关于L-A、L-B型制动梁梁架磨耗的思考

本文对L-A、L-B型制动梁梁架在运用中存在的磨耗问题进行了原因分析，并对检修中遇到的问题提出了建议和措施。     

基于股价预测的泛证券投资组合策略

本文基于期望效用最大化和L₁-中位数估计研究了在线投资组合选择问题。与EG（Exponential Gradient）策略仅利用单期价格信息估计价格趋势不同，本文将利用多期价格信息估计价格趋势，以提高在线策略的性能。首先，基于多期价格数据，利用L₁-中位数估计得到预期价格趋势。然后，通过期望效用最大化，提出一个新的具有线型时间复杂度的在线策略，EGLM（Exponential Gradient via L₁-Median）。并通过相对熵函数定义资产权重向量的距离，进而证明了EGLM策略具有泛证券投资组合性质。最后，利用国内外6个证券市场的历史数据进行实证分析，结果表明相较于UP（Universal Portfolio）策略和EG策略，EGLM策略有更好的竞争性能。     

反梯度推进:西部产业升级的一种思路

反梯度推进理论的核心内容强调 :落后地区要根据自己的实际情况 ,直接引进世界最先进的技术 ,发展自己的高新技术 ,带动传统产业实现超越发展。近几年 ,我国提出的西部大开发战略 ,其实质就是要解决中国区域经济的均衡协调发展问题 ,实现区域经济的跨越式发展。而实现结构优化和产业升级则是根本出路。在这方面 ,反梯度推进理论为我国西部大开发过程中的产业升级提供了非常重要的启示。     

功能梯度材料板的弯曲问题

基于一阶剪切变形理论推导了功能梯度材料矩形板的基本方程，并用一种新型的数值方法——微分容积法求解了该方程，讨论了边界条件、梯度指数和相对厚度等因素对板的无量纲挠度和应力的影响。     

FIGARCH模型的参数检验与估计

本文在FIGARCH模型的基础上介绍了其参数的检验方法,然后重点阐述了其参数的估计方法即极大似然估计方法(QMLE),并在QMLE中对算法进行了创新,提出了混合梯度算法。通过Monto-Carlo模拟实践中证明,混合矩梯度算法优于其它算法。     

一种新的运动估计算法

基于搜索起点的预测和梯度下降搜索,提出了十字交叉梯度下降搜索(CCGDS)算法。该算法根据运动矢量的中心分布特性设计了相应的匹配搜索模板。仿真结果表明:该算法可以用较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,且在搜索速度与搜索效果方面优于三步法(TSS)、四步法(FSS)和钻石法(DS)。     

基于小波神经网络的S&P500短期走势预测

将小波神经网络应用于S&P500短期走势预测,应用从1998年3月20日至1999年4月26日S&P500的每周数据,建立小波神经网络预测模型.训练后的小波神经网络不仅能准确地拟合S&P500的历史数据,而且能较精确地预测未来的短期走势.结果表明S&P500的小波神经网络预测模型比神经网络模型更为优越.     

基于规则的前馈神经网络的混沌梯度下降耦合学习算法

提出用规则判断由于BP神经网络学习过程中因梯度搜索产生的局部极小 ,并利用具有全局寻优的特点的混沌优化算法 ,使学习过程能有效地逃离局部极小。即 ,梯度下降进研“粗搜索”、混沌优化法进行“细搜索”及建立规则将两者结合起来 ,就构成了本文的基于混沌梯度下降的前馈神经网络学习算法。这种算法有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性。将该算法应用于铜锍吹炼过程智能决策支持系统模型库中的模型学习 ,产生了良好的应用效果。     

论"O"与"0"的起源、演变及功能

"O"与"0"是两个不同的数字符号.关于它们的起源与演变、功能与用途以及用法差异等学术界存在着分歧."O"是一种汉字,它的起源地在中国;"0"是印度数码,最先由印度人创造.虽然"O"与"0"在符号的创造上是极其相似的,但它们仍然是泾渭分明的两个数字符号,不能等同与混淆.