一类加权损失函数下正态分布均值参数的同时估计

1 引言 设X_i,i=1,2,…,p是相互独立的服从正态分布的随机变量,其均值参数为O_i,方差为1。在讨论均值参数O=(O_1,O_2,…,O_p)的同时估计问题时,当损失函数是平方损失函数,即     

热电偶自动检定装置

将传统的手动热电偶检定装置改进为自动检定装置，实现了自动连续检定。通过引入改进的PID控制算法，有效地改善了炉温大滞后过程启动和间歇大扰动的动态品质。独特的冷端补偿方法有效地减少了冷端补偿引入的误差。利用参考函数使温度和热电势之间的转换很方便。热电偶的自动检定，能减轻大量繁琐的操作工作量，提高工作效率和检定质量，也能有效地减少人为误差，而且对节约能源和实现检定的社会化开辟了新的途径。     

Stein损失下的统计预测问题

在统计决策理论框架内考虑了Stein损失下的统计预测问题.利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的最优同变预测量进行了改进,构造了一族改进预测量,从而解决了Stein损失下最优同变预测量的改进问题,并给出了相应的例子.     

具有区间支付的合作对策的改进区间Shapley值

针对合作对策中支付函数是区间数的情形,利用区间数运算的性质,根据区间shapley值的适用范围提出了改进的区间shapley值,能较好描述现实生活中的一类经济现象。利用和刻画经典合作对策shapley值类似的几个公理刻画了改进的区间shapley值,并将其值的分配用到了协调利益的实例中。     

改进遗传算法求解TSP问题的Matlab程序设计

用改进遗传算法求解TSP问题,并编制了完整的Matlab程序予以仿真实现．程序中选择算子采用最佳个体保存与赌轮选择相结合的策略,最后分析了最佳个体保存比例对寻优效果的影响．     

主观信息嵌入式的拉开档次法及其应用

针对"拉开档次法"的局限性,并有效利用评价中的主观信息和客观信息,突出评价过程的客观性、公正性及合理性,提出了主观信息嵌入式的拉开档次法.实例表明,该方法在最大限度地体现被评价对象之间整体差异的同时,也能很好地体现出专家的主观判断,从而实现了主客观信息的有效集成.最后通过一个算例,与原拉开档次法和"权化"后的拉开档次法进行了比较分析,并由此表明主观信息嵌入式的拉开档次法是一种简单实用的有效评价方法.     

基于改进粒子群算法的集成网络节点部署优化

针对集成RFID与WSNs网络中智能节点最佳位置的选择问题,采用改进粒子群算法优化策略,在复杂的传播环境、交叉覆盖及智能节点间不可避免的干扰等影响因素下,寻找智能节点的最佳位置。该最佳位置不仅要保证给定智能节点对标签的最大覆盖率,而且要使得智能节点间的干扰最小。仿真结果表明,基于惯性权重线性递减策略的粒子群算法,加快了寻找最优节点部署的速度,并能快速有效地收敛于最优解,从而在保证覆盖率的前提下使干扰最小。     

γ能谱滤波方法比对研究

对现行各种γ能谱滤波方法进行比对研究,发现各种滤波方法对能谱数据均有一定压缩与展宽;能域滤波时,谱线展宽增加重峰出现几率;频域滤波时,应注意滤波器及其参数的选取;小波变换能很好地保持信号的高频突变成分不受破坏,相比较而言,改进阈值方法能很好地保留硬阈值与软阈值的优点,适于弱峰的检测.针对重心法滤波器的不足,提出一种1倍标准差检测滤波算法,该方法能很好地保留能谱突变成分,维持谱峰净面积基本不变,对平台滤波效果等同于5点重心法,且算法简单.     

基于多模集成神经网络的蛋白质二级结构预测

为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出了一个由5个子网络集成的多模神经网络模型,预测结果由5个子网络综合得到。对于每个子网络采用神经网络分级思想分为二级网络,一级网络采用含进化信息的profile编码蛋白质序列作为输入,二级结构作为输出。二级网络编码一级网络输出结果作为输入,并将蛋白质序列用改进正交编码方式作为另一输入来提高二级网络的预测精度,输出仍为二级结构。采用子网络差异方式进行单独训练,结果表明该方法最终的预测精度达到71.3%,较大提高了蛋白质二级结构的预测精度。     

微型五坐标测量机激光测头安装误差的标定

针对非接触式五坐标测量机激光测头安装位置误差较大且不易调整的缺点,建立了该五坐标测量机激光测头安装误差的数学模型.选取激光测头的不同姿态,通过测量实物基准的空间位置,给出了误差模型待标定参数的无约束最优化目标函数的外点法惩罚函数.通过计算个体之间的欧氏距离,剔除掉那些相似的个体,从而有效地避免了遗传算法易早熟的问题,完成了对误差模型的求解.实验结果表明,所建立的激光测头安装误差模型不仅适用于扫描测头,而且对触发测头也同样适用,可把该机的空间测量精度从(11.82+L/1 000)μm提高到(1.96+L/1 000)μm.