的概率准则模型

从概率角度出发，提出一种概率准则的新型组合证券投资模型，在此模型中，把实现预期收益的概率作为目标函数，使之达到最大，在证券收益率服从正态分布的条件下，给出了概率准则证券组合投资模型的确定性等价类模型，研究分析了概率准则证券组合投资模型与已有的传统证券组合投资模型的区别。另外，给出了模型最优解的必要条件以及目标值的范围估计，并给出数值算例。     

运输问题新解法的探讨

在求解运输问题中，传统的解法比较繁琐，为了克服这一缺陷，提出了快捷新解法，快捷法求解运输问题不仅比表上作业法计算步骤少、简单，而且比广义匈牙利法(常规法)的计算步骤还少、还简单、快捷法是根据约束条件的要求，基本上是一步到位造出每行及每列所需要的零元素，然后检验是否满足约束条件，满足可得最优解，否则需进一步造零，快捷法总是比表上作业法计算步骤少、简单且便于掌握。     

质量水平涨落函数与动态质量路由算法

实数区间适于表示用户质量需求和网络资源的动态变化。提出质量涨落函数这一新概念,揭示了质量因素的变化与质量水平涨落之间的内在联系。在约束质量水平涨落的前提下,推广了源路由算法、基于距离向量协议和链接状态协议的质量路由算法,使之成为与用户需求和网络变化特性相适应的、体现网络服务供需平衡与适度优化思想的动态质量路由算法。最后,给出判定路由路径质量水平涨落幅度的定理及其证明。     

3型FIR滤波器优化设计研究

详细研究了3型FIR线性相位滤波器的幅频响应与正弦基函数神经网络算法之间的关系,提出并证明了该模型算法的收敛性定理,给出了3型FIR带通滤波器、海尔伯特变换器和微分器的优化设计实例。研究结果表明提出的算法避免了求高价逆矩阵的困难,有效解决了3型FIR高价数字滤波器优化设计的瓶颈问题。计算机仿真结果表明了正弦基函数神经网络算法在3型FIR高价数字滤波器优化设计领域中的有效性。     

EXISTENCE AND ALGORITHM OF SOLUTIONS FOR GENERALIZED STRONGLY MIXED IMPLICIT QUASI-VARIATIONAL INEQUALITIES

The purpose of this paper is to introduce and study a new class of generalized strongly mixed implicit quasi-variational inequalities in Hilbert spaces, which includes the known class of generalized mixed implicit quasi-variational inequalities as a special case. By applying the auxiliary variational principle technique, the existence of solutions for this class of quasi-variational inequalities is proved. Moreover, a new iterative algorithm for computing approximate solutions is constructed and the convergence criteria for this iterative algorithm are also established.     

ASYMPTOTIC NORMALITY OF SOME ESTIMATORS IN A FIXED-DESIGN SEMIPARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH LINEAR TIME SERIES ERRORS

Consider a semiparametric regression model with linear time series errors Yk = x'kβ g(tk) εk, 1 < k < n, where Yk's are responses, xk = (xk1,xk2,..... ,xkp)' and tk ∈T ∪R are fixed design points, β= (β1, β2, ....., βp)' is an unknown parameter vector, g(.) is an unknown bounded real-valued function defined on a compact subset T of the real line R, and εk is a linear process given by εk = ∑j=0∞j(?)ek-j,(?)= 1, where , are i.i.d. random variables. In this paper we establish the asymptotic normality of the least squares estimator of β, a smooth estimator of g(.), and estimators of the autocovariance and autocorrelation functions of the linear process εk.     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

非线性规划的混合遗传算法

遗传算法是一类模拟自然界生物进化过程与机制、求解问题的自组织和自适应的人工智能技术,是非常好的求解优化问题的算法,但是它也容易产生早熟现象,且局部搜索能力较差。因此,在分析传统的非线性规划方法的基础上,针对传统方法的局限性,为非线性规划模型设计了一种新的启发式算法,即结合遗传算法、模拟退火算法和动态惩罚函数法的混合遗传算法,以发挥各算法处理问题的优势。对算法的过程进行了分析。通过实例说明,该算法对于求解所建立的问题是有效的。     

改善判断矩阵一致性的一种有效方法

对于层次分析法中不满足一致性条件的判断矩阵 ,提出了一种新的有效校正方法。该方法只校正判断矩阵的一行一列 ,即首先利用“方差”思想确定判断矩阵中应校正的行与列 ,然后根据对数最小二乘法原理 ,构造一个满足一致性条件的中间判断矩阵。在此基础上 ,利用取整函数 ,建立一个既有满意的一致性 ,又保留有原判断矩阵较多信息的新的判断矩阵。该方法校正速度快 ,新判断矩阵的元素具有明确含义 ,实例表明该方法是有效的     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。