两两NQD序列的Marcinkiewicz型强大数定律

在附加矩条件的情况下, 给出了与独立同分布情形类似的同分布两两NQD序列的Marcinkiewicz型强大数定律.     

一类三元离散神经网络的收敛性

利用Lyapunov函数对在一条直线上的3个神经元构成的离散神经网络的收敛性进行了讨论,得到了一系列的结论.     

一类Wolfe搜索下的共轭梯度法及其全局收敛性

构造一个新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度公式中βk参数的计算公式,采用该公式得到Wolfe非精确线搜索的新算法,并证明新算法具有全局收敛性,并用数值实验验证新算法是有效的.     

一类无约束优化问题的非单调谱共轭梯度方法

结合文献[5]给出的求解非线性无约束优化问题的新公式βkWYL=[gTk(gk-‖gk‖/‖gk-1‖gk-1)]/gk-1Tgk-1提出了一种新的非单调谱共轭梯度法,证明算法具有全局收敛性,并进行数值试验.数值试验结果表明,该方法具有良好的计算效能,特别适合于求解大规模无约束优化问题.     

C[0,1]上完备的三角形正交函数系

基于W alsh函数,建立一个新的函数系T n n∈N.它是一个分段线性函数序列,在0,1的子区间上其函数图像呈现三角形。并且证明了它是C[0,1]上一个完备的正交函数系。在此函数系上展成的Fourier级数有许多与三角Fourier级数相似的性质,三角形Fourier级数的部分和在作为函数的逼近工具时确实要比三角Fourier级数优越一些。     

Cohen-Grossberg神经网络周期解的全局稳定性

讨论了Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性.讨论的模型非常综合,包含了大部分的模型,利用的条件非常弱,取得的结果非常简洁.     

BP网络自适应学习率研究

分析了自适应学习率BP算法,并对其进行了总结分类,针对每一类介绍了几种具体的自适应学习率BP算法。最后结合XOR问题把一种自适应学习率BP算法和标准BP算法进行了比较和评价。     

辨识动态系统噪声方差Q和R的新方法

对于带未知噪声方差的线性离散定常随机系统,引入左素分解可得到一个新的观测过程,它用两个滑动平均（MA）过程之和表示。用解相关函数矩阵方程组得到了噪声方差Q和R的估值器,进而基于新的观测过程的采样相关函数及其遍历性可得到噪声方差Q和R的强一致估计。算法简单,便于实时应用。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

随机变量列一类加权乘积和的强收敛性

讨论了任意r.v.列，两两NOD列和NA列的加权乘积和强收敛性，揭示了正则化因子，矩条件，权函数及r.v.列相关性之间的关系。     

我国中高职衔接之战略意义及发展阶段解析

实施中高职衔接,构建和完善现代职业教育体系,是实现我国职业教育可持续发展的必然要求,也是当前我国教育改革所面临的最紧迫任务之一。从落实终身教育理念、顺应我国产业结构调整的人才需求、完善现代职业教育体系以及解决中、高职生源之困的高度对中高职衔接的战略意义进行了梳理,并对我国中高职衔接发展历程进行了研究,对其发展阶段进行了重新划分,创新性提出了中高职衔接的调整夯实阶段,以期为进一步的研究和实践提供参考和启示。