基于R-L模型的参数识别快速方向元件

论述了基于R-L模型的参数识别方向保护原理，即通过求取系统参数R和L，利用内部和外部故障时系统参数R和L的符号关系来判断出故障的方向．该原理使用了基于R-L模型的解微分方程算法，因此不受非周期分量的影响．通过仿真比较R-L模型和分布参数模型的相频特性可知，该方法有很好的频带适用范围．针对无穷大电源系统中和经高阻接地时存在的电压灵敏度不足的问题，采用保护安装处的记忆电压代替其电压故障分量，从而使保护可以判别出故障的方向．经计算软件ATP仿真表明，该方法可以在5ms甚至更短的时间内判断出故障的方向，使保护的动作速度和灵敏度都能得到很大提高．     

α阶连续与分数阶积分函数的连续性

引入了函数α阶连续的概念,给出了分数阶连续的两个充分条件和一个必要条件,以及不同分数阶连续的关系,讨论了Riemann-Liouville分数阶积分函数的连续性,并给出了任意阶R-L积分连续的一个充分条件。     

二元相依生存数据的贝叶斯统计诊断

基于FGM Copula函数刻画二元相依生存数据的相关关系，B样条函数拟合边际基本危险函数，建议半参数二元相依生存模型，相比较于全参数模型，其更为灵活柔性，适应范围更广.在贝叶斯理论框架下，基于Gibbs抽样和MH抽样的混合算法，对模型未知参数进行估计同时，建议了贝叶斯数据删除影响分析和贝叶斯局部影响分析的统计诊断方法.数据模拟和实例分析例证了所提出的半参数模型及其算法的可行性，所建议的统计诊断方法能检测出潜在异常点或强影响点.     

荧光3维解卷积成像及其正则化方法

解卷积荧光成像方法由于能够提高图像质量,因此在生物领域得到越来越广泛的应用。该文基于RichardsonLucy(R-L)算法,提出全变分(TV)正则化的盲解卷积算法。采用根据实际实验系统参数仿真的球模型以及真实的荧光图像,来比较正则化前后图像的复原效果。结果表明:R-L算法可以去除由于点扩散函数引起的大部分模糊,而随着迭代次数的增加,TV正则化算法能抑制噪声的放大。TV正则化的盲解卷积算法在复原实际的生物图片中效果较好。     

基于SA-MCMC算法的非线性测量误差模型数据删除影响

为了研究非线性测量误差模型强影响点的识别问题,首先将非线性测量误差模型中存在误差的不可观测的数据当作缺失数据,利用SA-MCMC算法求得模型参数的最大似然估计,然后用Q函数代替可观测数据的对数似然函数进行影响分析,得到了建立在Q函数基础上的广义Cook距离及其一步近似,最后通过算例说明了诊断统计量的有效性.     

基于数据删除的Poisson-Gamma模型的影响评价

为了研究记数数据对于Poisson-Gamma模型的影响，该文通过引入EM算法，利用基于完全数据似然函数的条件期望进行影响诊断分析，并且进一步基于数据删除模型研究全局影响，得到了数据删除模型中参数估计的一步近似和相应的广义Cook距离和Q-距离。最后，利用所得统计量获得一个实际记数数据中的影响点，结果说明该文提出的方法是有效的。     

典型机械加工表面形貌统计参数分析

为得到粗糙接触表面接触模型的计算参数,开展了典型机械加工表面的统计参数分析与研究.采用表面轮廓仪测量了典型加工方法下得到的不同粗糙值的表面形貌数据,根据ISO 11562标准,使用零相移高斯滤波对表面轮廓进行处理得到表面粗糙度数据;基于三次样条曲线拟合的方法和凸峰独立的原则,提出一种新的凸峰定义方法,分析拟合后的数据得到表面凸点的高度分布函数、凸点平均半径和密度等接触模型计算参数.分析结果表明:粗糙度参数对高度分布函数、凸点平均半径和密度均有显著的影响,而加工方法对平均曲率半径影响较小,对高度分布函数和密度影响较大.     

广义指数-帕累托(Ⅳ)混合模型

有限多个分布的混合模型在经济学、可靠性分析等方面应用广泛.基于实践中的许多观测数据可能取自于两个或更多的分布总体,构建了广义指数-帕累托(Ⅳ)混合模型,并研究混合模型的相关统计性质.讨论了模型中各参数对密度函数的影响,给出了模型的风险函数的具体计算公式及参数对风险函数的影响.给出了混合模型前四阶矩的解析表达式,进而得出峰度和偏度等相关统计量的计算公式.给出了平均偏差的解析表达式,并且使用EM算法给出混合模型的参数估计.实证方面,使用丹麦火险数据做拟合分析,比较了7个模型的拟合效果.结果显示,广义指数-帕累托(Ⅳ)混合模型拟合效果最优.     

空间相关分析因素对储层建模中克里金估计结果的影响

研究采样数据的空间分布及合理地选择参数是得到符合真实地质情况的克里金估计结果的基础。利用某储层数据来研究空间相关分析的主要影响因素与克里金估计结果的直接关系 ,为正确使用这些参数提供参考。这些因素与参数包括采样点的位置分布特征、变差函数模型的块金效应、变差函数模型的变程、变差函数模型的类型、空间结构的各向异性和空间搜索范围。在分析每种因素影响的同时 ,给出了相应的实际数据估计的结果图。研究结果表明 ,距离估计点较近的采样点对估计结果的影响较大 ;主轴方向的采样点比垂直于主轴方向上的采样点对估计结果的影响大 ;搜索半径通常取 1.3～ 2倍的变程值。同时还认为 ,在大多数情况下应选用球状模型和指数模型 ,除非十分必要时使用高斯模型     

Poisson模型中基于Score检验统计量的影响诊断

通过加权扰动模型和变量扰动模型得到了检验统计量的影响度量,给出了金融和医疗领域的计数型纵向数据的异常数据的诊断方法,通过数值实例说明影响度量函数的有效性.