一种用于小样本合格率动态估计的Bayes方法

针对复杂机械产品制造业广泛存在的大批量生产、小样本检验的特点，在采用矩法由历史测量数据构造产品合格率参数先验分布的基础上，提出一种综合历史数据与当前小样本信息进行合格率估计的Bayes算法，建立了动态递推模型，实现了合格率的准确估计。采用统计仿真的方法对动态估计精度进行了分析，给出了依据离线测量数据进行合格率评估的计算实例。结果表明，所提出的方法是有效而且实用的，为质量问题的及时发现和控制提供了依据。     

参数在线学习的动态贝叶斯网络态势估计算法

为快速实现对战场态势的精确估计,提出了参数在线学习的动态贝叶斯网络方法:在基于专家知识确定的动态贝叶斯网络结构模型基础上,用前向递归方法对网络模型的参数进行估计.针对战场态势模型的观测值具有小样本的特性,以狄利克雷分布作为样本的先验分布,采用矩估计法对先验分布的超参数进行估计,以该先验分布的等价样本与观测值实现对网络参数的学习和对战场态势的估计.仿真实验结果表明,应用该方法实现态势估计具有较高的实时性和准确性.     

动态利率模型估计方法的一个实证检验

在分析广义矩估计法和极大似然法原理和方法的基础上，采用上海证券交易所国债回购利率数据对这两种估计方法在动态利率模型估计上的实证效果进行检验．为使其检验结果具有可比性，运用蒙特卡罗法产生仿真回购利率路径，然后对利率模型参数进行二次估计，所得结果就可用于对比评价这两种估计方法．检验结果表明，两种估计方法都能够比较准确地估计长期平均利率θ值，同时都过高地估计均值回复参数；对于波动项参数σ^2和γ值，MLE法的估计均值和标准误差要优于GMM法；总体上MLE法的估计误差明显小于GMM法的误差．     

Pareto分布形状参数的简单贝叶斯估计

针对Pareto分布,在尺度参数已知、先验信息为某一固定时刻分布函数及其标准差的估计值的情况下,参考Kaminskiy等提出的简单贝叶斯估计过程,借助缺一交叉验证法以及核密度估计法,研究了形状参数的简单贝叶斯估计.基于上述先验信息,在估计过程中构造了Pareto分布形状参数的先验与后验概率密度、先验与后验点估计,并给出了在给定任意时刻分布函数及其标准差的先验与后验估计.最后通过一个数值例子说明了这种估计方法,并对灵敏度进行了定量分析.     

先验信息有偏时Bayes估计的PPC优良性条件

Bayes估计在对测量数据进行处理时,充分利用了参数的先验信息和适时的观测信息.在先验信息正确的前提下,Bayes估计相对于LS估计具有Posterior Pitman Closenes即PPC优良性.然而,在许多情况下,先验信息具有主观性,不可避免地存在偏差.利用有偏的先验信息得到的Bayes估计可能不具有这种优良性,为此,给出了这种情况下Bayes估计具有PPC优良性的一个充要条件.鉴于一般情况下先验的精确分布是未知的,用实例给出了一种选取先验方差的方法,用这种方法得到的Bayes估计具有PPC优良性.     

不同先验信息下成功概率的Bayes估计

参数的Bayes估计取决于先验分布和损失函数。在平方损失下,参数的Bayes估计是后验分布的均值。在无信息先验、Jeffreys先验和平方损失下,给出两点分布成功概率的估计,比较了其无偏性、方差、均方误差与风险,并进行了数值仿真实验。结果表明:无信息先验分布下的估计优于Jeffreys先验分布下的估计,无信息先验分布下估计的均方误差小于Jeffreys先验分布下的估计的均方误差,无信息先验分布下估计的风险小于Jeffreys先验分布下的估计的风险。     

正态总体误差方差的经验Bayes估计及其优良性

对正态总体误差方差在共轭先验分布和加权平方损失下导出了其Bayes估计,构造了其参数型经验Bayes(PEB)估计,研究了其在均方误差(MSE)准则下相对于一致最小方差无偏估计(UMVUE)的优良性.当先验分布中的超参数完全未知时,通过数值模拟比较了PEB估计和UMVUE的均方误差,获得了PEB估计的优良性.     

