汽车钢板弹簧的非线性分析

根据非线性弹性理论建立了钢板弹簧有限变形平衡所满足的Ｌａｇｒａｎｇｅ型边值问题，并给出了计算方法，从而为汽车的总成设计提供了一套新方法。     

直接列修正Cholesky因子的Newton型方法

直接列修正Ｃｈｏｌｅｓｋｙ因子的Ｎｅｗｔｏｎ型方法王宇（吉林工业大学应用数学系）冯果忱（吉林大学计算中心）ＡＮＥＷＴＯＮ－ＬＩＫＥＭＥＴＨＯＤＷＩＴＨＤＩＲＥＣＴＣＯＬＵＭＮＵＰＤＡＴＥＳＯＦＣＨＯＬＥＳＫＹＦＡＣＴＯＲＩＺＡＴＩＯＮ￥ＷａｎｇＹｕ（...     

可逆二阶张量的定向分解及其应用

可逆二阶张量的定向分解及其应用李家仁（吉林大学数学系，长春１３００２３）关键词可逆张量，弹性张量，正定分类号７３Ｃ０２本文首先给出了ｎ维欧氏空间Ｅｎ上的二阶张量Ｆ的准主向和准生基的定义。即如果有标准正交组ａ１，ａ２，…，ａ，使Ｆａ１，Ｆａ２，…，Ｆ...     

支持向量机中不确定性信息的处理

首先介绍支持向量机的基本理论,在此基础上定义分类未确知数.最后,研究支持向量机中不确定性信息(未确知信息)的处理方法.     

基于分辨粒度的gROC曲线分析方法

ROC曲线是模型选择的一种重要方法,但ROC曲线的不确定性影响了模型选择的准确性.基于分辨粒度,从反映得分的不确定性的角度提出gROC和gAUC的概念,从理论上讨论了gROC的若干性质.在给出其算法之后,利用双正态模型检验了gROC的合理性.在此基础上,提出了两个模型选择度量--λAUC和ρAUC,并在UCI数据集上验证了该模型选择度量的高效性.实验结果表明,gROC能够有效反映ROC曲线的不确定性,基于λAUC和ρAUC的模型选择方法优于基于AUC或sAUC的模型选择方法,在某些情况下,gROC具有更强的对分类器性能的比较能力.     

基于快速模糊规则搜索的快速模糊系统建模

本文提出了一种基于快速模糊规则搜索的快速模糊系统建模方法,首先使用本文提出的快速模糊规则搜索方法进行模糊规则的粗略搜索,然后基于所得到的模糊规则集建立模糊神经网络模型,即利用规则前件确定网络结构,规则后件初始化部分网络权值。使用遗传算法对网络模型的权值和阈值进行学习训练。实验结果验证了快速模糊系统建模方法在描述较大规模非线形系统中的实用性和有效性。     

遗传程序设计方法综述

近年来,遗传程序设计（genetic programming,GP)的研究引起了人们很大的关注,它运用遗传算法（genetic algorithm,GA)的思想,通过生成计算机程序来解决问题,介绍了遗传程序设计的研究状况以及目前的研究进展,概述了它的基本算法、主要特点、理论与技术,同时介绍了一些GP实现系统以及主要的应用领域,最后探讨了遗传程序设计的研究方向。     

一种不平衡数据渐进学习算法

针对不平衡数据学习问题,提出一种采用渐进学习方式的分类算法。根据属性值域分布,逐步添加合成少数类样例,并在阶段分类器出现误分时,及时删除被误分的合成样例。当数据达到预期的平衡程度时,用原始数据和合成数据训练学习算法,得到最终分类器。实验结果表明,该算法优于C4.5算法,并在多数数据集上优于SMOTEBoost和DataBoost-IM。     

非线性特征根及特征向量的若干性质

本文主要讨论特征根及特征向量的存在性及其最少个数。     

基于遗传算法的Rosenbrock函数优化问题的研究

本文利用遗传算法研究了极小化Rosenbrock函数的问题．较多的计算机模拟实验结果表明，遗传算法可以有效地解决这一问题．文中还分析了一些改进的遗传算法对于该问题搜索速度的影响，得到了适于解决此问题的合理的遗传操作，从而为有效地解决最速下降法所不能实现的某一类函数代化问题提供了一种新的途径．