检索结果-南通市图书馆

非完美Z排序集抽样下Logistic分布中总体均值的估计

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系统科学与数学 2025年

作者：戴文琛陈望学杨瑞吉首大学数学与统计学院湖南师范大学数学与统计学院

本文首次在非完美Z排序集抽样(IZRSS)下研究了Logistic分布中总体均值的估计.从理论上证明了IZRSS样本均值是总体均值的无偏估计,并且当1/m≤p≤1时,IZRSS样本均值作为总体均值的估计比简单随机抽样(SRS)样本均值作为总体均值的估计和... 详细信息

本文首次在非完美Z排序集抽样(IZRSS)下研究了Logistic分布中总体均值的估计.从理论上证明了IZRSS样本均值是总体均值的无偏估计,并且当1/m≤p≤1时,IZRSS样本均值作为总体均值的估计比简单随机抽样(SRS)样本均值作为总体均值的估计和非完美排序集抽样(IRSS)样本均值作为总体均值的估计有效.小样本情形下的数值结果和实际数据进一步验证了这个理论结果.

关键词：非完美Z排序集抽样 Logistic分布样本均值

数字素养对老年人主观福利的影响——基于新人力资本理论的研究视角

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山西财经大学学报 2025年第1期47卷 31-47页

作者：杨仲山初放东北财经大学统计学院

利用中国家庭追踪调查（CFPS）数据，基于新人力资本理论分析数字素养对老年人主观福利的影响。研究显示：数字素养对老年人主观福利有显著的促进作用，但对于幸福感、生活满意度、婚姻满意度和抑郁程度等主观福利的重要部分影响并不一... 详细信息

利用中国家庭追踪调查（CFPS）数据，基于新人力资本理论分析数字素养对老年人主观福利的影响。研究显示：数字素养对老年人主观福利有显著的促进作用，但对于幸福感、生活满意度、婚姻满意度和抑郁程度等主观福利的重要部分影响并不一致；数字素养可通过提升老年人的认知能力和非认知能力进而对主观福利起到正向作用；具有高严谨性、高外倾性、低宜人性的老年人更容易获得主观福利，情绪稳定的老年人更不容易抑郁。

关键词：数字素养主观福利认知能力非认知能力老龄化新人力资本大五人格生活满意度

基于Eligible正则项的稀疏优化模型与算法及其应用

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中国科学:数学 2025年

作者：李倩王国强高雪瑞白延琴上海工程技术大学数理与统计学院上海大学理学院数学系

在当前机器学习、深度学习及统计学习的前沿研究中,众多核心科学难题能够借助基于正则项的稀疏优化模型进行有效表征.本文致力于探索这类基于正则项的稀疏优化模型、有效算法及实际应用场景,以期推动该领域发展.首先,创新性地提出Eligi... 详细信息

在当前机器学习、深度学习及统计学习的前沿研究中,众多核心科学难题能够借助基于正则项的稀疏优化模型进行有效表征.本文致力于探索这类基于正则项的稀疏优化模型、有效算法及实际应用场景,以期推动该领域发展.首先,创新性地提出Eligible正则项的概念.其次,建立基于可分和不可分Eligible正则项的精确恢复理论.接着,构建Eligible正则稀疏优化模型,并设计高效加速邻近梯度算法框架进行求解.最后,给出相位图分析和稀疏指数追踪实证分析的应用.

关键词：稀疏优化正则项邻近梯度算法加速邻近梯度算法

4维Lorentz空间中类空极值图的曲率估计

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中国科学:数学 2025年第1期 93-106页

作者：倪睿洁王长平王鹏福建师范大学数学与统计学院

本文研究4维Lorentz空间■中的非平坦类空极值图的曲率估计.首先证明如下的Bernstein型定理:若■中的类空极值图满足K 0,则K=K⊥≡0.进一步,设非平坦完备类空极值图的Gauss映射（?,ψ）=(Ae-β（z）,Be-β（z）),其中A,B为非零常数,本... 详细信息

本文研究4维Lorentz空间■中的非平坦类空极值图的曲率估计.首先证明如下的Bernstein型定理:若■中的类空极值图满足K 0,则K=K⊥≡0.进一步,设非平坦完备类空极值图的Gauss映射（?,ψ）=(Ae-β（z）,Be-β（z）),其中A,B为非零常数,本文证明:当β（z）是非常值多项式时,K整体有界当且仅当K⊥整体有界当且仅当β（z）是非常值线性函数;当β（z）是形如g（z）eP （z）+Q（z）的超越整函数时,其中g（z）,P（z）,Q（z）均为多项式,则K与K⊥均无界;对于其他的一般情形,Gauss曲率K与法曲率K⊥至少有一个是无界的.

关键词： 4维Lorentz空间类空极值图整函数曲率估计

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箱约束的联合估计-鲁棒性投资组合选择问题

中国科学:数学 2025年

作者：王英晓孔令臣北京交通大学数学与统计学院

投资组合优化问题中的输入参数大多是由历史数据估计而来,估计的不确定性可能对Markowitz投资组合模型产生巨大的影响.近期,一个联合估计与鲁棒性的优化框架(joint estimation and robustness optimization, JERO)被提出,通过结合参数... 详细信息

投资组合优化问题中的输入参数大多是由历史数据估计而来,估计的不确定性可能对Markowitz投资组合模型产生巨大的影响.近期,一个联合估计与鲁棒性的优化框架(joint estimation and robustness optimization, JERO)被提出,通过结合参数估计和优化问题以减弱估计不确定性对优化问题的影响. JERO框架被应用到投资组合优化领域(JERO with the mean return and the risk (variance) constraints, JERO-MV),同时考量了投资组合模型中有价值的两个度量:投资组合的回报和风险.但该模型可能会导致投资组合过分集中于某几个资产,这将增加投资风险和成本.本文在JERO-MV模型的基础上增加分散化约束,并给出该模型的可行性条件.本文在真实数据集上进行了大量的数值实验,并与JERO-MV模型进行对比.在大多数情形下,我们的模型都有更好的样本外表现.

