混合线性模型最小二乘估计的模拟分析

本文首先用最小二乘估计的方法构造混合线性模型参数的估计量,在一定的假设条件下,进行数值模拟,以说明所构造的估计量的有效性。并给出一个实际算例来体现混合线性模型在实际当中的重要应用。     

配点型无网格法的误差影响因素分析

基于移动最小二乘原理的无网格法对结果可能产生影响因素有:节点划分疏密程度、权函数的类型、支撑域半径及基函数的类型等.本文主要通过具体弹性体算例分析,说明节点划分疏密程度、支撑域半径等不同因素对加权最小移动二乘无网格法误差产生的影响.最后算例结果表明配点型无网格法的误差的主要影响因素为节点计算中控制点所引入误差多少,及计算形函数的二阶导数所产生的误差.     

利用单次快拍数据自适应处理的最小二乘算法

针对直接数据域最小二乘算法存在有效阵列孔径损失及自适应方向图旁瓣电平较高等不足,提出一种利用单次快拍数据进行自适应处理的改进算法.该方法基于直接数据域最小二乘箅法所得的权值,构造出一个变换矩阵,并对阵列接收的单次快拍数据样本进行预变换处理.形成子阵级输出后.根据噪声增益最小化准则,对各子阵进行自适应波束的形成,从而充分利用了所有阵元信息,不仅提高了有效阵列孔径,而且明显改善了阵列抑制严重非平稳干扰的性能.计算机仿真结果表明了该方法的有效性.     

线性谐振子势的相对论效应 Ⅰ:Klein-Gordon方程

本文研究了具有线性谐振子型势的Klein-Gordon方程的束缚态，给出了束缚态存在的条件是标量势大于或等于矢量势。在标量势等于矢量势的条件下，给出精确的能语方程和归一化波函数。对标量势，证明其相对论方程等价于具有4次方项的非谐振予势的Schrodinger方程，讨论了相对论能级的变化情况.     

集值向量优化的Benson真有效性

研究了一类广义锥次似凸集值映射向量优化问题,在此广义凸性的假设下,得到了该问题的标量化和鞍点与Benson真有效性之间的一些性质.     

不可压混流驱动问题全离散最小二乘混合元方法

讨论了不可压缩混流驱动问题的全离散最小二乘混合元方法.利用最小二乘混合元方法逼近压力方程,而用全离散标准Galakin方法逼近浓度方程,通过引进椭圆投影进行误差分析,最后得到最优误差估计.     

基于偏最小二乘回归的国家示范高职院校绩效分析

本文章基于70所国家示范性高职院校的相关指标数据,运用偏最小二乘(PLS)回归方法进行建模分析,构建其投入产出绩效模型,给出各产出指标关于投入指标的数量化关系表达式。计算结果表明,PLS是对高职院校绩效分析行之有效的量化分析方法。     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

利用优化方法推算室内固结系数

利用最小二乘原理把固结系数确定问题转化为非线性优化问题,再用单纯形法对固结试验数据进行拟合计算,直接求出固结系数。计算结果表明:单纯形法可消除常规作图法中人为因素影响,有效地减少误差;且方法收敛速度较快,计算精度较高,通用、可靠。     

STOKES问题的优化结果

为了研究Stokes问题的最小二乘有限元近似解的超收敛结果,利用最小二乘曲面拟合的方法给出了Stokes问题的最小二乘有限元解中速度的优化结果.该结果表明:随着构成拟合空间的分片多项式次数的增加,理论上得到的速度的近似解精度越高.该结果是以Stokes问题的正则性为前提的.