基于有限曲条理论弯箱梁桥位移参数的动态Bayes-CG估计

应用Bayes-CG方法,动态地估计了弯箱梁桥位移参数.基于Novozhilov理论,推导了简支弯箱梁桥有限曲条控制方程,利用谐函数的正交性解决了曲条刚度矩阵元素的耦合问题;结合柔度理论,解决了箱横隔板的超静定求解问题;应用Bayes定理,建立了弯箱梁桥位移参数的动态Bayes误差函数,推导了相应的动态Bayes均值和方差表达式.提出步长的一维自动寻优方案后,结合CG法研究了弯箱梁桥位移参数的动态Bayes估计方法,同时给出了弯箱梁桥位移参数具体估计步骤.典型算例分析结果表明:有限曲条元法是分析弯箱梁桥的有效计算方法,所需条元少且计算精度高;Bayes-CG方法能正确地动态估计弯箱梁桥位移参数,且参数先验信息合理时,待估参数稳定地收敛于参数实际值.     

光滑样条回归的分层贝叶斯方法

从光滑样条回归的贝叶斯解释出发，将光滑参数λ看作先验分布中的超参数．用分层贝叶斯的方法，假定λ的先验分布为伽玛分布，用后验均值估计回归样余．通过模拟表明本文提出的方法具有很好的估计效果．     

动态概率模型跟踪性能退化的实时可靠性评估方法

针对实时可靠性评估中先验信息难以获取、分布假设不符合实际情况的问题,提出一种基于动态概率模型的实时可靠性评估方法.采用Parzen核密度估计构造滑动概率神经网络,使用滑移时间窗进行统计样本的动态选择,以非参数方式实时估计性能退化数据的条件概率分布,将超过失效阈值的分布函数值作为可靠性指标,来实现个体设备无先验信息条件下的可靠性评估.通过对高压水除鳞泵和加热炉风机失效过程数据的分析,验证了该方法的可行性和实用性.     

Buhlmann-Straub信度模型的估计与检验

研究了Buhlmann-Straub信度模型的参数估计和随机效应的检验,以及它们的统计性质. 参数估计采用两步估计法,用F检验对随机效应进行检验.在两步估计法中, 利用正交变换得到了总平均的估计, 然后采用拟合常数法得到了方差的估计,并证明了该估计是无偏估计.通过残差平方和构造了F检验统计量对是否有随机效应进行检验,并得出了检验的势函数是检验方差的增函数.最后将估计和检验的方法应用到实例中, 得到了较好的效果.     

一种基于DAVAR的FOG随机信号处理新方法

为定量描述光纤陀螺(FOG)测试信号中各误差分量的动态变化过程,分析了多个随机信号处理方法的优缺点,指出了常用Allan方差分析不能辨识FOG信号非平稳性因素的不足,提出采用动态Allan方差(DAVAR)对FOG信号动态特性进行分析,采用二维表示法定量描述FOG各主要噪声项变化过程。实验结果表明,DAVAR能够反映FOG数据的非平稳特性;利用二维表示的方法,可准确地反映动态误差中各噪声项的变化特征。新的方法可作为FOG信号非平稳性分析的一种定量评价工具,为研究各干扰因素对FOG组成系统精度的影响提供理论参考和评价依据。     

基于TURBO原理的复杂环境中UWB时变信道的跟踪估计

在复杂环境的超宽带通信系统中，信道估计的正确与否直接关系到接收机的性能。首先给出了一种基于Intel模型的时变信道仿真方法，以该超宽带时变信道为研究对象，提出一种基于TURBO原理和连续信道译码、结合训练比特的信道估计方法，能够直接估计本地接收模板，并跟踪信道的时变性。与先估计信道冲激响应，再重构模板信号的方法相比，大大简化了估计的过程。     

