多维函数的进化逼近

提出一种多维函数的通用进化逼近方法,通过构造一类结合采样九样条函数优点的基本函数优点的基本函数族,提出一种单调函数逼近方法,并借助采样函数的有界变差特点,将该方法推广到一般函数情形,这两种函数的逼近都可通过遗传算法完成,该方法的优点在于可以简单一致地推广到更高维函数的逼近,并使逼近复杂度与维数成线性关系,降低学习算法难度,试验表明,方法是有效的,基于文中单调函数逼近技术提出的一种新的决策策略学习方     

一种组合函数逼近模型及其应用

函数逼近问题一直是模式识别领域的热点，单一函数逼近模型已经能够有效地逼近非线性曲线，但无法实现对多条曲线的同时逼近。本文应用组合函数逼近模型实现了对多条曲线的同时逼近。     

人工神经网络在函数逼近中的应用研究

利用径向基函数网络研究了人工神经网络在函数逼近中的应用。分析了网络结构对逼近性能的影响。利用MATLAB神经网络工具箱进行仿真。实验结果表明,神经网络具有很好的函数逼近性能,其中RBF网络的逼近性能更优。     

由符号函数与绝对值函数派生的非线性函数

人工智能控制中逻辑判断必不可少。因为可以采用简单的非线性函数进行逻辑判断,所以在实际应用中,可以用适当构造的非线性函数来实现部分的智能控制。因此,提出了一种采用符号函数和绝对值函数构造特殊非线性函数的方法,并讨论了利用这些特殊的非线性函数逼近任意的第一类非连续函数的问题。     

Laplace逼近在边际密度函数中的应用

将鞍点逼近法应用到统计学中,给出了二维边际密度函数的逼近式,称为Laplace逼近式。与用定义法计算边际密度函数相比较,此方法避免了大量的换元和积分的计算过程,计算方法简洁直观。文章以二维正态分布为例,说明逼近效果较精确,令人满意。     

基于粗糙集的神经网络函数逼近理论

首先给出了神经网络函数在粗糙集意义下的下、上近似函数 ,从函数逼近的观点出发分析 ,得出对任一神经网络函数在粗糙集意义下 ,都可根据学习样本点维数找到两个关联的离散函数来逼近它 ,并且证明了在粗糙集意义下逼近的过程是可行的。该结论有助于理解粗糙集函数与神经网络函数之间的联系 ,为今后进一步研究在粗糙集意义下神经网络函数整体逼近理论及学习算法的描述奠定了基础。     

一种基于进化泛函网络的建模与函数逼近方法

提出了一种进化泛函网络的建模与函数逼近方法,该方法把泛函网络建模过程转变为结构和泛函参数的优化搜索过程,利用遗传规划设计泛函网络神经元函数,对网络结构和参数共存且相互影响的复杂解空间进行全局最优搜索,实现泛函网络结构和参数的共同学习,并用混合基函数实现目标函数的逼近,改变了人们通常用同类型基函数来实现目标函数逼近的方式.数值仿真结果表明,提出的网络建模与逼近方法具有较高的逼近精度.     

一类多项式光滑函数的逼近精度

针对一类支持向量机的多项式光滑函数,采用二分法求解它们尚未解决的逼近精度问题。为克服二分法可能会漏根的缺点,首先把多项式光滑函数的逼近精度问题表示为一个求逼近函数的最大值问题,把这个逼近函数分成4 段,分别求出每段的最大值,然后得到逼近函数在整个x轴上的最大值。并以1阶和2阶多项式光滑函数为例,用二分法解决了它们的逼近精度问题。研究表明,二分法是求解这类多项式光滑函数逼近精度的有效方法。     

单向累计函数技术分析

单向累计函数是与密码学密切相关的一门新兴技术。本文综述了单向累积函数及其相关的基本技术。详细分析了单向累积函数的构造方法,包括RSA单项累积函数和无冲突单向累积函数。在讨论了单向累积函数的技术发展方向之后,对其应用前景和应用领域做了详细介绍。     

GRNN与RBFNN的二元函数逼近性能对比研究

为了研究GRNN和RBFNN对于二元非线性函数的逼近能力,本文编程建立GRNN和RBFNN,并以具体的二元非线性函数为例,分别用2种神经网络对其进行逼近。仿真结果表明,相对于RBFNN而言,GRNN对于二元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快,具有很好的逼近能力,为解决二元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段。     

