岭估计的影响函数

本文求出了回归系数岭估计的理论影响函数、经济影响函数和样本影响函数，讨论了岭估计的影响函数与最小二乘估计的影响函数的关系以及与方差扰动模型中的岭估计关于扰动因子导数的关系，定义了岭估计的Ｃｏｏｋ距离，比较了岭估计的Ｃｏｏｋ距离与最小二乘估计的Ｃｏｏｋ距离的稳健性。     

边界条件下线性回归模型Cook距离的概率分布

证明了在边界条件下，线性回归模型中Ｃｏｏｋ距离服从Ｆ分布。     

加权回归模型中的影响度量与相关系数

从距离角度研究数据对加权回归模型的影响．建立了加权回归模型中的Ｃｏｏｋ距离,并找到了它与相关系数之间的联系     

随机约束条件下线性回归模型中的联合影响

本文讨论数据集对约束模型的影响问题。建立了单组数据影响与两组数据影响之间的关系。引进了一个新的影响度量，并和Ｃｏｏｋ距离做了比较。     

线性回归模型中强影响度量的一种新方法

本文通过引入主成分，讨论了帽子矩阵所具有的性质，给出了度量线性回归模型中强影响的统计量，并结合实例，验证了该统计量在理论上优于Ｃｏｏｋ距离及应用上简便易行。     

边界条件下线性模型的影响分析

建立了边界条件下线性模型中的Ｃｏｏｋ距离，Ｗ－Ｋ统计量和Ａ－Ｐ统计量，用它们研究了数据对约束最小二乘估计及拟合值的影响问题，得到了一些有意义的结果。     

最佳线性无偏估计中的影响度量与相关系数

本文提出了最佳线性无偏估计中的二个影响度量：Ｃｏｏｋ距离与广义方差比，讨论了它们的统计性质，并揭示了它们与相关系数和内在联系。     

边界条件约束下的Cook距离与相关系数

文［１］提出了边界条件约束下的Ｃｏｏｋ距离，现主要讨论它与相关性之间的联系，找到了它与简单相关系数和复相关系数之间的精确关系，建立了它与广义相关系数之间的不等式关系。     

边界条件约束下的Cookk距离与相关系数

文「１」提出边界条件约束下的Ｃｏｏｋ距离，现主要讨论它与相关性之间的联系，经与简单相关系数和得相关系数之间的精确关系，建立与它与广义相关系数之间的不等式关系。     

具有Rao的简单协方差结构的生长曲线模型的局部影响判断

利用矩阵的广义影响函数和广义Ｃｏｏｋ统计量研究了具有Ｒａｏ的简单协方差结构的生长曲线模型的局部影响问题．得出了各种扰动形式下参数估计的局部影响度量．并通过实例，说明了该方法有效可行，有一定的实用价值．     

An overview on distance and pseudo distance functions and their applications

The fast and accurate collision detection and distance calculation between geometric models is fundamental in robotics, manufacturing and computer-simulated environments. This paper surveys the state of the art in the theory and algorithms of distance and pseudo distance functions between convex sets. An overview on the existing results,including fast algorithms for distance calculation, definitions and properties of various pseudo distance functions (the J-function, the growth distance, and the pseudo minimum translational distance), is presented. The distance and pseudo distance functions are versatile in a wide range of areas.Their applications in robot motion planning, grasp analysis/synthesis, form error evaluation, and engineering optimization is demonstrated.     

时间距离对大学生内疚情绪理解的影响

采用访谈调查方法获得引发大学生内疚情绪的情景，考察大学生内疚情绪的理解是否会受到时间距离的影响。根据调查所得情景编写情景故事，将时间距离设定为3个水平，采用被试间设计，要求被试用自我报告法完成相关问题。结果发现，在时间距离为2天前条件下，被试认为自己产生内疚情绪的可能性显著高于2个月前和2年前；且在时间距离为2天前和2个月前条件下，被试认为自己之后采取弥补性行为的可能性显著高于2年前。得出结论：时间距离会影响大学生内疚情绪的理解，且时间距离越近，被试认为自己产生内疚情绪的可能性越高。     

