正态假设下峰度检验统计量的分布的拟合

本文利用Johnson Su族分布拟合了正态总体的峰度统计量的分布,获得了200≤n≤5000时该统计量的分位数。     

一种新的基于峰度的盲源分离开关算法

盲源分离(BSS)算法通常需预先假设源信号的概率密度函数(PDF)，并由此获得关键的激活函数(AF)，进而从混合信号中分离出源信号。但若假设的概率密度函数与真实概率密度函数差异较大，源信号将不能被正确分离。基于峰度的盲源分离开关算法无需假设源信号的概率密度函数，可直接对独立分量分析(ICA)中的激活函数进行自适应学习。计算机仿真证明，该算法可有效进行盲源分离。     

基于最大峰度准则和遗传算法的盲辨识与盲均衡

根据最大峰度准则设计了一种针对线性系统的盲辩识与盲均衡算法。该算法在对系统参数进行估计的同时，用求逆滤波器的方法估计均衡器系数，并利用最大峰度准则不断调整系统参数的估计值，使其逼近实际值。由于采用了高阶累积量，算法对高斯噪声有较好的抑制能力。针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题，又提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索。仿真实验表明，本算法具有快速收敛性能和高精确度等优点，能够大大提高均衡后的输出信噪比。     

PP偏度,峰度正态性检验的P—VALUES

给出了用于高维正态性检验的ＰＰ偏度，峰度及其偏度，峰度混合统计量，获得了诸统计量极限分布的尾部概率展开式，由此可比较准确而迅速地获得这类检验和各种临界值及其Ｐ－Ｖａｌｕｅｓ。本文的方法也适用于对其它椭球等高分检验Ｐ－Ｖａｌｕｅｓ计算问题。     

人工蜂群优化算法在复数盲源分离中的应用

针对复值信号的源数估计和有序分离等关键技术,提出一种基于人工蜂群优化的源数未知的复值盲源分离方法,该方法首先利用交叉互验技术来估算复数源信号的个数,然后通过人工蜂群算法优化峰度的绝对值来获得最佳分离向量,并实现了逐次恢复源信号的目的.仿真实验结果表明,该方法不仅能依峰度绝对值的降序实现服从任何分布源信号的盲分离,同时比其他方法具有更优越的估计性能.另外,提出一种基于峰度的欠定复盲源分离算法,该算法根据信号的统计特性构造了用于欠定混合情况下盲抽取向量的代价函数,然后通过人工蜂群算法优化其函数来获得最佳分离向量,通过多次分离来实现欠定复盲源分离的目的.通过对混合分布类型的复值源信号欠定盲分离仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于微粒群算法的投资组合分析

介绍了将微粒群算法应用于求解均值-方差-峰度投资组合模型,分析了模型中的参数和求解结果之间的关系,并选取深交所4只股票来进行模拟仿真,最后仿真的结果说明微粒群算法对均值-方差-峰度模型是有效的。     

关于数理统计中若干基本概念的理解

<正>确认识和理解基本概念是学好数理统计的前提和基础.探讨了对总体与统计推断、偏度与峰度以及充分统计量等基本概念的认识与理解,以期对学习数理统计能起到一定的指导作用.     

基于拟合优度法的薄板表面风压高斯特性判别

为了研究特殊部位、特殊风向中,薄板型结构表面风压对高斯特性的符合程度,采用拟合优度法对采样点风压时程序列进行检验分析.研究结果表明:薄板型结构顺风向情况下,迎风面大部分区域的风压属于高斯分布,但在"驻点"周围存在零散的非高斯区域,而背风面底部存在能量较高的小旋涡,因此其表面风压表现出明显的非高斯特性.横风向情况下,由于受到有组织旋涡的影响,大部分区域表现出明显的非高斯特性.拟合优度法可以直接获得判定结果,不需要人为判断,从而解决传统方法使用偏度、峰度等参数作为分辨参考依据时,无法给出确定结论的不足.     

Γ分布的数学特征的若干结果

在算出Γ分布的离差系数CV、偏度系数CS以及峰度系数CE的基础上,建立了这三个系数之间关系式:(1) CS=2CV; (2) CE=3 6CV2; (3) 2CE=6 3CS2; (4) CE=3 3CVCS.并作了详细证明.     

均值-方差-峰度资产组合优化模型

基于对峰度风险的考虑,提出了均值-方差-峰度资产组合优化模型;用蒙特卡罗法求解模型的最优解;结合一个具体的例子,对模型做了灵敏度分析.