氢原子轨道的微型计算机作图程序

本文给出了在CASIOPB-700微型计算机上的氢原子轨道的BASIC作图程序,根据计算的氢原子分布函数和应用这些绘图程序。绘制了径向分布函数r~2R_(nl)~2(r)(n=5,l=0,1,2,3,4),角分布函数图Y_(lm)(θ,Φ)(l=4)和氢原子轨道的等值线图,同样方法,可编制作出几率密度ψ_(nlm)~2(r,θ,Φ)和函数Y_(lm)~2(θ,Φ)的曲线图。     

不透明材质反射属性采集及建模技术综述

在计算机图形学和计算机视觉领域,材质反射属性模型能够展现真实世界中材质复杂、丰富的光学现象,但反射属性数据具有高维度且材质反射现象复杂多变的特性,因此其采集和建模技术一直是研究的热点及难点.文中介绍了近年来国内外对不透明材质反射现象的采集及建模技术方向取得的最新研究进展,并给出了分析和总结.最后对该领域研究存在的挑战和未来发展趋势提出了一些看法.     

麦克斯韦速度分布律的计算机辅助教学

麦克斯韦分布律是气体分子热运动在平衡态下的统计规律,具有广泛的适用性。由于其形式较复杂,教学中不便精确计算和准确绘制分布曲线（面）。用MATLAB对麦氏分布率编程,绘制了同一温度下不同气体、同种气体在不同温度下的分布曲线（面）。编程处理方便,效果形象直观,是一个实用的CAI。     

一种新的散列排序算法

根据大多数统计数据服从正态分布的特性 ,在排序时不需要用传统的比较排序算法 ,而是根据分布函数构造出一个序号函数 ,运用该函数可以很快计算出每个数据所排的位置。其排序速度大大快于 QUIKSORT等比较排序 ,排序时间的平均特性仅为 O(n)     

基于SVM的概率密度估计及分布估计算法

在最大熵分布估计算法中,根据Jaynes原理来建立分布估计算法中的概率密度。基于SVM的概率密度估计则是根据概率密度的定义,由核函数构造一个包含未知参数的概率密度函数。它根据样本点建立这个概率密度的数学规划模型,并用不敏感损失函数的支持向量机方法来求解这个模型。对得到的概率密度进行仿真测试,最后将得到的密度应用到分布估计算法中。     

经验分布函数概率模型的分布估计算法

连续域分布估计算法普遍采用高斯概率模型,假设变量服从高斯分布。该假设并不具有普遍意义。提出一个任意分布的连续多变量耦合分布估计算法,利用经验分布函数从样本估计分布,采样产生新的个体。描述经验分布函数和逆变换法采样,讨论用样本构造经验分布函数并采样的基本思想,给出一次采样算法及完整的分布估计算法,通过典型函数的仿真实验,说明方法的正确性和有效性。     

MIMO系统各态历经信道容量的分析与仿真

以信息论的观点为基础,在假设信道状态信息仅收端已知的情况下,采用等功率发射方案,研究了瑞利衰落信道下MIMO(多输入多输出)系统各态历经信道容量,推导了三种特殊MIMO信道的各态历经信道容量表达式,以及在小信噪比下等收发天线MIMO系统的容量近似公式,并通过仿真进行了验证,仿真结果表明该近似公式比较精确。     

蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用

将蚁群算法引入连续空间的函数寻优问题求解,通过将传统群算法中的“信息量留存”过程拓展为连续空间中的“信息量分布函数”,定义了相应的求解算法,对多极值函数和非线性连续函数的寻优实例仿真取得了良好的结果,显示了蚁群处在连续空间优化问题中的应用前景。     

一种正态分布随机数的生成方法

C语言提供的随机函数类型单一,理论上是分布均匀的非负整数。系统介绍了把整型的随机函数转换为其他类型随机数的方法,详细介绍了运用高尔顿原理编写的转换函数,该函数把均匀分布的随机数加工为正态分布的随机数,并用图形展示了运行测试的结果。     

The weight distributions of cyclic codes with two zeros and zeta functions

We consider the weight distribution of the binary cyclic code of length 2ⁿ−1$2^n-1$ with two zeros α^a,α^b${\alpha }^a,{\alpha }^b$. Our proof gives information in terms of the zeta function of an associated variety. We carry out an explicit determination of the weight distribution in two cases, for the cyclic codes with zeros α³,α⁵${\alpha }^3,{\alpha }^5$ and α,α¹¹$\alpha ,{\alpha }^{11}$. These are the smallest cases of two infinite families where finding the weight distribution is an open problem. Finally, an interesting application of our methods is that we can prove that these two codes have the same weight distribution for all odd n$n$.