一类强偏差定理与Laplace变换方法

利用似然比的概念研究相依连续型随机变量序列的极限性质 ,得到一类用不等式表示的强极限定理 ,即强偏差定理 .证明中提出了将Laplace变换应用于强极限定理的研究的一种方法 .     

基于LDPC编码的协作HARQ对数似然比加权合并方法

协作混合自动重传请求（Hybrid Automatic Repeat Request,HARQ）机制选择信道状况最优的中继节点来执行重传,比传统HARQ更能适应无线信道的变化.为了同时解决HARQ合并方法的性能和适用性问题,提出了一种对数似然比加权合并译码方法,将各次接收信号的对应比特对数似然比按信道频域冲激响应功率进行加权合并译码,能显著降低系统误码率.仿真结果表明,对数似然比加权合并方法具有逼近最大比合并算法的性能,存储开销和计算复杂度相当,可以灵活用于各种类型的HARQ系统.     

关于具有正比权值完工时间与公共交货期偏差最小化单机调度问题的注记

讨论了工件权值与加工时间成正比、完工时间与公共交货期绝对偏差权和最小化单机调度问题(简记为PTD问题).1997年,Alidaee和Dragan证明了PTD问题LPT(LargestProcessingTime)调度最优.并给出一个简单证明;还讨论了加工时间随机的情形,指出依加工时间似然比单减得到的工件调度最优.     

两个独立部件并联系统的随机序性质

考虑两个独立且服从指数分布的部件组成的并联系统,研究两个并联系统Σ_1和Σ_2,其中Σ_1和Σ_2有一个部件参数相同,另一个部件参数不同,得到了Σ_1和Σ_2在随机序、似然比序、故障率序和反故障率序意义下的随机比较性质。同时,得到了部件服从成比例故障率模型和韦布尔分布模型的相应结论。     

基于自适应同源方差控制的法庭自动说话人识别

提出了自动说话人识别系统得分到法庭证据强度量化值似然比的转换方法. 为了更准确地评估嫌疑人的
统计模型,提出了自适应同源方差控制算法,该算法能自适应地融合来自参考人群和嫌疑人的同源语音得分模型
信息,降低了对嫌疑人数据量大小的需求. 与基本识别系统相比的测试结果表明,使用该算法的识别系统不但具有
更优良的识别性能和可靠性,而且提高了语音证据对判别结论的支持强度.     

随机序的检验

随机序检验就是在概率分布意义下比较随机变量的大小.概率分布完全地反映了随机变量的概率信息.因此,对随机变量作分布意义下的比较将比以往的在均值意义下做随机变量的比较更有价值.它正在生物信息学,医药研究,生命科学研究中起着重要作用.由于所用方法的限制,早期成果只能处理一些具有比较简单结构的数据.现在已有更有力的方法来处理较为复杂的数据.本文将综述这类假设检验问题的主要内容,方法和研究现状.     

n阶Laplace变换比率序的一些性质

研究了n阶Laplace变换比率序的一些性质.研究了该序和似然比序之间的关系、该序的等价刻画以及混合下的封闭性质.最后,得到了该序用于比较成比例反向故障率混合模型的一个结果.     

多跳筛选无线传感器网络决策融合

为了在保证传感器工作效果的同时控制系统能耗,在资源受限的无线传感器网络决策融合系统中同时引入传感器信息的多跳传输方式和筛选传输策略。在瑞利分布信道模型下,推导出该系统的最优融合规则。但该规则需要信道的实时状态信息,实用性差。为此提出基于信道统计分布信息的次优似然比融合规则,并给出了小信道信噪比情况下的简化形式。理论分析和仿真表明,次优规则性能损失较小,运算量更低,信息需要更少,符合资源受限系统的要求;同时使用筛选策略,降低了系统的传输能耗。     

具有部分缺失数据时两个Weibull总体的估计和检验

本文讨论了具有部分缺失数据时两个Weibull总体的参数估计和关于总体相同的似然比检验．证明估计的强相合性和渐近正态性,给出似然比检验统计量的极限分布,并讨论基于精确分布的检验问题．     

分位数回归及其在R中的实现

针对R中没有函数可以实现模型似然比检验、模型的拟合度等问题,编写了拟似然检验、拟合度的R代码,运用实例给出分位数回归在R中实现的一般流程,为以后分位数回归的算法研究提供了重要参考.