3V-JMLE法:计算机自适应测试中一种基于三值矩阵的联合参数估计方法

文章对计算机自适应测试中常用的参数估计法——联合极大似然估计(Joint Maximum Likelihood Estimation,JMLE)法进行了改进,提出了一种基于三值矩阵的联合参数估计方法——3V-JMLE法。基于此,文章以作答反应数据库中被试作答信息为样本,分别采用JMLE法、3V-JMLE法进行参数估计,其对比结果表明:在理想作答矩阵下,3V-JMLE法和JMLE法具有同等的参数估计精度和计算效率;在非理想作答矩阵下,采用JMLE法进行参数估计存在一定的局限性,而采用3V-JMLE法具有很高的参数估计精度并大大提高了计算效率。3V-JMLE法的提出,对于联合参数估计方法的实际估计参数过程有重要指导意义。

基于BP网络的三值动态矩阵控制算法的实现

通过具体分析动态预测控制算法在工业应用中存在的实际问题,提出了一种三值动态矩阵控制算法,该算法主要在优化性能指标函数式中真正地建立了"头、中、尾"3点约束.仿真结果表明,该算法具有系统跟踪精度高、鲁棒性好等优点.同时,针对慢时变、大时延和不确定性系统的跟踪问题,提出了一种基于BP网络的三值动态矩阵控制算法.该算法在三值动态矩阵控制算法的基础上,利用一个3层BP神经网络对被控对象进行辨识.通过仿真,验证了所提算法的有效性.

改进的未确知三值判断矩阵的一致性检验方法

用属性判断矩阵对未确知三值判断矩阵进行一致性检验时,不必对相应的两个属性判断矩阵(iμjm)n×n和(jμim)n×n分别检验,只需对属性判断矩阵(1/4(iμjl+2iμjm+iμju))n×n检验即可.

矩阵广义逆的一个混合反序律

使用矩阵三元组(A,B,C)的乘积型广义奇异值分解,证明了总是存在广义逆矩阵A^((1,2,3)),B^((1,2))和C^((1,2,4)),使得矩阵乘积ABC的Moore-Penrose逆可以表示成如下形式(ABC)^+=C^((1,2,4))B^((1,2))A^((1,2,3)).所获结果是Wibker,Howe和Gilbert的结果的自然推广.