一类k阶拟Hyper-bent函数的刻画

首次给出k阶拟Hyper-bent函数的概念,研究了其中一类特殊的k阶拟Hyper-bent函数即Semi-bent函数,通过分析多项式GCD的条件,用秩为n-1的循环二元矩阵给出了这类函数的一种刻画.     

具有极大DM分担值集的整函数的级

文章研究了两个非常数整函数极大DM分担值集时的级.     

多变量非高斯脉动风压模拟的非迭代法

基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程的非迭代算法扩展至多变量非高斯过程的模拟.通过多变量高斯过程的相干函数来考虑多变量非高斯过程的互相关性,建立多变量非高斯过程的非迭代模拟算法.多变量非高斯风压的数值模拟表明:非迭代模拟算法能有效地模拟低、中、高斜度的多变量非高斯过程.     

多变量逻辑函数简化的降维图法

本文由展开定理导出了降维图的一般作图法;从而给出了多变量逻辑函数的一种图形简化法-降维图法。文中给出的实例说明了这种方法的可行性和有效性。     

广义递增-递减函数与复合函数的广义凸性

给出了广义递增-递减函数的概念,并讨论了它与递增-递减函数的关系,在广义梯度的基础上,得到了一类复合函数的凸性、广义伪凸性和拟凸性的判别准则.     

一类具有三个非线性项的非线性系统的全局稳定性

通过对现有一些非线性系统全局稳定性的研究,本文采用"类比法"考虑了一类更为一般的三个非线性项的三阶非线性系统,从而导出了该非线性系统的零解全局渐进稳定的充分条件.     

一类加权损失函数下正态分布均值参数的同时估计

1 引言 设X_i,i=1,2,…,p是相互独立的服从正态分布的随机变量,其均值参数为O_i,方差为1。在讨论均值参数O=(O_1,O_2,…,O_p)的同时估计问题时,当损失函数是平方损失函数,即     

多组独立样本下一般统计函数的渐近性质

统计学家PaulJanseen等人于1984年引入了一般统计函数类，巧妙地运用Gateaux微分及U统计量的一些结果得到了一般统计函数类的渐近正态性质，本文在他们工作的基础上进行了推广，引入了多组样本条件下的一般统计函数类，并利用Generalized-U统计量的性质及Gateaux微分得到了多组独立样本下一般统计函数的渐近正态性质。     

分布时滞模糊BAM神经网络模型的指数稳定性

详细介绍了一类具分布时滞的模糊BAM（Bi·direction Associate Memory）神经网络模型．在合适的条件下,通过数学分析技巧和压缩映像原理,证明了模型平衡点的存在唯一性;通过构造Liapunov泛函,利用Lipschitz激励函数性质,获得了平衡点的指数稳定性．     

最近邻预测问题中条件风险估计量的完全收敛性

设(X,θ)是随机向量,X∈R~d、θ∈R~1;(X_i,θ_i)是(X,θ)的i.i.d.随机样本,i=1,…,(?)bjL_n是平方损失下最近邻(NN)预测的条件风险.设是L_n的估计量,其中θ_(nj),是按训练样本(X_1,θ_1),…,(X_(j-1),θ_(j-1)),(X_(j+1),θ_(j+1)),…(X_n,θ_n)与观察到的X_j对θ_j所作的NN预测。众所周知,在一定的条件下,L_n→2R~*,α,s.,其中R~*是Bayes风险。本文得到了L_n的完全收敛速度,即在E|θ|~(2+δ)<∞(δ>0)及其它条件下证明了