向量映射的广义拟凸性及应用

通过研究广义拟凸的向量映射的一些性质,讨论了向量极小极大不等式,改进和推广了相关文献中的主要结果．     

广义汉诺塔问题的求解方法

传统汉诺塔问题是递归问题的典型代表。在传统汉诺塔问题的基础上通过引中和推广,提出了广义汉诺塔的几个问题,对这些问题给出了相应的求解方法,并通过VC进行了具体实现。     

基于电力系统的广义大系统的稳定性

针对在电力系统、复杂电路与人工神经网络等中都广泛应用的广义系统,讨论了它的线性系统和非线性系统的稳定性问题.应用Lyapunov函数方法及Schur补原理,在所有孤立子系统都是正则,脉冲自由且渐近稳定的条件下,以线性矩阵不等式的形式给出了它们稳定的新的充分条件,最后给出数值例子说明所得结果的有效性.     

广义幂零群中极大子群的性质

若群G的Sylow p-子群正规,则称其为p-闭群.定义一个非P-闭群为极小非p-闭的,如果它存在两个非p-闭真子群涵盖该群所有非P-闭部分.文中讨论这类群中极大子群的性质.     

钉形搅拌桩复合地基工程应用及其沉降计算方法

为了分析钉形搅拌桩复合地基的加固效果,通过现场试验介绍了钉形搅拌桩在某软土地基处理工程中的应用,并在一定简化的基础上,推导了考虑桩土相互作用和桩端下刺的钉形搅拌桩复合地基沉降计算方法--广义承台法.结果表明:在工程地质条件、处理面积、桩身质量、填土高度相近的情况下,钉形搅拌桩试验区的水泥用量少于等截面双向搅拌桩试验区,地表沉降小于等截面双向搅拌桩复合地基,说明钉形搅拌桩比等截面双向搅拌桩取得了更好的加固效果和经济效益.计算实例表明,广义承台法计算结果与实测值比较吻合.     

过度识别约束广义矩估计检验的势

本文主要研究了过度识别约束下广义矩方法（GMM）估计两种形式的检验,并应用近似斜率的方法,对二者的势做了全局性比较．得出了在没有鞅的假定下,v阶自协方差矩阵估计检验的势大于”阶非中心化自协方差矩阵对应的势．它放松了文[1]中“鞅”假定的条件,推广了其结论．     

α-次对角占优矩阵与非奇异次H矩阵的判定

利用α-次对角占优矩阵的一些性质,通过选取正对角因子元素和放缩不等式的技巧,获得了广义严格次对角占优矩阵的几个判定定理,从而将一些已有的结论推广到非奇异次H矩阵中,并用数值例子说明了所得结果的实用性.     

基于改进广义回归神经网络的雷达故障预测

针对目前雷达故障预测存在的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型.该模型以前10个时刻的雷达状态为输入,以下一时刻状态及其变化速度为输出;利用遗传算法对网络平滑因子以及网络结构进行优化,以均方差(MSE)最小构造适应度函数.仿真结果表明,所提出的GRNN模型预测值与计算值的偏差系数2.62%,期望偏差率2.07%.     

连续广义大系统的稳定性与关联参数域

研究了线性连续广义大系统稳定性与其孤立子系统的稳定性之间的关系.利用广义Lyapunov方程,应用Lyapunov函数理论和广义系统分解理论,得到了在孤立子系统都正则、脉冲自由且稳定的条件下,广义大系统也是稳定的充分条件.并给出了相应的稳定关联参数域和不稳定域.本文的结果揭示了连续广义大系统的稳定性与其孤立子系统的稳定性之间的内在联系(脉冲自由,无脉冲和无脉冲膜它们的意思不一样,不能替换).     

权回归模型中的相对效率

将线性模型中定义的一种新相对效率e4()=min1≤i≤pλi(Covβ)λi(Cov)推广到权回归模型中,并研究了它的下界以及它与某些广义相关系数之间的关系.