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．     

相依回归系统参数的一种有偏估计

对二个相依回归方程组成的线性系统,提出两种新的有偏估计广义岭型协方差改进估计和广义岭型两步协方差改进估计．讨论了这两种估计的优良性质,给出的这两种估计是岭型协方差改进估计和岭型两步协方差改进估计的推广．     

广义最小二乘估计的稳健性

讨论了协方差阵未知的椭球等高线性模型中的稳健性问题. 证明当协方差阵在一定范围内变动时, 广义最小二乘估计在一大类损失函数下都是风险最小的估计; 广义最小二乘估计关于协方差阵和损失函数 同时具有稳健性.     

基于黎曼字典和ScSPM模型的场景分类

场景图片的局部信息包含2类:像素统计分布信息和像素动态变化信息.经典场景分类模型Sc SPM仅考虑了前者,利用协方差矩阵度量局部像素动态信息,作为Sc SPM模型的互补分类信息,以提高场景分类准确率.为解决协方差矩阵特征的聚类问题,使用基于黎曼度量的顺序聚类算法,然后利用提出的局部软分配算法编码协方差矩阵.标准场景库的实验证明了所提思路能够显著提升Sc SPM模型的分类精度.     

带有色噪声的广义系统信息融合Kalman滤波器

对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器广义离散随机线性系统,应用奇异值分解,提出了广义系统多传感器信息融合状态滤波问题.基于Kalman滤波方法,在线性最小方差信息融合准则下,给出了按矩阵加权融合降阶稳态广义Kalman滤波器.为了计算最优加权,提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式.一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.     

广义协方差改进估计的优良性

对半相依回归线性系统,我们周期地使用迭加信息的方法,得出了回归系数广义协方差改进估计。这个估计系列的方差是单调不增的。它改进了回归系数的协方差改进估计。特别当m=2时,我们不对误差向量的分布及设计阵之间的关系作出任何假设,而得到广义协方差改进估计的极限便是BLUE的结果;当协方差阵未知时,得到了两步估计的表达式。     

分形集上的Ostrowski型不等式和Ostrowski-Grüss型不等式

在分形集上建立了涉及二阶局部分数阶导数的局部分数阶积分的恒等式。利用这个恒等式得到局部分数阶积分的广义Ostrowski型双边不等式。利用局部分数阶广义Grüss不等式,得到局部分数阶的广义OstrowskiGrüss型不等式。     

广义系统多传感器信息融合降阶状态估值器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,基于奇异值分解,将其化为等价的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差最优加权融合准则下,提出了最优加权融合降阶稳态广义Kalman估值器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,可减少计算负担和改善局部估计精度。为了计算最优加权,提出了局部估计误差方差阵和互协方差阵的计算公式。     

带有色观测噪声的广义系统Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将带有色观测噪声的系统变换为等价的带相关噪声的两个降阶多传感器子系统.应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按块对角阵加权融合准则下,提出了按矩阵加权融合降阶广义Kalman滤波器,可减少计算负担和改善局部滤波精度.为了计算最优加权,给出了局部滤波误差协方差阵的计算公式,证明了融合器和局部滤波器之间的精度关系.一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.     

提高超声C扫描图像分辨率的插值方法研究

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.     

广义随机空间内的地基承载力可靠度分析

针对岩土剪切强度参数粘聚力与内摩擦角之间具有相关性的特点，引入广义随机空间概念，推导出广义随机空间内地基承栽力可靠度分析的计算公式，并编制成应用程序，对某工程的地基承载力可靠度进行分析，结果说明在岩土工程可靠度分析中，随机变量之间的相关性对可靠度分析的结果影响很大，必须予以考虑。     

广义压缩最小二乘估计中的一个影响度量

广义方差比是一个效率度量.这里用它作为判定数据时广义压缩最小二乘估计的影响度量,讨论了数据对广义压缩最小二乘估计的影响问题.找到了广义方差比度量与Hoetelling广义相关系数的精确关系.     

广义共轭量对的测不准关系讨论

本文取用曲线坐标下动量算符的一种厄密形式,导出了对于广义共轭量对(p_1)普遍适用的测不准关系式并对其结果进行分析与讨论,解决了常见形式用于角变量时出现的困难。     

二元复变广义解析函数的Plemelj公式

为了得到二元复变广义函数的Plemelj公式，先将二元复变广义解析函数表示为解析函数与几个奇异积分算子的和，研究相关的几个奇异积分算子的估值，在此基础上，利用奇异积分算子的性质和解析函数的Plemelj公式，得到了二元复变广义解析函数的Plemelj公式。     

探测数据对加权回归模型影响的度量

用方差比和广义方差比作为影响度量，从估计效率角度研究数据的剔除对加权回归模型的影响．建立了这两个影响度量与相关系数和广义相关系数之间的精确关系．     

分析力学中广义坐标的选取

如果一组独立变量及其时间变化率能够完全描述体系的任一运动状态,这组独立变量就可取为广义坐标,否则将出现错误的结论.     

广义二项回归模型的影响诊断

本文系统研究了广义二项回归模型的统计诊断和影响分析方法, 给出了模型的参数估计和模型中散度参数检验的Score统计量,并基于数据删除模型和在3种局部扰动情形下,研究了模型影响分析问题,最后通过两个数值例子验证了本文方法的有效性。     

广义次序统计量的任意维边际密度函数

广义次序统计量包括许多用以描述有序变量的随机模型,研究广义次序统计量使人们能够采用统一的观点去看待这些具体的模型,揭示其内在的性质。本文用数学归纳法给出了广义次序统计量的任意维边际密度函数的显示表达式,这对进一步探讨广义次序统计量性质具有十分重要的意义。     

广义多元凸函数与控制不等式(Ⅰ)

将著名的一元控制不等式推广到多元的情形,获得了一个重要的多元凸函数的控制不等式。引入了广义多元凸函数概念,并且给出了一个实用而简洁的广义多元凸函数的判据。作为多元凸函数的控制不等式在矩阵方面的初步应用,获得了矩阵特征值和奇异值的简洁的控制不等式。     

广义t分布的EM估计

在广义t分布的自由度参数未知时,自由度参数的最大似然估计不存在,而矩估计和最大似然估计不相合。通过建立广义t分布和正态混合分布之间的关系,能够在不完全数据框架下讨论自由度参数的最大似然估计。给出了广义t分布的Bayes分层表达,证明了参数的共轭先验和两类隐变量的数学期望。讨论并分析了广义t分布的EM类算法及估计的标准差的计算。通过Monte Carlo模拟,分析了广义t分布的参数估计问题。