一类不可微方程组的区间算法

针对不可微方程组—绝对值方程Ax+B|x|=b的数值解问题进行研究, 提出了通过构造极大熵函数和新的区间算子对方程进行求解的区间极大熵算法。该算法能同时求出绝对值方程的近似解和估算其近似解的误差限, 并在A的奇异值全部大于|B|的奇异值时, 证明了算法的收敛性且收敛速度至少是线性的。理论分析和数值结果均表明提出的算法是有效的。     

求解非线性区间数规划的微免疫优化算法研究

基于区间分析和免疫学原理,探讨非线性区间数规划问题解的概念和性质,以及求解的免疫优化方法和算法的理论基础.首先,基于该问题的最优值区间,给予最优解概念;研究区间值优化问题有效解的性质,探讨区间自然扩张规划与区间数规划的解之间联系,获得有效解是最优解的充分条件以及寻优的有效途径.其次,基于免疫应答的简化机制,设计具有群体规模小、可调参数少、结构简单等特点的非主从结构微免疫优化算法,并获证该算法具有收敛性和低计算复杂度.通过扩展标准测试函数和应用事例,比较性的数值实验结果显示,此算法执行效率高、搜索效果好,对低、偏高维非线性区间数规划具有较好应用潜力.     

一类二层规划问题的区间算法

讨论下层规划问题以最优值反应到上层的二层规划问题的数值解法,其中目标函数和约束函数均为Lipschitz连续函数,构造了二层规划问题目标函数的区间扩张和无解区域删除检验原则,建立了求解二层规划问题的区间算法,并进行了数值实验。理论证明和数值实验均表明算法是可靠和有效的。     

区间粒子算法与线源反问题求解

目前国内外对线源反问题数值求解尚没有一种成熟有效的算法。本文在研究区间搜索算法基础上,提出了一种新的求解算法—区间粒子算法(Range Particle Algorithm)来求解线源反问题。首先简要介绍了线源反问题的求解特点,并根据线源方程建立了反问题求解的目标函数;其次基于该目标函数,设计了区间粒子算法来求解,探讨了算法实现的基本步骤和参数调整问题;最后通过模拟数据和实测数据分别检验了该算法求解的效果,结果表明区间粒子算法求解精度高、收敛速度快和计算稳定,在线源反问题数值求解中是适用的。     

基于粒计算的离散化算法及其应用

连续数值属性的离散化是粒计算理论应用的重要步骤。首先对目前的离散化算法进行了分类讨论,提出了区间粒的概念,融合熵理论定义了区间粒的粒度,进而提出了基于粒计算的连续数值属性的离散化算法,并将该算法应用于入侵检测过程;实验结果表明该算法简洁高效,能够确保入侵检测系统的检测效果。     

基于极大熵和声搜索算法的非线性方程组求解

提出一种基于极大熵和声搜索(HS)的非线性方程组求解算法。利用极大熵函数代替不可微的极大值函数,从而将非线性方程组问题转化为一个无约束极小化问题,并通过HS算法对其进行求解。数值实验结果表明,与牛顿算法相比,该算法简单直观,具有较高的求解准确性。     

一种新颖的离散化算法及其应用

连续数值属性的离散化是粒计算理论应用的重要步骤。首先对目前的离散化算法进行分类讨论,提出区间粒的概念,融合熵理论定义区间粒的粒度,进而提出基于粒计算的连续数值属性的离散化算法,并将该算法应用于入侵检测过程。实验结果表明该算法简洁高效,能够确保入侵检测系统的检测效果。     

一类非线性极大极小问题的极大熵社会认知算法

针对一类非线性极大极小问题目标函数非光滑的特点给求解带来的困难,利用社会认知算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新的有效算法。首先利用极大熵函数将原问题转化为一个光滑无约束优化问题,然后利用社会认知算法对其进行求解。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习代理来模拟人类的社会性以及智能性从而完成对目标的优化。数值结果表明,该算法收敛快,数值稳定性好,是求解非线性极大极小问题的一种有效算法。     

求解对称区间矩阵标准特征值的进化策略新算法

针对实对称区间矩阵的特征值问题,将区间不确定量看成是围绕区间中点的一种摄动,提出了一种基于区间扩张的对称区间矩阵特征值问题求解的进化策略算法。将区间矩阵中点作为平衡点,区间不确定量作为相应的扰动量,根据摄动公式求出区间矩阵的最大特征值和最小特征值,从而获得区间矩阵特征值问题的解。算例显示了该算法的有效性,其主要特点是收敛速度快、求解区间精度高。     

基于区间—遗传算法求解非线性方程组

将非线性方程组的求解转化为函数优化问题,结合遗传算法的群体搜索、全局收敛的优点,及区间算法特有的解的存在性检验准则,提出了一种区间—遗传算法。在迭代计算过程中,区间算法为遗传算法搜索提供可靠区域,同时遗传算法为区间算法提供安全的初始区域。数值实验表明,该算法能够在较大范围的初始区间内快速,可靠地迭代得到高精度的区间解,是求解非线性方程组的一种有效的算法。     

One-way ANOVA based on interval information

This paper deals with extending the one-way analysis of variance (ANOVA) to the case where the observed data are represented by closed intervals rather than real numbers. In this approach, first a notion of interval random variable is introduced. Especially, a normal distribution with interval parameters is introduced to investigate hypotheses about the equality of interval means or test the homogeneity of interval variances assumption. Moreover, the least significant difference (LSD method) for investigating multiple comparison of interval means is developed when the null hypothesis about the equality of means is rejected. Then, at a given interval significance level, an index is applied to compare the interval test statistic and the related interval critical value as a criterion to accept or reject the null interval hypothesis of interest. Finally, the method of decision-making leads to some degrees to accept or reject the interval hypotheses. An applied example will be used to show the performance of this method.     

