非线性半参数模型最小二乘核估计的迭代算法

基于非线性半参数模型最小二乘核估计,给出了核估计参数分量和非参数分量估计的构造式.导出了利用高斯一牛顿迭代法的计算公式.实测数据的模拟表示该算法具有较好的拟合精度.     

半参数回归模型局部多项式估计的渐近性质

利用最小二乘局部多项式方法建立了半参数回归模型参数分量、非参数分量和误差方差的局部多项式估计,在适当的条件下,得到它们的渐近正态性和最优收敛速度。     

半参数回归模型的渐近正态性

考虑半参数回归模型 yi=x′β+g(ti)+ei,1≤i≤n ,选择近邻函数为权函数,应用最小二乘法得到β、g(·)和σ2 的估计,讨论参数σ2 估计量的渐近性质.     

基于高阶差分方法半参数回归模型中参数的minimax估计

基于高阶差分方法给出半参数回归模型中参数β的minimax线性估计条件,并指出差分方法下得到的最小二乘估计^βdiff为β的minimax线性估计.另外对差分项存在多重共线性的情况,指出参数β的岭估计^βdiff(k)存在minimax估计优良性的条件.     

半参数回归模型小波估计的相合性

研究一类固定设计下的半参数回归模型.通过利用最小二乘法、加权最小二乘法及新方法小波估计法给出了未知参数β的估计,在较弱的条件下给出了β的最小二乘估计∧βn的弱收敛速度、强相合性以及加权最小二乘估计~βn的强收敛速度.     

部分线性变系数模型的Liu估计

研究了部分线性变系数模型中参数分量的有偏估计问题.基于Profile最小二乘方法和Liu估计法构造了参数分量的Profile-Liu估计和剖面最小二乘广义Liu估计,并在一定的条件下,证明了Profile-Liu估计优于Profile最小二乘估计,剖面最小二乘广义Liu估计优于Profile-Liu估计.     

半参数方差函数模型的核与最小二乘估计

介绍具有随机设计的一类半参数方差函数模型。对模型的非参数成份构造了核估计，然后利用最小二乘法估计参数成份，最后证明了估计的若干渐近性质（例如，相合性，渐近正态性等），从而进一步推广和发展了Ｍｕｌｌｅｒ和Ｚｈａｏ的结果。     

半参数估计及其与最小二乘估计的比较与分析

介绍了半参数回归分析原理,初步探讨了半参数模型在测量数据处理中的应用,并通过算例,将半参数回归分析结果与经典最小二乘估计结果进行了对比分析,分析结果表明半参数估计在测量系统误差分离方面具有良好效果.说明半参数回归分析在现代测量中有较好的应用前景.     

半参数测量误差模型中参数的随机加权估计

给出了半参数测量误差模型中参数的随机加权最小二乘估计.讨论了用随机加权方法逼近最小二乘估计的分布,证明这种逼近是以概率1渐近有效的,并用模拟例子验证了提出方法的有效性.     

半参数线性回归模型的最小一乘核估计

提出半参数线性回归模型的最小一乘核估计,通过模拟计算表明该方法是有效的,在与最小二乘核估计的比较中更突出了该方法的稳健性.     

随机删失场合下部分线性模型的最近邻估计

主要讨论了随机删失场合下,误差为NA序列时的部分线性模型,利用基于分布函数的最近邻估计和最小二乘法,给出了部分线性模型的参数和非参数部分估计,并得到了参数估计o(n-1/4)的收敛速度和非参数部分的强相合性.     

近邻系数协同强化人脸图像子空间聚类法

针对最小二乘回归子空间聚类法没有考虑近邻样本对求解表示系数的影响这一不足,提出近邻系数协同强化子空间聚类法.该方法利用近邻样本相似导致表示系数接近的思想定义近邻系数协同强化项.通过近邻样本的系数强化表示系数,从而得到更能反映样本相似度的相似矩阵,进而提高聚类准确率.在6个人脸图像数据集上的实验表明该方法是有效的.     

带有线性测量误差的半参数EV模型的估计

研究一类带有线性测量误差的半参数EV模型的估计问题.通过综合利用核光滑方法、修正最小二乘法和广义最小二乘法给出未知参数和未知函数的估计.在一般条件下,证明了未知参数估计的渐近正态性并给出了未知函数估计的收敛速度.     

基于RBF神经网络的烧结终点预测模型

本文提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的烧结终点预测模型。该模型首先采用改进的最近邻聚类算法确定径向基函数中心,接着应用递推最小二乘法训练网络的权值。通过现场采集数据对该模型进行仿真,其实验结果表明,该模型具有较好的学习能力和泛化能力,为烧结终点的预测提供了一种新的解决方法。     

转子故障的模糊诊断

本文将转子故障的模糊诊断分成两步。首先用综合评判方法列出模糊关系方程,以最小二乘法解方程,诊断得转子相对隶属哪种故障;然后对某特定故障用模糊识别,以择近原则确定其故障程度。     

不同维数下空间对象的反最近邻查询

反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境下基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdnn-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率.     

半参数回归模型的广义Liu型估计

提出了半参数回归模型的广义Liu型估计,并在均方误差下与Esra Akdeniz Duran等人提出的半参数回归模型的Liu型估计β∧d=（X＇X＋1）-1（X＇y＋dβ∧）进行比较,在一定条件下,前者优于后者。最后,用实例验证了该结论.     

基于Simulink的水轮机动态仿真模型研究

采用基于Matlab的Simulink仿真工具箱建立了水轮机非线性模型、线性化模型和水轮机经典模型.重点描述了基于插值计算的水轮机非线性模型的建立过程,详细介绍了利用最小二乘法求解线性化模型中传递系数的方法.并对水轮机调节系统进行了动态仿真试验,比较研究了不同模型的适用范围,认为利用最小二乘法拟合所获的线性化模型对各种研究工况具有较好的适应性.     

薄膜生长初期能量参数影响研究

用Monte Carlo模型模拟了亚单层薄膜在四方形基底上的生长过程.研究了在薄膜生长初期岛的形貌与周围原子作用之间的关系,及扩散原子周围不同位置处原子的势能参数对薄膜生长的影响.计算结果表明,扩散过程中,吸附原子受最近邻位置处原子作用的势能变化影响较大,而受次近邻位置处原子作用的势能变化影响较小;降低扩散原子最近邻位置处的能量参数,相当于升高了基底的温度.     

α-混合误差下纵向数据半参数回归模型的均方相合性

考虑误差为α-混合序列下的纵向数据半参数回归模型,基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数g（·）的估计,在适当条件下,证明了β和g（·）的估计量的均方相合性．