对协同学习算法的研究

在讨论协同学习算法和广义逆关系的基础上,指出了最小二乘广义逆的求解算法都可以看作是协同学习算法,从而大大丰富了协同学习算法的种类．理论和实验表明,Ｈａｋｅｎ提及的学习算法在某些性能指标上不如通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法,因此,在具体应用场合,可考虑使用通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法进行协同学习．     

Weibull分布和极值分布场合下简单步进应力加速寿命试验的最优设计

产品的加速寿命试验被用来较快地获得关于产品寿命分布的信息.本文研究了Weibull分布和极小值分布下简单步加试验的最优设计问题.为解决Nelson折算法对极小值分布的数据处理产生特殊情况的问题,作者应用近年来一些新的研究成果,将位置-尺度分布中的尺度参数设为随应力变化的量进行最优设计.给出一实例,并将其推广到更一般的形式.     

二元矩阵值分叉连分式插值的矩阵算法

本文给出了一个计算二元矩阵分叉连分式插值的系数算法以及与此算法等价的矩阵算法,这种算法是用矩阵广义逆意义下定义的矩阵行、列初等变换而给出的．     

伴随矩阵的若干性质

从特殊矩阵的伴随矩阵的关系考察了伴随矩阵的性质。     

Binet─Cauchy公式的推广

用推广的行列式概念行（列）式推广了Binet—Cauchy公式,同时获得了求两矩阵积的行（列）式的公式。     

镦粗工艺理论与技术的进展

提出了普通平板间镦粗圆柱体高径比Ｈ／Ｄ〉１时刚塑性力学模型的拉应力理论和高径比Ｈ／Ｄ〈１的静水应力力学模型的剪应力理论,前者打破了传统工程塑性力学中所阐述的镦粗体内部总处于三向压应力之说,后者圆满地解释了大型饼类锻件中常出现的“夹馅饼”缺陷问题,平板镦粗所理论已被定性物理模拟和定量数值模拟,广义滑移线解,力学分块法和生产解剖试验所证实,在该新理论基础上,进一步提出方柱镦粗的两个新力学模型,锥形板镦     

级数审敛法在广义积分中的推广

研究正函数情形下无穷区间上广义积分的敛散性问题,在原有的审敛法的基础上,给出了几个与正项级数审敛法相类似的判定定理。     

利用初等行变换求极大无关组的一些条件

本文讨论利用初等行变换求行向量组的极大线性无关组的方法,澄清一些线性代数教学用书中存在的一种模糊认识,并给出修正后的方法。     

马尔柯夫链状预测的概率计算及拓广

提出了一种马尔柯夫链状预测中的概率计算新方法：状态划分矩阵法;具有模糊状态的马尔柯夫链的概率计算公式,并用实例计算作了说明。     

广义变换图G^＋∞（R,S）的边连通度

记Ａ＋∞（Ｒ,Ｓ）为具有行和向量Ｒ及列和向量Ｓ的所有ｍ×ｎ阶非负整数矩阵的集合．广义变换图Ｇ＋∞（Ｒ,Ｓ）的顶点定义为Ａ＋∞（Ｒ,Ｓ）中的矩阵,两个顶点（矩阵）相邻当且仅当它们可通过一次变换相互得到．并证明Ｇ＋∞（Ｒ,Ｓ）的边连通度等于其顶点的最小度δ（Ｇ＋∞（Ｒ,Ｓ））．