统计流形在切丛上提升的等积仿射结构

具有等积仿射结构的统计流形在贝叶斯统计理论中有着重要应用,主要讨论统计流形及其切丛上的等积仿射结构,得到了统计流形的无挠仿射联络和其在切丛上提升的仿射联络的等积仿射性是一致的.     

局部对称伪黎曼δ-拼挤流形中的极大类空子流形

在子流形几何中,极小子流形的研究是一个热门课题,许多作者做了研究.伪黎曼流形在物理和数学上都具有重要的研究价值,自然伪黎曼流形中的极大子流形就成了大家所关注的对象.局部对称伪黎曼流形是伪黎曼空间型的推广.主要研究了局部对称伪黎曼δ-拼挤流形中的极大类空子流形,通过活动标架法对子流形的第二基本形式模长平方的Laplacian进行了计算,从而得到了这类子流形是全测地子流形的一个充分条件,推广了局部对称空间中全测地子流形的外围空间.     

关于δ-Pinching流形中具有平行第二基本形式的子流形

研究了δ-Pinching流形中具有平行第二基本形式的子流形,获得了这类子流形的第二基本形式模长平方的一个拼挤定理。     

关于δ-Pinching流形中具有平行第二基本形式的子流形

本文研究了n+p维的δ-Pinching流形Nn+p中具有平行第二基本形式的子流形,获得了这类子流形关于第二基本形式模长平方的一个Pinching定理和积分不等式。     

拟常曲率黎曼流形中具有平行平均曲率向量的子流形

研究拟常曲率黎曼流形中具有平行平均曲率向量的紧致子流形. 通过计算子流形第二基本形式模长平方的拉普拉斯, 利用Stokes定理, 得到这类子流形的一个积分不等式. 使得对拟常曲率黎曼流形中紧致子流形的研究由极小子流形和伪脐子流形情形扩展到具有平行平均曲率向量的情形.     

具有平行第二基本形式且法曲率张量场消失的子流形

研究了δ-Pinching流形中具有平行第二基本形式且法曲率张量场消失的子流形，获得了这类子流形的第二基本形式模长平方的一个拼挤定理。     

子流形上的F-调和映射

文章从子流形的平均曲率和第二基本形式长度平方的条件出发,研究了欧氏空间或球面的子流形为出发流形或目标流形的F-调和映照的稳定性,得到一些不存在性定理,从而推广了有关作者的结论.     

复流形上的CR-子流形

利用不变形式的方法对复流形上的CR-子流形进行了一定的研究，首先考虑外围空间是复空间型的情形，得到了子流形是平坦流形或CR-乘积的条件，进一步考虑外围流形为更一般的不定复空间型，得到了它的子流形是全纯子流形和类空全纯子流形的条件。     

局部对称空间中的紧致极小子流形

研究了局部对称的黎曼流形N^n＋p中的紧致极小子流形M^n，推广了这类子流形中已有的结果，得到了与子流形的第二基本形式模长的平方口有关的Pinching定理。     

伪黎曼空间型中具有常数量曲率类空子流形

研究了伪黎曼空间型中具有常数量曲率的类空子流形,通过构造一个自共轭的微分算子,建立了该微分算子与第二基本形式模长平方的拉普拉斯之间的关系;讨论了该类子流形的一些性质,获得了使此子流形成为全脐子流形的一个条件;得到了关于第二基本形式模长平方的一个积分不等式.     

贝叶斯推断在土壤微生物生物地理学中的应用

微生物生物地理学主要研究微生物的分布格局及其驱动机制,经典频率数理统计方法是当前该研究领域中广泛使用的统计方法.近年来,贝叶斯推断作为重要的随机模拟数理统计方法正不断地应用于土壤微生物生物地理学的研究中.介绍了贝叶斯推断与经典频率数理统计的区别;描述了贝叶斯推断在土壤微生物生物地理学研究中的基本分析流程,包括模型构建、...     

