基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

高阶脉冲变时滞BAM神经网络的周期解

神经网络的诸多功能主要体现在其动力学特征中,而周期解问题则是其动力学行为研究中很重要的一部分.许多情况下,考虑神经网络的脉冲效应是必要而具有实际价值的.本文利用重合度理论中的Gaines-Mawhin延拓定理和微分不等式技巧,研究一类具脉冲干扰的高阶BAM神经网络模型的周期解问题,在要求激活函数有界的前提下,得到其周期解存在的充分条件.     

Koch曲线的Hausdorff测度的改进下界估计

为了研究Koch曲线的Hausdorff测度的下界,本文在Koch曲线上定义了质量分布函数μ,对任意覆盖U导出了关系式μ(U)≤1. 876|U|s,利用质量分布原理,得到了Koch曲线的Hausdorff测度下界的更好估计值Hs(K)≥0. 533 049 041.     

加州鲈鱼

加州鲈鱼原产于美国加州，1983年从台湾引入珠江三角洲养殖。该鱼属凶猛的肉食性鱼类，肉质细嫩，抵抗力强，耐低温，生长快，养殖周期短。川而受养殖和消费的欢迎。在我国南北均可自然越冬，适合各地推广养殖。     

Research on Tracing Evaluation System in Virtual Enterprise Based on Neural Network

The tracing evaluation index system was designed to be used in virtual enterprise and established neural network trace evaluation model. As a result, it was more simple and nicer than the traditional method, so it had wider application foreground.     

经常购买模型及其参数的极大似然估计

在分析巴斯模型和重复购买的产品生命周期模型等的基础上，提出经常购买模型，详细讨论该模型的参数的极大似然估计法，并采用实例检验模型及参数估计方法，分析模型的参数估计结果，在此基础上使用模型做产品销量预测，表明模型的参数估计方法及预测方法的有效性。     

基于广义最小二乘模型的动态交通OD矩阵估计

基于广义最小二乘模型,建立了一种带滑动窗的动态OD矩阵估计算法,可通过对路段交通量和行程时间的检测来估计时变的OD数据.对模型中关键的交通分配矩阵,给出了解析的计算公式.算法是一种递推的估计过程,仅需较少的先验信息,且估计过程不会发散;滑动窗的引入可充分利用量测信息,抑制量测噪声.     

强迫布鲁塞尔振子双稳周期吸引子的初值流域

本文利用数值方法,在几组典型参数值下,详细地考察了弱耦合强迫布鲁塞尔振子在超临界情况下双稳周期运动的周期与初值的关系。首次在初值平面x_0—y_0上的一定范围内,给出了导致不同周期运动的初值分布(流域)。计算结果还表明:在此范围内不存在多重稳定态,因而从一个方面进一步加强了弱耦合条件下的强迫布鲁塞尔振子与圆映象的可比性。     

面向鲁棒控制的l1中心估计算法及其误差界

分析了具有ｌ１误差的线性时不变系统的最不利情况的辨识问题，对系统假设的先验信息是未知系统的脉冲响应函数控制稳定，并且假设实验数据具有有界噪声干扰的一般输入响应样本，提出了中心估计算法，分析了其最不利情况的误差界限，所给算法和辨识结果是面向鲁棒控制的。