偏最小二乘紫外分光光度法同时测定萘，1－甲基萘和蒽

用偏最小二乘法（ＰＬＳ）进行校正和预测，不经分离同时测定了混合体系中的萘，１－甲基萘和蒽。萘，１－甲基萘和蒽的浓度分别在０～２８ｍｇ／Ｌ，０～４０ｍｇ／Ｌ和０～４０ｍｇ／Ｌ的浓度范围服从比耳定律。对合成样品中这三种组分进行分析，结果令人满意。     

一个算术函数的误差项估计

设ψ(n)是Dedekind函数,∑n≤x=nψ(n)=αx E(x),其中α是常数,E(x)是误差项.主要目的是利用经典的复积分理论及解析方法研究了E(x)的平方积分均值,得到了一个较为精确的估计式.     

偏最小二乘法校正火焰原子吸收光谱干扰

用偏最小二乘法（ＰＬＳ）校正火焰原子吸收分析中Ｍｎ４０３．３０７ｎｍ对Ｇａ４０３．２９８ｎｍ干扰。实验结果表明，ＰＬＳ法是谱线重叠干扰的有效校正方法，同时预示着该法可成为用一种元素空心阴极灯同时测定谱线重叠的二种元素的分析方法。     

灰色系统建模的变换方法

本文通过定理的充分必要性的证明给出了寻找提高原始数据序列光滑度的变换的途径, 对获得新的变换具有指导意义, 实例分析和误差讨论充分展示了这一寻找方法非常有效。     

完整的最小二乘递推算法及其对跟踪与预报的应用

借助广义逆矩阵的理论，本文分别就一般加权情形、最优加权情形和指数加权情形，给出了无需事先提供待估计量的任何初始统计知识而能获得严格意义下的所谓完整的最小二乘递推(PRLS)算法。应用这种算法，分别得到了某些线性系统的无差和无偏状态估计以及机动目标多模型跟踪与预报(MMTP)算法。     

基准组合偏差导致基金业绩误差的实证研究

实证分析人为基准组合选择偏差对我国证券投资基金业绩的影响。首先运用常用评估方法，得出不同基准组合对我国证券投资基金的业绩结果，然后再分组对比各种业绩关系。     

复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

偏最小二乘相关算法在系统建模中的两类典型应用

讨论了偏最小二乘回归（PLSR）的相关算法对两类典型实际系统建模的有效应用。分析了传统的偏最小二乘回归批处理算法及由此产生的一种简化算法的基本原理和技术特点，在此基础上，对原有的递推算法进行了一定程度的改进，直接采用自变量主元t的回归系数矩阵P和R来取代旧的数据信息，从而进一步简化了计算过程，针对上述两种算法的特点，分别对无人机费用模型（少样本，多变量）和切削力峰值模型（多样本，少变量）参数进行了估计计算，说明了各自算法的应用优势。     

在UBBE框架下考虑不肯定的上界的估计方法

对目前的ＵＢＢＥ模型进行了适当的推广，使在解决估计问题时可以考虑那些可能是误差上界的数值，并在此基础上提出了一种方法，能够通过对估计精度和可靠性进行合理的权衡确定所需估计值，实际案例研究结果表明所提方法能够较好地解决估计精度和可靠性之间的矛盾。