QR分解在方差分析中的应用

在线性混合模型的方差分量估计中,方差分析估计是一种很重要的估计方法。应用此方法估计过程中,所求的方程组的系数矩阵是上三角矩阵,很容易求得其解,然而它的计算会随着数据的增多变得既耗时又不稳定。用QR分解的方法计算方差分量的估计,不用计算投影阵及广义逆矩阵,而且参与运算的矩阵的阶数相对比较小,节约了存储空间。利用QR分解,讨论其在线性混合模型中方差分量的方差分析估计中的应用。     

广义岭型主成分估计在降维估计类中的方差最优性质

定义了一类降维估计,称为广义岭型降维估计类.在这类降维估计中,用矩阵求特征值的方法研究了广义岭型降维估计的方差最优性质.证明了它的方差阵最小,方差阵的特征值最小.进一步导出了广义岭型主成分估计的方差和、方差阵特征值乘积及方差阵的正交不变范数最小.     

基于大气测量信息的风估计算法研究

针对投放开环飞行子弹药的空地布撒武器命中精度受平面风影响严重的问题,提出在具有SINS/GPS系统的空地制导布撒武器硬件基础上,加装大气测量设备进行平面常值风速、风向估计.根据空地制导武器的不同射程、动力及弹道方案,分别提出开环制导飞行风速估计算法及闭环飞行风速估计算法.建立六自由度模型,利用相应误差源对闭环风速估算方法进行验证与精度分析.仿真表明该算法精度较高,具备较强的实际工程应用潜力.     

模糊时间序列预测在动态经济系统预测中的应用

研究适合于动态经济系统的预测方法，对指导我国现阶段的经济工作有很大的意义。为尽可能地减少对动态经济系统预测的偏差，将模糊数学的理论应用于预测过程中，应用模糊时间序列预测方法，解决带有模糊信息的动态预测问题，使所得出的预测结果能够更加符合现实的需要。     

基于NET平台薪酬岗位价值动态测评算法设计

借鉴概率统计中的期望、方差、N（0，1）正态分布与置信区间等理论，以薪酬考评中岗位测评为背景，利用岗位测评量化指标，建立了一套严格的岗位价值动态测评方法，通过加权集与数字对称交换等算法设计，不仅能快速确定岗位价值，而且能大大减少岗位重测的可能性与测试次数，有利于工作效率的提高与测试的准确性。     

考虑帧间动态特征的音色变换算法

基于G auss ian混合模型的音色变换算法在预测目标说话人频谱时会出现过平滑问题,导致声音转换结果的音质下降。该文分析了造成过平滑问题的原因,并提出一种考虑帧间动态特征的音色变换改进算法,在估计参数的目标函数中加入了连续性和方差的影响,从而改善了映射结果的帧间连续性,并使方差最大化,克服了过平滑现象。实验表明该算法在保证变换结果的目标倾向性的同时,能够使变换语音的音质主观意见得分由3.11提高到3.89,证明动态特征对提高音色变换的音质有重要意义。     

基于改进阈值函数的体震信号平移不变去噪

体震信号微弱,受仪器、环境因素等方面的影响,常常含有大量噪声,研究一种基于改进阈值函数的平移不变法用于体震信号的去噪.针对体震信号选择了合适的小波基,说明了小波分解后各尺度上噪声方差的估计方法,分析了所改进阈值函数的性能及特点,并给出了算法的实现步骤.与基于硬、软阈值函数平移不变法的去噪效果比较,基于改进阈值函数平移不变法去噪后的体震信号波形平滑,特征点幅值无衰减.其功率谱密度与原始信号功率谱密度的对比结果表明,基于改进阈值函数的平移不变法能够在去噪的同时更好地保留原始体震信号的特征.