基于计算机视觉的远距离动态前景测距方法

针对当前测距算法标定步骤复杂、图像匹配困难和不准确的问题,提出了一种远距离动态前景测距的方法,系统中由两个摄像头负责采集实时环境图像,利用前景检测算法检测出实时图像中的目标物,根据透视投影模型通过测量两个摄像头之间的距离、标定板与摄像头之间的距离、标定板自身的宽度和高度等数据,计算出目标物在标定板上映射点的三维坐标;再根据两个摄像头坐标,得到空间中两条直线的方程,则两直线的交点就是目标物的物理坐标;最后利用欧氏距离公式,计算出目标物距离摄像头的距离。通过实验可知,在目标距离小于3000m时,两种方法测量误差均小于3%;当目标距离大于3000m时,计算机视觉动态前景测距和传统测距方法的测得的数据平均误差分别为2.90%和25.50%,计算机视觉动态前景测距方法表现出更高的精度。     

特高压长线路电容电流对距离保护的影响

特高压输电线路是全国统一电网的骨干网架．为保证其安全可靠运行,分析指出了特高压长线路的分布参数特性使传统距离保护的测量阻抗不与故障距离成正比．研究表明,线路空载运行条件下发生经高阻故障时短路电流相对偏小,而特高压输电线路电容电流大,因此线路电容电流可能影响阻抗元件出现超越或拒动问题．同时提出了特高压长线路距离保护的改进措施,理论分析与仿真测试验证了传统距离保护应用于特高压长线路时存在的缺陷,并证明了距离保护改进措施的有效性与可行性．     

运动规律已知的目标脱靶量测量方法

研究运动规律已知的目标脱靶量测量问题.根据多普勒频率和脱靶量的参数方程,提出了一种脱靶量测量的新方法:首先通过时频变换,将目标回波信号表示为以频谱强度为灰度值的图像;然后通过门限检测把灰度图像变为二值图像;最后利用基于随机Hough变换(RHT)的曲线检测,通过求解多普勒频率和脱靶量参数方程获得脱靶量的估计值.打靶实测试验结果表明,该方法能够有效地克服多普勒频率测量误差对脱靶量测量的影响,提高了脱靶量的测量精度.     

融合流形距离与标签传播的改进密度峰值聚类

密度峰值算法依赖于欧式距离实现局部密度的选择,该算法在处理高维数据、存在密度不均匀的类簇的数据集上效果不是很理想.针对以上问题,提出一种融合流形距离与标签传播的改进密度峰值聚类算法(improved density peak clustering combining manifold distance and labe...     

模糊加权距离及其合理性讨论

本文提出的模糊加权距离,反映了模式识别与分类中每一样本的各个分量对“距离”贡献的差异性.这种差异性由本文定义的特征优势的概念所描述,而特征优势的概念则由模糊集理论导出并按照人们的思维方式所确定.本文还就新距离的合理性进行了讨论.实验结果及实用结果表明了新距离的优越性.     

遗传算法的DV-Hop算法改进

DV-Hop算法中,平均每跳距离是影响定位精度的因素之一。针对平均每跳距离带来的定位误差,对锚节点和未知节点的平均每跳距离进行了改进和优化。首先引入遗传算法计算锚节点的平均每跳距离;然后利用跳数小于等于3的锚节点的平均每跳距离加权处理未知节点的平均每跳距离,减少平均每跳距离带来的误差。仿真结果表明,在不增加硬件开销的基础上,改进算法能够有效提高算法的定位精度,并且具有较好的稳定性。     

论植物群落的水平距取样

在植物群落调查中,以水平距计算样方面积或点距的取样方法称之为水平距取样。水平距取样是由群落特征所决定。非水平距取样可能导致显著误差。而除了坡度为零的特殊情况外,我们事先一般并不能排除这种可能性。为了使获得的定量数据准确可靠和便于研究结果的交流比较。在群落调查中以采取水平距取样为宜。     

相似性测度函数分析及其在图像匹配中的应用研究

相似性测度函数在计算机视觉领域有着非常重要的意义.本文对距离和相关两类相似性测度的应用频率进行了统计,发现欧氏距离和曼哈顿距离、相关系数应用频率相对较高.从数学角度对三种测度函数的直观意义进行了研究,比较了各测度函数优缺点,探讨了相似性测度函数中各参数变量在图像匹配中具体意义,并基于模板匹配对三种测度函数的实时性进行了仿真比较.实验结果表明曼哈顿距离测度速度最快,欧氏距离次之,相关系数最差.