基于贝叶斯的Web系统DDoS攻击行为检测机制

提出一种基于贝叶斯的针对Web系统DDoS攻击行为检测机制,利用站长统计工具得到Web系统访问数据,引入贝叶斯定理,计算可能发生DDoS攻击的概率.实际测试表明,该机制能够有效判断是否存在针对Web系统的DDoS攻击行为,并能激活防御策略,切断无访问深度且停留时间过长的连接.     

先验分布确定方法的分类研究

先验分布的确定问题是贝叶斯统计学首要的基本问题。根据统计推断所利用的3种信息(先验、总体、样本信息)的不同应用,对常用的先验确定方法进行了一定的分类整理,并提炼了数据控制下的先验这一概念,以区别无信息先验和非主观先验概念。     

估计一个蛋白质家族属于一个新折叠子的概率

关于蛋白质家族、结构和新功能的统计推断是应用数理统计的一个前沿交叉研究方向.本文以蛋白质结构分类数据库SCOP和序列分类数据库Pfam为基础,结合SCOP数据库的动态信息,我们估计出覆盖当前Pfam数据库所需的折叠子总数;通过SCOP中新增家族在Pfam中的对应家族所属的折叠子是否已知为先验信息构建贝叶斯模型,估计了不同规模的Pfam家族贡献新折叠子的概率分布.     

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络（DBN）对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法，使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中．该方法的基本思路是，将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型，给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法，进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计，并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习，以解决假设条件要求的转移概率的时不变性．原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性．     

基于SAS程序模拟运算的函数模型Y=(a+bX)/X+ε参数估计及其应用

数学模型参数的估计常采用经典统计方法,本研究将SAS程序和贝叶斯统计相结合,对非线性回归模型Y=(a+bX)/X+ε进行参数估计,并通过实例演示验证了该方法的有效性,为统计方法提供了新的手段和途径.     

基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木树高-胸径模型

【目的】贝叶斯统计法在提高参数稳定性上有较大的优势,但在森林生长模型中的应用并不多见。研究贝叶斯方法在树高-胸径模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林树高生长预测提供支持。【方法】以蒙古栎天然异龄林为对象,基于197块蒙古栎天然异龄林固定样地数据,采用传统极大似然法、贝叶斯法估计树高-胸径基础模型,以及极大似然法与层次贝叶斯法估计树高-胸径混合效应模型。随机抽取80%的样地数据用于建立模型,剩余的20%用于检验模型,基于基础模型与混合效应模型,利用经典概率统计法(极大似然估计)、有先验信息的贝叶斯统计法和层次贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过绝对平均误差(MAE)、相对平均误差(RME)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RMSE%)、决定系数(R²)、赤池信息准则(AIC)和偏差信息准则(DIC)指标来确定。【结果】对于基础模型,有先验信息的贝叶斯统计参数可信区间集中。对于混合模型,层次贝叶斯法估计的固定效应参数可信区间较传统方法更为集中,但随机效应参数可信区间相较极大似然法的置信区间更为扩散。使用层次贝叶斯混合效应模型的拟合效果最好,其决定系数R²为0.946。MAE、RMSE和RMSE%指标显示,层次贝叶斯法估计的模型精度最高,其次为极大似然估计的混合效应模型,贝叶斯法估计的基础模型以及极大似然估计的基础模型精度较低。【结论】层次贝叶斯统计法在拟合树高-胸径模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。此外,层次贝叶斯法能够以之前建立的模型结果作为先验信息而建立新的模型,是森林经营单位更新模型的可选方法之一。     

贝叶斯学派丰富和发展了古典统计学

贝叶斯学派和古典统计学派在统计的基础理论和方法上一直存在争议．本文运用对比分析的方法，从兼容、发展、精确度客观等四个方面，论证贝叶斯学派丰富和发展了古典统计学．     

关于三参数Pareto分布的参数估计问题

在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计;按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质;根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n-1)。