组合惩罚似然估计下发散参数变量选择

在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势.     

应用于助听器反馈抑制系统的变步长归一化子带自适应滤波算法

为减小自适应滤波算法中较快的收敛速度与较低的失调量之间的矛盾,提出了一种变步长归一化子带自适应滤波(VSS-NSAF)算法,并将其用于助听器声反馈抑制系统.该算法基于滤波器系数短时平均和长时平均之间的归一化距离,将滤波器的更新状态分为收敛状态、过渡状态和平稳状态.滤波器可在不同更新状态下自适应地使用不同步长,收敛状态下使用大步长以保证快速收敛,过渡状态下则使用逐步减小的阶梯状步长以进一步降低失调量,平稳状态下使用小步长以保证系统收敛至稳态解.仿真实验结果表明,与传统的归一化最小均方误差(NLMS)算法及其他子带自适应滤波算法相比,所提算法的收敛速度更快,平均稳态失调量更低.     

一类Hardy型算子在变指数Herz-Morrey空间的有界性

本文主要研究了一类关于变指标β(x)的分数次Hardy算子H_(β(x))和H_(β(x))在变指数Herz-Morrey空间的有界性.     

部分线性模型的adaptive group lasso变量选择

对部分线性模型的aglasso(adaptive group lasso)参数估计及变量选择问题进行研究.通过构造aglasso的估计函数,将分组部分线性模型变量的选择问题转化为分组因子的选择问题.理论研究表明:该方法能相合地识别真实模型,并且估计具有oracle性质.最后通过模拟研究了所提方法的有限样本性质.     

非线性反应扩散对流方程在多项式子空间的分类

利用不变子空间方法研究非线性反应扩散对流方程,得到了非线性反应扩散对流方程在它所容许的多项式不变子空间中的分类,从而求出相应方程的精确解.     

含缺失数据Eichhorn模型中的比估计插补

利用随机化技术进行敏感问题抽样调查中常会出现缺失数据,借鉴Srivastava SK[Calc Stat Assoc Bull 16(1967)]在直接调查中利用辅助变量的构造估计量的思想,建立了具有数量特征的随机化Eichhorn模型中缺失数据的比插补方法.通过理论比较和数值模拟得出的结果表明提出的插补方法比传统的方法效率更高.     

含轴对称抛物线曲裂纹平面弹性问题的解析解

研究含轴对称抛物线曲裂纹平面弹性问题.采用了传统的复变函数保角映射法,给出了一个新的保角变换公式,从而将抛物线曲裂纹外的区域映射到一个复平面的单位圆内.得到了含轴对称抛物线曲裂纹平面弹性问题的曲裂纹尖端Ⅰ型应力强度因子的解析表达式.本解在特殊极限条件下可解析地退化到穿透型直线裂纹的经典解.参数分析表明轴对称抛物线曲裂纹尖端的应力强度因子与抛物线曲裂纹的尺寸和形状有关.     

铟锡氧化物导电玻璃上高氮含量氮化碳薄膜的电化学沉积及其性能研究

在铟锡氧化物导电玻璃基底上,采用二氰二胺(C2N 4H4)的乙腈饱和溶液电化学沉积高氮含量的CNx薄膜.X射线光电子能谱(XPS)分析表明,薄膜主要由C,N组成,最高nN/nC=1.22(接近C3N4中氮与碳的化学计量数比1.33).傅里叶变换红外光谱(FTIR)分析表明碳和氮主要以C-N, CN 的形式形成共价键.样品具有较宽的带隙,在50 ℃,1 250 V下得到的薄膜样品的光学能隙为2.32 eV.实验结果表明,电压在1 000～1 300 V、温度在30～50 ℃时能得到氮含量较高的薄膜.     

尼龙48的Brill转变

采用变温X射线衍射和DSC-XRD同时测定的方法,研究尼龙48在升温和降温过程中发生的Brill转变现象.根据DSC-XRD同时测定的结果,提出了尼龙48的Brill转变的分子机理.研究结果表明,尼龙48与尼龙66一样,加热时,由室温下的三斜晶型(α)转变为高温下的假六方晶型(β);冷却时,β晶型转变成α晶型.尼龙48的Brill转变温度(tBrill)是210 ℃.当t＜tBrill时,一种三斜晶型(α1)变成另一种三斜晶型(α2);在t=tBrill时,由于氢键面间层的滑移,瞬间转变成β晶型.     

随机变量的独立性及其一个充要条件

随机试验的独立性、随机事件的独立性、随机变量的独立性均是概率统计中的重要概念,不少学者都在这些方面有所讨论。本文作者就二维离散型随机向量(ζ,η)中两个分量ζ与η的相互独立性展开讨论。先是证明了三个引理,其中引理1在一般概率论教科书中均有介绍,但为使读者方便,作者也作了证明。引理2,求出了三个条件概率P{(ζ=Xi,η=Yj)/B}、P{(ζ=Xi+1,η=Yj)/B},P{(ζ=Xi+1,η=Yj+1)/B},其中B={(ζ=Xi或Xi+1,η=Yj或Yi+1)},在引理3中求出了三个条件数学期望E(ζη/B)、E(ζ/B)、E(η/B),利用三个引理证明了二维离散型随机变量(ζ,η)中ζ与η相互独立的充要条件为:P(ζ=Xi,η=Yj)=Pij>0,E(ζη/B)=E(ζ/B)E(η/B)。