一种改进GMDH的新方法

本文提出在ＧＭＤＨ中利用“新息贡献”准则选择关键变量（包括初始变量和中间变量）、自动构成最优部分多项式，并且给出了递推算法以避免重复运算，从而优化了模型结构，提高了精度，简化了建模过程。最后用仿真例子验证了新方法的有效性。     

多元函数可微性研究

从降低偏导连续的条件和利用高阶偏导来判别多元函数可微性,并把相应结果推广到n元函数中。     

含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断

Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。     

广义分离变量非线性非自治系统的部分变元全局稳定性

利用一般分离变量Lyapunov函数方法 ,讨论了一类非线性非自治系统的解关于部分变元的全局稳定性 ,得到了保证平凡解关于部分变元全局稳定的几个充分性条件     

线性系统部分变元指数稳定的新判据

利用“截断矩阵”给出了线性系统部分变元指数稳定的几个应用广泛的新判据。包含有关文献的若干结果。     

基于ICA变量分组的集成软测量方法研究

提出了一种基于独立主成分分析（independent component analysis,ICA）变量分组和集成学习的软测量建模方法.该方法首先运用ICA对输入过程变量进行分组,建立多个变量组子空间.然后在各变量组子空间内提取子样本集,降低变量和变量组之间的耦合性,并基于核偏最小二乘法（KPLS）建立预测子模型.最后,采用贝叶斯方法对子模型的输出进行集成,给出最终预测结果.运用该方法对工业橡胶密炼过程的数据进行了预测,并与其它软测量方法的结果进行比较分析,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的预测性能.      

φ混合随机变量阵列加权和的收敛性质

利用φ混合随机变量的Rosenthal型矩不等式,考虑一定权重条件下,不同分布φ混合随机变量阵列的强收敛性质,得到了一些新结果.     

交通流宏微观参数关系方程组实证分析

本文以James H．Banks关于平均时间间隔的研究为基础，提出交通流宏微观参数关系方程组，理论上较全面地描述两类交通参数的关系；应用实测交通数据对该方程组进行数据实证。分析表明，使用关系方程组产生的偏差不仅与统计时间间隔有关，而且与检测点的位置、交通状态相关。通过分析关系方程组的推导可知，偏差源于两个等式在理论上与实际运用中的不同。     

内燃机配气机构传动链脱节概率

以某型发动机配气机构传动链为研究对象,应用随机摄动和概率可靠性等分析方法,建立了配气机构脱节概率可靠性数学模型.当配气机构基本随机变量为正态分布时,提出了传动链脱节的可靠性分析方法.通过算例分析获得了凸轮在不同运动阶段的传动链脱节概率,以及在不同转速下的脱节失效概率,并且随着转速升高传动链发生脱节的概率也会升高,与实际情况相符合,进一步表明了所提方法的正确性.此外,通过分析脱节的原因,提出了为降低脱节概率而应采取的方法,为今后内燃机配气机构传动链的可靠性设计提供了理论依据.     

Hamilton体系下分离变量法可和性

非自伴算子特征函数系的完备性是一个非常困难的研究课题,至今还没有统一的处理方法.对一类可用分离变量法求解的偏微分方程引入Hamilton系统,论证了基底函数组的辛正交系分别在Abel平均与Cauchy主值意义下的完备性与收敛性,并将Abel平均意义下的结论推广到更一般情形,即θ可和性意义下的情形.特别地得到了给定级数在...