广义区间动力系统脉冲模存在性判据

系统有无脉冲行为直接影响到系统性质,本文针对广义区间动力系统首先给出了区间矩阵奇异值变化范围的判定定理,然后得到判别区间矩阵秩的变化范围的充分条件,进而得到判别广义区间动力系统具有脉冲模的判据.     

有理曲面的区间隐式化

利用一个低阶多项式区间隐式曲面来包围所给的参数式有理曲面,并构造了一些关于区间隐式曲面厚度和微分张量的目标函数.在最小化这些目标函数的条件下,该区间隐式曲面的中心曲面可以近似地逼近有理曲面,其逼近的误差可以利用区间隐式曲面的区间宽度进行估计.最后提供了具体的算法和一些实例.     

区间计量方法及其在油价预测中的应用研究

经典的计量经济学建模与预测方法是基于点数据的,忽略了区间内价格波动的大量信息,因而预测效果欠佳。引入区间计算与区间计量方法,应用于国际原油期货价格的预测,研究结果表明：相对于经典AR-GARCH模型的置信区间预测结果,区间计量方法的预测结果具有更高的准确度与更小的预测误差。研究证实了区间计算与区间计量方法的优越性,并揭示了在经济领域的重要应用价值。     

Interval estimation of binomial proportions based on weighted Polya posterior

Recently the interval estimation of binomial proportions is revisited in various literatures. This is mainly due to the erratic behavior of the coverage probability of the well-known Wald confidence interval. Various alternatives have been proposed. Among them, Agresti-Coull confidence interval has been recommended by Brown et al. [2001. Interval estimation for a binomial proportion. Statist. Sci. 16, 101-133] with other confidence intervals such as the Wilson interval and the equal tailed interval resulting from the natural noninformative Jefferys prior for a binomial proportion. However, it seems that Agresti-Coull interval is little bit wider than necessary when sample size is small, say n?40. In this note, an interval estimator is developed using weighted Polya posterior. It is shown that the confidence interval based on the weighted Polya posterior is essentially the Agresti-Coull interval with some improved features.     

Pitch Angle Control of Unmanned Air Vehicle with Uncertain System Parameters

In this paper a new algorithm of trajectory tracking based on closest radius solution of the interval equations system is proposed. The design procedure is given and applied to the pitch angle control of unmanned testing rocket with uncertain parameters. The proposed algorithm gives a framework to design a control for a wide range of different linear time-invariant processes with uncertain parameters and can be implemented also in the case of non-convex problems. The algorithm gives the analytical way of finding the nearly optimal solution of model reference trajectory tracking in the case of general time-invariant systems with uncertain parameters and can be used when optimization method fails due to the complexity of the problem.     

基于区间相似度的动态服务协商模型

针对服务协商中信息的不对称性、协商环境的动态性以及QoS属性的不确定性和模糊性,提出基于区间相似度的动态服务协商模型。利用区间相似度和区间估计预测对方的协商策略,以此制定己方的最优反策略。算例分析表明,在动态服务协商环境下,该模型比静态协商模型更贴近现实的协商行为,能有效提高协商效率。     

Confidence intervals for parameters of two diagnostic tests in the absence of a gold standard

We derive a profile-likelihood confidence interval and a score based confidence interval to estimate the population prevalences, test sensitivities, and test specificities of two conditionally independent diagnostic tests when no gold standard is available. We are motivated by a real-data example on the study of the properties for two fallible diagnostic tests for bovine immunodeficiency virus. We compare the coverage and average width of two new intervals with an interval based on the asymptotic normality of the maximum likelihood estimator and a Bayesian interval estimator via Monte Carlo simulation. We determine that for the parameter configurations considered here, the profile-likelihood, score, and Bayesian intervals all perform adequately in terms of coverage, but overall, the profile-likelihood interval performs best in terms of yielding at least nominal coverage with minimum expected width.     

改进的区间值模糊集交互式遗传算法

区间值模糊集的交互式遗传算法,能有效缓解用户的疲劳,同时避免用户因一时无法给出确定值而浪费掉的时间,大大加快了收敛速度。首先采用区间值模糊集的方法表示对个体进行评价的适应度值,即为区间适应度值,然后对其进行排序,按照排序结果采用交互式遗传算法进行全局搜索。整个过程符合人的思维过程,能有效搜索到用户满意的个体。将该方法应用于图像检索系统中,结果表明该方法有效地提高了检索速度,并且取得了较好的检索结果。