平衡损失函数下具有时间变化效应的信度保费

在经典信度理论中,一个保单组合中各风险之间是相互独立的,并且对于这组保单的某一特定的个体,没有考虑其在过去各年索赔额的时间变化效应,在均方损失函数下推导出它的信度保费。为此,在研究个体过去索赔额序列间具有时间变化效应的特殊相关结构的信度保费表达式的基础上,采用平衡损失函数考虑此种风险结构的信度理论,得到了Bühlmann和Bühlmann-Straub模型的信度保费。     

复合LINEX损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

在复合LINEX对称损失函数下,利用Bayes估计的方法研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计和E-Bayes估计,并且通过随机模拟检验参数的Bayes估计和E-Bayes估计的合理性和优良性,结果表明:在复合LINEX对称损失函数下,k阶Erlang分布参数的Bayes估计和E-Bayes估计都是合理的,但是E-Bayes估计的精度更高。     

信度函数在政府形象评价模型中的应用

在分析政府形象效能评价系统和信息置信度的基础上,建立了基于信度函数的政府形象评价模型。运用该函数建模分析了政府形象评估中的理念识别系统、行为识别系统、视觉识别系统、环境识别系统以及个人识别系统等五大不确定性评价问题。经过理论分析,该函数对政府形象的评估有较大的参考价值。此外,该函数也可以用于对其他类似复杂性系统的效能评估,具有普遍适用性。     

信度函数生成的新方法

随机变量概率分布参数的信度函数可采用信仰分布的方法生成,但目前的生成方法存在信仰分布不一致的现象,其主要原因是采用了不同的联合信任密度函数.根据分布参数信仰分布与样本观测值概率密度之间的关系,提出信度函数生成的基本思想和极大似然法、贝叶斯法,并将其应用于正态分布参数和分位值信度函数的建立.两种方法具有更好的理论基础,对分布参数的推断均源于同一联合信任密度函数,可明确考虑其他分布参数的信息,其中贝叶斯法的推断结果与经典统计学中区间估计法的相同,较极大似然法的结果更为有利,一般应以贝叶斯法作为信度函数生成的主要方法.     

Kamps保费原理下的信度模型

首先系统介绍Kamps保费原理以及其具有的优良性质,探讨其作为保费原理的可行性和合理性。然后研究了Kamps保费原理下的信度形式。与经典的贝叶斯保费相比较,Kamps保费原理下具有了新的信度形式。     

熵损失函数下指数分布参数的估计

文章在指数分布参数的先验分布为其共轭先验分布Gamma分布Γ（a,b）时,给出了其在熵损失函数下的E-Bayes估计和多层Bayes估计。     

不同损失函数约束下的加权灰色模型在沉降监测中的应用

加权灰色模型的权值确定方法及权值大小直接影响监测拟合及预测的可靠性。以采空区沉降监测为研究对象,通过平均绝对误差(MAE)、平方和误差(SSE)、平均相对误差(MAPE)和均方相对误差(MSPE)4种不同损失函数约束下的定权方式,体现各监测值对模型的贡献率,确定不同的加权模型。结合工程实例,验证了加权灰色模型的可行性和可靠性,也体现了模型的时效性。同时经过拟合和预测对比,其4种损失函数约束加权模式下的灰色模型都能预测短期数据,但从长期效果看,采用MSPE更优。     

一种增强人脸识别模型训练稳定性的损失函数

随着卷积神经网路的快速发展,深度学习在人脸识别领域进行了大量的应用.近几年,人脸识别准确率快速提高,主要归功于新颖损失函数的提出.在目前最大的人脸评测数据集MegaFace上,最顶尖的模型已经实现了97.91％的1:N查找性能,但是训练过程中收敛稳定性问题没有得到解决.该文提出一种新型的损失函数LineFace,其lo...     

基于非对称质量损失模型的函数机构稳健设计

为解决产品的质量特性偏离理想值所带来的非对称质量损失问题,提出一种非对称质量损失模型。应用截尾正态分布理论,推导出非对称质量损失的均值计算公式,以曲柄滑块机构为例,建立对称与非对称2种稳健优化模型。与对称质量损失函数相比,基于非对称质量损失函数的优化结果能够有效避开质量损失大的方向,从而有效减小质量损失。蒙特卡洛仿真实验验证了该方法的有效性。     

矩阵损失下一类相依回归模型中的可估函数的线性Minimax估计

研究了相依回归模型(1)在改写为模型(2)后,对Cov(Y)=σ2(∑In)中σ2>0未知而∑>0已知时,在矩阵损失下给出一个线性可估函数SXβ的惟一线性Minimax估计.     

