简介：目前国内保险财险公司对汽车保险等业务进行定价和费率厘定最常用的是广义线性模型。然而，数据的特点、实务的需要和技术的发展使得广义线性混合模型成为更适合对保险数据进行统计建模的工具。将广义线性混合模型应用于保险索赔业务中，以一组实际的保险数据为样本，利用R软件进行实证分析。该研究对保险公司的精算人员进行非寿险分类费率厘定的模型创新具有重要的参考价值。

简介：在Banach空间中讨论一类新的广义非线性混合型拟变分包含问题.用预解算子的概念,建立了一种解此类问题的算法.所得结果改进、推广和统一了文献中的一些结果.

简介：非线性混合效应模型法广泛应用于临床各类药物的群体药动学参数估算。本文通过对国内外近十年来大量运用该法研究的论文进行归纳整理，介绍群体药代动力学研究中非线性混合效应模型法的临床应用进展。

简介：在Banach空间中讨论一类新的广义非线性混合型拟变分包含问题.用预解算子的概念,建立了一种解此类问题的算法.所得结果改进、推广和统一了文献中的一些结果.

简介：针对线性回归模型Y＝Xβ＋l的典则形式Y=a01＋Z＋l,l-（0，σ^2I）在设计阵X呈病态时，提出了一类新估计（k;q）=（OkIq＋Aw^A1O）^-1Z＇Y，称之为广义岭型估计．优点是结合主成分估计和岭估计的思想和方法，将X＇X的特征值分为不同大小属性的两部分A1与A2，并分别添加不同的常数，致使新估计类的均方误差大幅降低的同时计算量大大减少，而且便于对原变量做出解释．文中进一步讨论了该估计优于岭估计的k的存在性以及充分条件．

简介：根据Logistic模型基本原理建立事故概率预测模型，并对事故概率进行预测。通过模型预测结果与实际值对比，得出利用广义线性预测模型对事故概率进行预测具有一定可信度。

简介：1引言1993年,Chang和Huang在文中首次引入并研究了一类模糊映象的相补问题,讨论了解的存在性及由算法所构造的序列的收敛性.本文引入并研究了一类新的模糊映象的广义非线性相补问题,讨论了这类问题解的存在性及由算法所构造的序列的收敛性.

简介：利用粘性方法和补偿列紧理论，得到了２×２非严格双曲守恒律组初值问题广义解的存在性。

简介：本文利用Legendre变换,给出了小变形非线弹性力学最小势能/余能原理的新提法;在最小势能/余能原理新提法的基础上,用线性Lagrange乘子法,解除应力—应变/应变—应力关系在内的全部约束条件,建立了新的三类变量广义势能/余能原理;推导了相应的线性弹性力学广义势能/余能原理及其广义杂交元模型,为工程应用提供了新的理论基础。

简介：摘要：随着大数据时代的不断发展，线性模型的应用更加普遍，广义线性模型因而就突显出它很大的优势，具有更大的发展前景和研究价值。广义线性模型在统计分析中是一个非常重要且应用比较广泛的模型。本文介绍SCAD 的惩罚来产生系数估计，再分别用CV准则、AIC

简介：研究了一类完全广义集值强非线性混合似变分不等式在自反Banach空间下的问题，借助一个极大极小不等式，证明了这类完全广义集值强非线性混合似变分不等式的解的存在唯一性定理。

简介：模糊自动机是自动机理论与基础研究的一个重要内容.然而如何对模糊自动机进行构造至关重要.在给出广义可能测度下线性时序逻辑语构公式所对应模糊交替Btchi自动机构造方法基础上，并对其归纳验证.结果表明，模糊交替Buchi自动机所识别的语言与广义可能测度下线性时序逻辑公式语义一致.

简介：本文用Laplace变换法把RDDE振动的充要条件推广到广义情形。

简介：摘要：广义线性模型是监督学习中常用的模型，其中最小二乘法模型、岭回归模型、Lasso模型是广义线性模型中非常重要的模型，本文首先从原理及数学表示方面介绍了以上3种模型的特点，然后介绍了模型在Scikit-learn中的应用，最后介绍了3种模型的优缺点以及应用场景。

简介：将YoshiseA.提出的求解线性互补问题（LCP）的内点算法进行了推广,由此给出了一种求解广义线性互补问题（GLCP）的内点算法--路径跟踪法.分析了算法对于GLCP的可行性,并在较弱的条件下,证明了该算法具有多项式复杂性.

简介：常规多波联合反演采用Zoeppritz方程的近似式构建正演方程,反演过程中需要假定背景纵横波速度比为常数,其反演精度不高,稳定性不好。本文提出了一种基于精确Zoeppritz方程的多波联合反演方法,结合贝叶斯方法进行广义线性反演。本方法基于精确Zoeppritz方程构建正演方程,避免了近似式反演在大角度时引起的误差;利用贝叶斯方法引入模型参数的先验分布信息,作为反演的正则化项,降低了反演的不适定性;反演目标函数中引入低频软约束,稳定了反演低频结果,提高了反演的鲁棒性;在求解反演目标函数时,利用快速算法,降低了反演的运算量。经过模型试算,证明了该方法的优越性和抗噪性;并在实际资料的应用中证明了该方法的实用性和有效性。

简介：为提高强背景噪声下频谱分析的特征提取能力,突出所关心的特征谱线,在非线性变换方法的基础上,提出了广义非线性变换方法。对比分析结果表明:广义非线性变换方法将固定的放大阈值改为可变值,提高了该方法实际应用的灵活性和适用性,易于获得最佳的特征谱线增强效果。

简介：建立常数化的Jacobian矩阵是提高状态估计速度重要途径之一，此文提出了一种基于广义特勒根定理的混合量测状态估计方法，在等效电流变换方法基础上利用广义特勒根定理建立了可不忽略次要因素的常数化的Jacobian矩阵，解决了现有状态估计方法中建立常数化的Jacobian矩阵带来的数值稳定性问题，使得算法具有理想的收敛性，对各种分布量测均具有较强的兼容性，并具有计算速度较快、充分利用WAMS和SCADA系统测量数据、收敛性好的优点。通过IEEE-30节点系统对方法进行了验证，算例结果充分证明了该方法的有效性。

简介：有效求解矩阵Penrose广义逆是一个困难的问题．首先将求解Penrose广义逆转化为求最小极值问题，结合粒子群算法和差分算法的优点，设计了混合智能算法．仿真实验结果表明：混合智能算法求解Penrose广义逆是有效的和可行的．算法易于计算机实现，计算精度高．

简介：研究了广义线性系统Ex=AX的初值问题解的存在唯一性的充要条件和求解公式。