关键词：投资组合优化参数估计联合估计和鲁棒性分散化约束

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多策略改进的徒步优化算法及其应用

电子测量技术 2025年

作者：徐明王风富龙文贵州财经大学数学与统计学院

为了解决复杂数值优化问题，提出一种基于柯西逆累积分布算子和随机差分变异策略改进的徒步优化算法。该算法使用佳点集初始化种群，以此增加种群多样性；采用柯西逆累积分布算子，平衡全局搜索与局部开发能力；引入随机差分变异策略，... 详细信息

为了解决复杂数值优化问题，提出一种基于柯西逆累积分布算子和随机差分变异策略改进的徒步优化算法。该算法使用佳点集初始化种群，以此增加种群多样性；采用柯西逆累积分布算子，平衡全局搜索与局部开发能力；引入随机差分变异策略，降低过早陷入局部最优的风险。实验结果显示，该算法在CEC2017测试集上的平均性能优于8种对比算法。统计检验进一步证实了性能差异具有显著性。同时，从CEC2017测试集中选取9个有代表性的测试函数，通过对比试验，分别验证了该算法中三种改进策略的有效性。此外，将该算法应用到光伏模型参数辨识中，实现了较小的均方根误差2.43×10-3，为所有比较算法中的最优值。在另外两类工程设计问题中，该算法均取得了最小目标函数值，优于对比算法。综上所述，改进的徒步优化算法在全局搜索能力、收敛速度和精度方面表现出色，有效提升了解决复杂数值优化问题的性能。

关键词：徒步优化算法佳点集柯西逆累积分布算子随机差分光伏模型

具有分数Brown运动的分数阶中立型随机微分方程解的存在唯一性

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河南师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：李国平韩婷宁夏大学新华学院宁夏大学数学统计学院

研究了一类在Hilbert空间中具有分数Brown运动的分数阶中立型随机微分方程,利用Picard逐步逼近法得到了其非Lipschitz条件和弱化的线性增长条件下粘性解的新的存在唯一性的充分条件.所提的研究方法使得先前一些研究结果得到了拓展.最后... 详细信息

研究了一类在Hilbert空间中具有分数Brown运动的分数阶中立型随机微分方程,利用Picard逐步逼近法得到了其非Lipschitz条件和弱化的线性增长条件下粘性解的新的存在唯一性的充分条件.所提的研究方法使得先前一些研究结果得到了拓展.最后通过具有分数Brown运动的随机非线性波动方程验证了理论的有效性.

关键词：分数阶随机微分方程分数Brown运动粘性解存在唯一性

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基于代表点法的混料均匀设计

系统科学与数学 2025年

作者：熊子康覃红宁建辉黄煜宁中南财经政法大学统计与数学学院华中师范大学数学与统计学学院

混料试验设计在食品生产,工业制造,混合药物研发,投资组合优化等领域有广泛的应用.为了确保设计方案对模型的变化具有稳健性,许多学者在不同准则下提出了混料均匀设计.然而,当混料成分个数较多且受到的约束条件较复杂时,基于接受拒绝算... 详细信息

混料试验设计在食品生产,工业制造,混合药物研发,投资组合优化等领域有广泛的应用.为了确保设计方案对模型的变化具有稳健性,许多学者在不同准则下提出了混料均匀设计.然而,当混料成分个数较多且受到的约束条件较复杂时,基于接受拒绝算法或逆变换法的混料设计构造方法变得低效且复杂.在本文中,我们基于代表点法提出了线性约束区域上的混料均匀设计的高效构造方法,其主要思想是先基于吉布斯采样算法生成混料试验区域上均匀训练样本,然后通过优化算法将其压缩成能量距离准则下的最优代表点集.通过数值例子分析,新构造方法产生的设计有良好的均匀性和模型稳健性.

关键词：混料试验设计线性约束均匀设计吉布斯采样代表点能量距离

一种基于灰色理论和弱缓冲算子的装备备件预测方法

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智能系统学报 2025年

作者：齐小刚姚兆冬西安电子科技大学数学与统计学院

备件不足或者冗余是维修保障中的经典问题，严重影响维修效率。如何进行准确、有效的备件预测已成为维修保障的关键问题，由于备件预测的短期性和无规律性，灰色预测成为了常用的方法，但目前的灰色预测还存在精度不足的问题。为提升精... 详细信息

备件不足或者冗余是维修保障中的经典问题，严重影响维修效率。如何进行准确、有效的备件预测已成为维修保障的关键问题，由于备件预测的短期性和无规律性，灰色预测成为了常用的方法，但目前的灰色预测还存在精度不足的问题。为提升精度，从光滑化原始序列和模型改进2个方面对灰色预测进行改进，选取了4种不同的模型和3种光滑函数，并进一步构建新的弱缓冲算子来减少因累计计算产生的误差。通过实验表明在不同模型和光滑函数下，构建的算子对精度的提升是可行的，改进效果明显，同模型改进和光滑化结合可以获得更为准确的结果。

关键词：备件预测灰色模型光滑度模型改进缓冲算子维修保障资源预测预测精度