超立方体的3－独立集及其在神经联想存储器中的应用

用Ｉ３（ｎ）表示ｎ－立方体Ｑｎ的３－独立数。提出了构造Ｑｎ的３－独立集的一个算法，证明了２ｎ－［ｌｏｇ２ｎ］－１≤Ｉ３（ｎ）≤［２ｎ／（ｎ＋１）］．这些结果被应用于神经联想存储器的设计．     

动态测试数据自动处理方法

提出成立动态测试数据自动处理方案，首先通过两次移动平均及相应的统计检验，自动初辨数据属于平衡型、一阶非平衡型或二阶非平衡型，同时用移动回归外推法自动剔除异常数据，并用ＲＰＥ－ＫＦ自适应滤波法抑制测试随机误差。然后按初辨结果自动选定加权逐步回归或／与时序模型特征根判别的混合谱分析法及其算法参数。提取数据中的非周期或／与周期成分，并用移动Ｍａｒｐｌｅ算法拟合随机成分的时变ＡＲ模型，估计其统计特征量。已     

一种训练神经网络的新型遗传算法

针对神经网络中具有大量的相似解，提出了一种规范化方法，大大地减少了神经网络中解的数目，然后，给出了多种不同的算子，通过对简单网络问题的实验，比较了它们的优劣，得出了一个新型的遗传算法ＮＧＡ。实验表明，ＮＧＡ比用传统的ＧＡ训练神经网络效果要优。     

一种基于模型逼近度的变步长BP算法

从步长选择的角度出发，提出了一个基于模型逼近度的变步长ＢＰ神经网络学习算法。数值结果表明该算法具有良好的收敛速度。     

A mixture likelihood approach for generalized linear models

A mixture model approach is developed that simultaneously estimates the posterior membership probabilities of observations to a number of unobservable groups or latent classes, and the parameters of a generalized linear model which relates the observations, distributed according to some member of the exponential family, to a set of specified covariates within each Class. We demonstrate how this approach handles many of the existing latent class regression procedures as special cases, as well as a host of other parametric specifications in the exponential family heretofore not mentioned in the latent class literature. As such we generalize the McCullagh and Nelder approach to a latent class framework. The parameters are estimated using maximum likelihood, and an EM algorithm for estimation is provided. A Monte Carlo study of the performance of the algorithm for several distributions is provided, and the model is illustrated in two empirical applications.     

减缩方法求动力响应的误差分析

本文在K.A.KJine误差理论的基础上,给出Clough法与WYD法求动力响应的误差表达式,并对起决定作用的误差第一项进行了具体分析,并与模态叠代法误差作了具体比较,从理论上证明:Lanczos向量是较好的减缩基,利用此向量的两种算法即Clough算法与WYD算法都是很有效的,WYD法与Clough法所得误差的第二项为足够小的小量。     

带权PLA折叠问题及其启发式算法

本文将可编程逻辑阵列（ＰＬＡ）的折叠问题推广到行列折叠点间带权的一般情况，对这个ＮＰ－完全问题给出三个启发式算法，其中两个为贪心类算法，另一个是利用独立集的启发式算法，分析了各个算法的复杂性。     

二次通用旋转试验设计的改进

本文针对目前二次通用旋转试验设计中存在的问题，给出了一种改进的方法。     

一种基于神经元网络优化的辨识方法

基于神经元网经络结构的优化，提出了一种新的辨识方法，并针对三层反向传播神经元网络，提出了该辨识方法的详细算法，通过实例仿真证实了该方法的有效性。     

变分不等式的变维数算法

研究了变分不等式问题解的存在性，建立了解该问题的变维数算法讨论了算法的收敛性并对算法进行了数值检验。