非对称损失下正态均值的区间估计

考虑非对称损失下正态均值的区间估计, 在位置变换群下给出容许的最优同变置信区间, 其为通常置信区间的推广. 同时, 利用估计问题中对序限制下参数估计量的改进方法, 结合分布参数之间的序限制改进了所得的最优同变置信区间, 构造了一族改进置信区间.     

采用小波域α稳定分布的图像去噪

基于统计模型的图像去噪的关键是统计模型的选取.α稳定分布能很好地表示具有严重拖尾的数据的统计分布.该文采用α稳定分布来对图像小波域系数进行建模,并采用贝叶斯估计来对无噪图像进行估计.通过将该算法与近来的一些方法进行比较,仿真结果表明该算法具有好的去噪效果.     

动态空间滤波的探讨与实践

在传统的遥感数字图像增强处理方法中,空间滤波主要采用静态的图像模板来进行计算处理以突出图像上某些特征,如突出边缘和纹理等.该文探讨用动态的图像模板来进行计算处理遥感影像,发现处理后的遥感图像取得了很好的效果.     

基于特征域词频的邮件过滤方法的研究

出了根据邮件特征域信息和特征词频进行垃圾邮件过滤的新方法，并介绍在该方法中的文本特征选取、特征词典构造以及基于TF的权值计算等相关技术，以及改进的文本相似度计算概率模型.实验表明该方法在邮件过滤的查全率、查准率等几个性能评价指标上，比传统的Rocchio方法有了明显改善.     

关于改进的支持向量机的研究

支持向量机是一种基于统计学习理论和对偶理论的分类和函数估计方法,其推广能力强和全局最优的特点引起了学者的广泛关注。本论文对目前所提出的各类改进的支持向量机进行了初步的研究和分析。     

含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断

Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。     

一种改进的图像自适应非线性滤波方法

针对图像的保边光滑问题，分析了Perona-Malik(PM)方程的非线性滤波扩散行为，利用保边正则化思想给出了由一种新的各向异性扩散方程所决定的图像自适应光滑算法。这种新的各向异性扩散滤波方法与PM方程的不同之处在于：扩散系数不是直接来源于图像的梯度幅值，而是在图像梯度模基础上恢复出图像的边缘信息。实验结果表明，所提方法对图像边缘的恢复结果要比PM的方法具有更高的可靠性和准确性。     

贝叶斯诊断网络平台的开发与实现

针对贝叶斯诊断网络在实际应用时需要对具体对象建立相应诊断网络的问题,开发了一个贝叶斯诊断网络平台.重点讨论了网络的数字化、网络拓扑顺序的确定和赌轮选择等平台实现的3个关键问题.采用数字形式来描述网络的拓扑模型,刻画了网络的全部信息.节点间的关系则用关系矩阵简洁、直观地予以表达,并据此确定网络的拓扑顺序.利用赌轮的选择功能,实现了网络节点状态的实例化.该平台简单易用,为网络的建立和推理提供了一个有效、便利、通用的运行环境.利用该平台为天津石化炼油厂的一台烟机建立了贝叶斯诊断网络,实例表明,该平台能够用于贝叶斯诊断网络的构建和推理,也为贝叶斯诊断网络的工程应用提供了一个有力的工具.     

基于地磁定轨和扩维卡尔曼滤波的导航算法

为了克服扩展卡尔曼 (Kalman)滤波算法对噪声统计特性的约束 ,针对磁强计量测噪声为有色噪声伴常值干扰的特性 ,提出了一种基于扩维Kalman滤波算法的地磁导航算法 .该算法为了使量测噪声白噪化 ,引入了 2个新的状态变量 ,此时测量噪声是均值为 0的高斯白噪声 ,并满足扩展Kalman滤波算法的约束条件 .对由此构成的系统使用扩展Kalman滤波算法 ,可以得到扩维Kalman定轨导航算法 ,利用该算法可以获得国产磁强计的导航精度 ,其地心距模的估计误差为 2 0km ,速度模的估计误差为 10m/s .卫星的实测数据仿真结果表明 ,该导航算法具有较好的稳定性和收敛性 ,克服了扩展Kalman滤波算法的发散问题     

一种消除正交双通道幅相不平衡的方法

通过数学推导得出了雷达正交双通道幅相不平衡对改善因子稳定度的分析公式，并通过计算机绘出了幅相不平衡参数K和对改善因子稳定度的限制曲线。分析了正交双通道幅相不平衡对MTI性能的影响并提出了较好的解决办法。