基于IRT模型的BP神经网络降维法参数估计及其应用

该文对应用BP神经网络和降维法相结合在0—1记分模式下估计项目参数和考生能力的方法作了概述，重点是对该方法如何应用于实际进行探讨。     

绝对稳定性研究中的降维法

在用特殊类型的V函数研究所给系统的稳定性时,关键的问题是如何判定V<0或V≤0。人们总希望得到使V<0或V≤0成立的充要条件,从而确定的稳定域最大。Letov和Lefschetz最早用Luré型V函数研究具有多个非线性函数的Luré系统在无穷扇形角下的绝对稳定性。Letov给出的V<0的充分条件是“空的”,Letschetz曾指出要得到     

一种针对多峰随机分布的不确定性传播分析方法

在实际工程应用中随机变量可能会服从多峰随机分布,如火车减振器在长期使用后的阻尼特性和安全切割试件修复后的疲劳寿命等.传统的不确定性传播方法主要用于处理单峰随机分布问题,而在处理多峰随机分布问题时容易产生较大误差.本研究提出了一种针对多峰随机分布的不确定性传播分析方法.首先,使用高斯混合模型建立多峰随机变量的概率密度函数;其次,发展了一种高效三元降维法计算响应函数的高阶统计矩,该方法可以有效提高不确定传播的计算效率;再次,使用最大熵方法来计算响应的概率密度函数并且通过基于熵值的自适应方法来确定统计矩的最优阶数;最后,使用四个算例验证了提出方法在多峰不确定性传播中的计算精度和效率.     

一组对称函数的不等式

利用建立不等式的降维法，证明了一组对称函数的不等式．主要结果是：对于，I=(0，1)，g(t)=I/t，(x1，…，xn)∈I^n，Em(x1，…，xn)是初等对称函数，记s=a∑i=1xi，↓Am∈N，↓An≥m且n≥3，若0＜s≤，则Em[g(x1)，…，g(xn)]≥Cn^m[g(s/n)]^m。     

一类二维无源输运问题降维法

利用一维无源输运问题付氏积分法和线性迭加原理给出了一类二维无源输运问题的简捷降维法．     

含第三对称平均的一个优化不等式及其应用

设∏kn(a)=(∏1 i1<…降维法建立了如下的一个优化不等式:若a∈Rn++,n≥3,则使不等式[A(a)]p[G(a)]1-p≤∏n-1n(a)≤qA(a)+(1-q)G(a)成立的实数p的最大值是pn=n-2n-1,实数q的最小值是qn=n(n-2)1-1n(n-1)1n-2,并将此结果用于正定矩阵及单形     

机械结构随机响应统计矩的计算方法

提出了一种计算具有不确定参数(随机载荷、材料、几何尺寸)的机械结构随机响应统计矩的实用方法.采用Chebyshev多项式节点划分基本随机变量水平,开展实验设计.利用Chebyshev多项式拟合机械结构随机响应与基本随机变量的函数关系,使用降维积分技术求解机械结构随机响应的概率统计矩.数字算例表明所提方法具有较高的计算效率和求解精度,通用性强,可以用于复杂机械结构随机响应的概率分析中.     

A-G-H不等式的优化推广及其应用

借助于被称为降维法的新方法,建立了如下不等式:设ai>0,i=1,…,n,n≥2,A(a)1/n,H(a)=1-1-1ai,G(a)=∏n,则当且仅当实数λ≤1ai=1n∑nn时有不等式:n∑ni=1i=1i=1[H(a)]1-λ·[A(a)]λ≤G(a).作为应用,获得了一个几何不等式及一个有趣的矩阵不等式,并且推广了Carleman不等式.     

一类反向Jensen不等式的推广

本文主要讨论了反向Jensen不等式的成立条件,并对一类反向Jensen不等式作了进一步的推广.     

动态规划模型中高维问题的降维法及疏密格子点法

当动态规划模型中的状态变量Sk 为高维时 ,求解时存在“维数灾”。本文介绍的降维法和疏密格子点法 ,采用增加计算机的运行时间来减少对内存的占用 ,可以有效地解决“维数灾”问题。