完整的最小二乘递推算法及其对跟踪与预报的应用

借助广义逆矩阵的理论，本文分别就一般加权情形、最优加权情形和指数加权情形，给出了无需事先提供待估计量的任何初始统计知识而能获得严格意义下的所谓完整的最小二乘递推(PRLS)算法。应用这种算法，分别得到了某些线性系统的无差和无偏状态估计以及机动目标多模型跟踪与预报(MMTP)算法。     

平方损失下区间有界的位置参数函数极小极大估计

给出了位置参数θ区间有界时，函数ｈ（θ的极小极大估计存在的一个充分条件，并据此对一些分布的参数估计进行了讨论。     

分形插值函数与分形平移曲面

本文在R~3中构造一平移曲面,使其为通过N+1个给定点的xog坐标面上一矩形域上的连续分形插值函数的图,并为某个双曲迭代函数系的吸收子,进而讨论了与该迭代函数系相关的码空间、抽象动力系和分形插值函数的动差,而且就一类特殊情况讨论了分形曲面的分形维数.最后,我们讨论了与一类非双曲迭代函数系相关的分形插值函数、分形曲面.     

基于强跟踪滤波器估计的最优融合方法

在分布式雷达数据处理模式中 ,数据融合是获得较精确的目标轨迹的主要环节。为克服卡尔曼滤波器对初始值敏感、鲁棒性差和对机动目标跟踪性能差的缺陷 ,通过利用各传感器的观测数据 ,采用强跟踪滤波器对目标进行跟踪 ,以改善目标状态估计的精度。对判定源于同一目标的状态估计值 ,给出了一种估计状态线进行性组合的最优融合准则。得出了实际数据的实验结果。     

在UBBE框架下考虑不肯定的上界的估计方法

对目前的ＵＢＢＥ模型进行了适当的推广，使在解决估计问题时可以考虑那些可能是误差上界的数值，并在此基础上提出了一种方法，能够通过对估计精度和可靠性进行合理的权衡确定所需估计值，实际案例研究结果表明所提方法能够较好地解决估计精度和可靠性之间的矛盾。     

NA样本回归函数递归型估计的强相合性

本文在NA相依样本下给出了非参数回归函数加权递归核估计gn(x)=n∑(i=1)yi(xi-xi-1)/hi K(x-xi/hi)的渐近无偏性和相合性的充分条件。其中这里得到的充分条件与一般加权回归函数核估计的相合性几乎完全一致。     

非线性似变分不等式组的Mann迭代算法

引入了对称上强制的定义,提出了非线性似变分不等式组问题的Mann迭代算法,并证明了该算法在一定条件下的收敛性,使笔者提出的算法比文献[1]更具普遍性.     

“回归直线法”在公司理财中的应用研究

介绍了回归直线法的由来,给出了相关性检验的两种方法:相关系数法和方差分析法,在此基础上,又给出了误差估计的3种简单方法:最大误差法、平均误差法和标准差法,使“回归直线法”在公司理财中的广泛应用,不仅具有可操作性,同时更具有可靠性.     

q-致光滑Banach空间中带误差项的Mann迭代过程

在q(>2)一致光滑实Banach空间中,运用新的数学分析技巧,给出一类非Lipschitz及非值域有界的Φ强增生映射和Φ强伪压缩映射的带误差项Mann迭代序列的收敛定理,推广并概括了目前一些相应结果.