自适应的over-relaxed快速动态均值漂移算法

为了解决高斯核均值漂移算法收敛速度慢、计算效率不高的问题,提出自适应over-relaxed快速动态更新方法改进高斯核均值漂移算法。首先,在静态均值漂移算法中引入数据集的动态更新机制,每次迭代后将数据集更新到新的数据点,然后,将迭代过程中聚集在一起的数据点用1个收敛点表示,逐步减少参与计算的数据,保证准确性的同时降低计算量。由于非正态分布的数据集动态更新时,主方向上的数据点的收敛速度较慢,采用over-relaxed的策略来提高主方向数据点的迭代步长,并根据数据集直径的变化,自适应地计算步长参数。实验结果表明,改进后的高斯核均值漂移算法以超线性的速度收敛,收敛点的应用降低了收敛过程中的计算量。     

固定转换参数的GPS网平差与坐标转换模型

分析了起始数据误差与坐标轴指向变化对于转换参数的影响 ,提出了采用固定转换参数的GPS基线向量与地面已知数据进行联合平差与转换的模型 ,探讨了采用该模型计算时应该注意的问题 .利用这一模型处理了上海地铁M8线GPS控制网的数据 ,结果表明 :当已知点位于GPS网的一侧时 ,采用这一模型能够显著地提高GPS控制网的外符合精度 .     

关于r次可加补数的一些复合函数的均值性质

运用初等方法,研究了关于正整数n的r次可加补数函数ar(n)与一些数论函数的复合函数的均值问题,给出了相应函数均值估计的渐近公式.     

正交曲线坐标下Boussinesq方程的初步研究

从质量守恒方程和Euler方程出发,推导出包含底摩擦耗能、波浪破碎效应和亚格湍流效应的改进型Boussinesq方程,并对该方程以及边界条件进行了正交曲线转换;建立了正交曲线坐标系下的二维波浪模型并用实验地形对该模型进行了验证,计算结果与实测数据吻合很好,这说明该模型可以较好地模拟波浪传播过程中的浅水变形、折射、绕射和反射等现象。     

Smarandache kn数列与除数和函数的混合均值

对任意整数1≤k≤9,如果数列{a(k,n)}中的每一个数都可以分成两部分,使得第二部分是第一部分的k倍,则该数列称作Smarandache kn数字数列.利用初等及组合方法研究Smaran-dache kn数字数列及除数和函数的混合均值性质,并给出一个有趣的渐近公式.     

多阶段均值-绝对偏差投资组合优化研究

建立了具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-绝对偏差投资组合模型,并利用离散近似迭代法对其进行求解.离散近似迭代法的基本思路是:将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将组合模型转化为多阶段赋权有向图;运用极大代数求出起点至终点的最长路程,获得模型的一个可行解;以可行解为基础,继续迭代直至前后两个可行解非常接近.证明了离散近似迭代法的收敛性、复杂性和线性收敛,并通过实证验证了其算法的有效性.     

基于密度聚类的模糊神经网络和CHP分解过程建模

针对基于样本数据的复杂系统建模问题,提出了基于密度聚类的模糊神经网络(DFNN)的建模方法,研究了利用密度聚类原理提取数据样本的内在规则的理论和方法,提取的规则能较好地反映样本数据输入输出的对应联系,根据提取的规则给出了模糊神经网络的模型结构.本文以化工生产过程过氧化氢异丙苯(CHP)分解反应过程为对象进行仿真建模,结果显示在模型精度和可靠性上均优于基于c均值聚类提取规则的模糊神经网络模型(CFNN).     

除数和函数对Smarandache k次补数的混合均值

利用初等数论和解析数论方法研究了除数和函数复合函数与k次补数Ak(n)复合函数σ(A)k(n)的混合均值问题,给出一个有趣的渐近公式.     

非完备市场欧式期权无差别定价研究

研究不完备市场中最大化期望消费效用准则下的最优消费/投资决策及期权定价问题.在标的资产价格服从几何均值回复变化的假设下,利用随机动态规划理论及消费效用无差别定价原理得到了最优消费/投资策略以及标的资产不可交易的欧式期权价格所满足的偏微分方程.给出了数值算例,结果表明投资者的风险厌恶态度会降低期权的效用价格,而标的资产的...     

基于LASSO方法的结构突变理论研究综述

结构突变是统计学、经济学、信号处理和生物信息学等学科领域中的研究热点之一.Z.Harchaoui 等提出了基于LASSO的结构突变点检测方法,是近几年结构突变问题的最新研究方法.为了在国内推行该方法,系统介绍了国外基于LASSO方法的几种变点模型中的变点检测问题,其核心是把变点检测问题转化成模型选择问题来解决,并阐述了相应的算法.最后探讨该方法在不同学科领域的应用和前景展望.