一类拟牛顿算法的收敛性

根据一类基于新拟牛顿方程Bk 1sk=yk*的修改BFGS类算法,采用广义W olfe线搜索模型(GW搜索模型):f(xk 1)≤f(xk) δkαgTkdk和g(xk 1)Tdk≥m ax{,σ1-(kα‖dk‖)p}gTkdk,其中0<δ≤σ<1,p∈(-∞,1),得到一类修正的BFGS算法(M BFGS),证明了M BFGS算法的全局收敛性和超线性收敛性.数值试验结果表明M BFGS算法是有效的.     

非线性离散竞争系统的全局稳定性

考虑一类非线性离散的Lotka-Volterra竞争系统,通过构造适当的Lyapunov函数,得到了保证该系统全局渐近稳定的充分性条件,并给出该结果在一类二维竞争系统中的应用.     

环境质量评价中的主成分分析与全局主成分分析方法

给出在环境质量评价中对即时性平面数据的主成分分析方法与对多维动态数据系统的全局主成分分析方法,着重介绍了对时序立体数据表进行立体式的综合与简化,并应用于具体的实例,得到很好的结果.这两种方法对环境质量的评价和治理工作都有积极的指导作用与重要的应用价值.     

差分方程xn+1=(α+βxn+γxn-1)/(A+Bxn+Cxn-1)两个猜想的证明

证明差分方程xn 1=α βxn γxn-1A B xn Cxn-1,n=0,1,…当C∈(0, ∞)时每个非负解是有界的.     

随机单位根过程

讨论了误差形式是广义误差分布的随机单位根过程的估计和检验问题.在误差为广义误差分布时对随机单位根过程进行了估计,并利用近似极大似然估计方法构造了相应的检验统计量,同时还得到了统计量在混合相依条件下的极限分布.     

基于随机森林的文本分类模型研究

随着WWW的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.随机森林模型是决策树的集成，并且由一随机向量决定决策树的构造. 当森林中决策树的数目增大，随机森林的泛化误差将趋向一个上界.将随机森林模型应用于文本分类,在Reuter21578数据集上的实验表明，分类效果比较好，性能比较稳定，将其同C4.5, KNN, SM0, SVM 4种典型的文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能胜于C4.5，同KNN, SMO和SVM方法相当.     

局部核方法及其应用

核方法是机器学习中一种强有力的学习算法.多个领域的实践表明，通过将领域知识嵌入到核函数中，一般会得到比较好的学习效果. 从微分流形的观点讨论了机器学习中全局信息与局部信息的关系，并提出了一种嵌入局部有意义信息的核方法.文本分类的实验结果表明，与其它几个分类算法相比，它具有较高的性能.     

有限空间年龄结构种群模型的数值分析

对一类有限空间年龄结构种群模型提出了一种数值方法．运用迎风格式和Euler向前差分格式进行求解．给出了格式的稳定性，得到了最大模误差估计，证明了数值解的非负性并给出了数值算例．     

基于脉冲乘法器原理的精插补器误差分析

基于脉冲乘法器原理的精插补器的插补精度与最大进给速度、机床系统的脉冲当量、插补周期以及脉冲发生器的输出脉冲频率有关，其误差产生的主要原因是由分频数圃整造成的。     

基于单小波的多重小波子空间的采样定理

由r重小波构造出两种单小波，利用这两种单小波分别构造出多重小波子空间上的Shannon型规则和非规则采样公式；提供了一种算法用于重构信号的误差估计。