素数阶循环图与经典Ramsey数R(8,17)和R(8,19)的新下界

研究了素数阶循环图的基本性质,提出了寻求有参效参数构造正则循环图的新方法,得一了２个经典Ｒａｍｓｅｙ数的新下界：Ｒ（８,１７）≥７０２,Ｒ（８,１９）≥７７０。它们超过了目前已知的最好下界Ｒ（８,１７）≥６０２和Ｒ（８,１９）≥６８４。     

多源激励谱反演振荡研究

多源激励谱反演属于逆问题范畴,反演解在系统共振频率及低频段会出现振荡.文章以数值仿真与理论相结合的方法,开展了矩形板四种方案的虚拟实验来研究多源激励谱反演振荡问题.首先进行了板的模态分析和响应分析,数值解与理论解吻合良好,验证了方法的可行性.然后分别以直接法、截断奇异值分解法(TSVD)、Tikhonov正则法对板的多源激励谱进行反演.结果表明:(1)多源激励谱反演时,保证响应点数量大于激励点数量可有效抑制反演解在共振频率处的振荡;(2)采用TSVD法、Tikhonov正则法可有效抑制反演解的低频振荡.最后,用反演的激励谱重构接收点的响应谱,重构解与理想值吻合较好,验证了虚拟实验及方法的可信性.     

正则化学习算法的数学基础

正则化方法使经验风险最小化学习算法变得适定.从数学基础的角度,给出求解不适定问题的正则化方法的思想,证明了正则化算法的核心定理以及Hilbert空间上的正则化方法的有关定理.最后作为一个典型范例介绍了在再生核Hilbert空间上学习算法的正则化方法的基本思想.     

一类4-正则图的最小折数纵横扩张

提出了一类新的4-正则图,并讨论了其最小折数纵横扩张,设计出求最小纵横扩张的线性时间算法,给出了最小折数与阶数之间的关系.     

上市公司财务预警的正则化逻辑回归模型

基于统计学习理论的正则化技术构建L1(一范数约束惩罚)正则化的逻辑回归(Logistic Regression)模型,同比建立了logistic回归模型和L2(二范数约束惩罚)正则化的logistic回归模型,结合沪深股市ST公司和正常公司的T-3年和T-2年财务数据进行仿真实验用于上市公司财务预警实证分析.实验结果表...     

金属疲劳裂纹扩展速率的贝叶斯正则化BP神经网络预测

人工神经网络是进行预报裂纹扩展率的一个重要方法。文章针对不同金属的疲劳裂纹扩展速率分别建立贝叶斯正则化BP(Back Propagation)神经网络,将各材料在不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率试验数据分为两部分,一部分用来进行训练网络,另一部分用来测试训练好的网络,检验其泛化能力。将从文献中获取的4种不同金属材料的疲劳试验数据作为算例,来检验网络的性能。计算结果表明贝叶斯正则化BP神经网络不仅对训练样本有很好的拟合能力,而且对于未训练过的测试样本也有较好的预测能力,即有较强的泛化能力。同时,指出了建立网络时减少门槛值附近的试验样本点,可以提高网络的预测能力。研究结果表明,该方法可以方便地获得不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率,从而达到减少试验次数,充分利用已有数据的目的。并且可以进一步应用于其他金属的疲劳裂纹扩展速率的预报。     

Regularity of solutions of obstacle problems

In this paper, we improved the regularity results of obstacle problems, in which the smooth conditions of the coefficients a^ij （x） are released from C^1 （^-Ω） to L^∞ （Ω） .     

球面瞬态声辐射的全息重构研究

由于声源体受到冲击而振动的持续时间很短,这种情况下声源体向空间中辐射声波的过程不能看做稳态的过程,不再适用稳态声全息理论。本文采用球面瞬态声全息的模型,对自由空间中受到冲击的球产生声辐射的过程进行数值仿真,仿真中分别采用Tikhonov正则化方法和共轭梯度法处理运算中遇到的矩阵病态和解不稳定的问题,并对仿真结果进行对比分析。结果表明,在一定的容许误差范围内,2种方法都适用。     

基于车致桥梁响应和L1正则化的损伤识别研究

桥梁损伤识别是典型的反问题,通常需采用正则化手段求解.基于L1正则化的损伤识别方法能很好地利用损伤所具有的稀疏性,在桥梁监测领域得到了广泛的应用.此类方法通常利用频率和振型的变化作为判断损伤的依据,然而实际测试中可获得的频率阶数有限、振型测试精度低,严重影响其效果.采用移动荷载激励下的桥梁动力响应,提出一种基于有限元模...     

中通速递:加速前行须正身正名

"名不正则言不顺",行业的整体前行须有正式的身份定义.任何一个行业要发展壮大,都需要政府的认可和扶植.