基于贝叶斯神经网络的非参数回归

提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度。该文探索了贝叶斯神经网络的非参数回归的建模方法,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布。在5个含噪二维函数回归问题上的应用显示了模型的复杂度能根据数据的复杂度而自适应调整,并给出了较好的预测结果。     

平行数据模型单位根的非参数检验方法——截面内误差项存在L阶自相关关系

时间序列单位根检验问题是现代经济计量学研究的一个焦点问题。由于平行数据模型研究的是跨横截面的时间序列问题,因此单位根检验问题对它来说也非常重要。这个问题目前在平行数据模型的研究领域备受关注。本文通过研究时间序列单位根的非参数Z检验方法与平行数据模型单位根的IPS检验方法,针对横截面内误差项存在L阶自相关关系的平行数据模型,提出了非参数单位根检验方法;并利用Monte-Carlo方法模拟比较了本文提出方法与LL单位根检验方法的效果。一、时间序列单位根的非参数Z检验方法Phillips(1988)考虑了时间序列可能出现的自相关关系…     

湖南省省属高校经常性财政拨款新模式构建研究

经过近几年来高校管理体制的大幅度调整变化,目前湖南省省属高校所采用的经常性财政拨款方案已不能适应新形式的需要。成为适时之需,构建一种公平合理、简单有效的新模式,既发挥财政拨款在高教事业中的基础作用,又引导高校不断提高办学效益。     

结构材料重点核素^60Ni的共振参数评价

利用多能级Breit-Wigner公式对^60Ni的全截面进行了计算，并将计算结果与BNL－325（四版）进行比较。利用实验核数据库EXFOR提供的全截面数据及实验条件，对^60Ni的可分辩区实验全截面进行了评价，推荐出一套可用于校验共振参数的实验全截面数据并与计算结果进行了比较。     

《高等几何》教学过程中遇到的几个问题

《高等几何》教学过程中遇到的几个问题及其思考。     

均值绝对偏差资产组合选择模型的算法

对均值绝对偏差模型进行了简化,并利用一种旋转算法求解。这种算法比单纯形算法的计算简便,且计算量更小。利用上海和深圳股市1 072支股票70期周末收盘价所作的实验结果表明,对于资产无上界限制的模型,计算20个不同最优投资组合需要1 274次旋转运算,上界为10%时需要1 570次旋转运算,每 次旋转运算约需1 14171次加法和乘法运算。     

复射线ABCD定律及初步应用

根据复变函数解析开拓原理提出了复射线的ＡＢＣＤ定律，并用它说明了高斯光束复参数的ＡＢＣＤ定律与几何先学ＡＢＣＤ定律的内在联系。     

基于遗传算法与模糊控制的建模方法

从实时系统的需求出发,研究利用遗传算法实现实时模糊控制的新技术,包括规则的形成、前提参数的训练,通过对比不同的训练参数规模,讨论了训练参数规模的大小与模型“范化”之间的关系。 经检验,用遗传算法生成的模糊系统模型输入变量少、规则数目少,并且误差小于多数传统算法生成的模型,整个模型的形成过程时间空间复杂度小、易于控制,且不受经验知识的约束,适用于实时系统。     

一集新的等面积伪圆柱投影

为了应用于世界地图的编制,本文提出一集新的等面积伪圆柱投影.     

提高开启式2F48型活塞式制冷压缩机性能的研究

本文通过对2F4.8制冷压缩机热力过程的计算机模拟,获得气阀参数对压缩机热力性能影响的数据资料,以改进气阀结构。经过试验证明,可提高压缩机制冷量和性能系数10%以上。