一类具有Allee效应和庇护效应的捕食系统模型

通过微分方程定性稳定性理论,研究了一类具有Allee效应和庇护效应的捕食系统模型.分析了平衡点的性态,得到了正平衡点不稳定时极限环存在惟一的充分条件.     

具有Beddington-DeAngelis感染函数的时滞HIV-1模型稳定性

利用特征方程和稳定性理论,研究了一类具有Beddington-DeAngelis感染函数的时滞HIV-1模型的动力学性质,得到了无感染平衡点全局稳定和感染平衡点局部渐近稳定的充分条件.     

具有MICHAELIS-MENTEN饱和函数的趋化模型斑图分析

针对一类具有MICHAELIS-MENTEN饱和函数的趋化模型斑图存在性,利用偏微分方程线性稳定性理论,通过对模型的常数定态解进行稳定性研究,得到了模型斑图存在的条件。利用数值研究证明了非常数解的存在性,分析了模态与斑图解之间的关系,并从数值上验证了该模型具有亚稳性结构。     

具有时滞和媒体播报效应的流感模型

建立一类具有时滞和媒体播报双重效应的流感模型.利用微分方程稳定性理论和时滞微分方程理论,证明了系统解的正性,无病平衡点和地方病平衡点的存在性和局部稳定性,并且通过数值模拟验证了时滞和媒体播报对流感传播和控制的影响.     

基于信度函数的冲突证据组合新方法

为了有效地处理冲突证据,提出了一种基于信度函数的新方法．设计了一个证据信度函数,并用此函数来计算证据之间的后验权重分配．给出了先验权重和后验权重的合成方法,从而得到最终权重分配．采用最终权重对现有证据进行加权平均,并采用Dempster—shafer组合规则进行融合,从而得到最终融合结果．与其他方法相比,该方法考虑的因素更全面、适用性更强．实例表明,该方法能够比其他方法更快、更有效地识别出目标．     

缺货惩罚下的损失厌恶报童模型

针对缺货惩罚与损失厌恶的报童模型,在期望效用理论的框架下,引入了单位机会期望缺货惩罚、单位机会期望超量损失两个概念,利用这两个概念分析了最优订购量与损失厌恶系数,证明了最优订购量随着缺货惩罚的增加而增加,但在某些情况下最优订购量随着损失厌恶系数的增加而增加、减少或者不变.     

具有学习效应的单机可控加工时间排序问题研究

在经典排序问题中,工件的加工时间往往是一个常数,但在现代生产过程中,工件的加工时间受许多因素的影响。因此,研究工件具有学习效应的单机可控加工时间排序问题,其中工件的加工时间是其所在位置的函数,且与加工时间的控制变量有关。目标是求出最优的加工时间控制变量和最优的排序使得目标函数最小,目标函数包括极小化时间表长与控制费用的和、极小化总完工时间与控制费用的和、极小化总完工时间偏差和与控制费用和。证明他们都能转化为指派问题,从而多项式时间可解。并给出数值例子来说明问题是如何求解的。     

Linex损失函数下Laplace分布尺度参数的Bayes估计

在经典贝叶斯统计推断与统计的决策中,Bayes估计的性能主要取决于损失函数的形式,先验分布的不同也会对Bayes估计的结果产生差别。在Linex损失函数下,基于Bayes方法研讨Laplace分布的尺度参数估计。当Laplace分布中位置参数已知时,分别取无先验信息和先验分布为倒伽马分布,计算尺度参数的Bayes估计精确形式和性质,证明了Bayes估计具备可容许性。     

对称熵损失函数下Rayleigh分布参数的Bayes估计

在对称熵损失函数下,研究Rayleigh分布参数的Bayes估计、经验Bayes估计以及可容许性问题,并讨论了一类(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.     

线性模型下分布函数的估计

利用辅助信息,针对线性模型yi=βxi xiA^qεiεii,i.d,Eεi=0,给出了总体分布函数的估计量：F（t)=1/N[∑i∈s△(t-yi) ∑i∈s1/n i∈s△（t-β*xi-xi^p*uj)],uj=(yj-β*xj)/xj^q*,j∈s,改进了Chambers-Dunstan的结果。