几乎无偏刘估计的不可容许性

考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.     

一类Minimax分式规划问题的迭代算法

对一类Minimax分式规划问题(MFP)提出一个迭代算法.首先通过引进变量和指数变换,将问题(MFP)等价转化为问题(Q),然后利用代数-几何平均不等式以及合适的转化过程,将等价问题(Q)压缩为凸规划问题(Q).从而根据选择不同的点所对应的压缩问题(Q),将原问题的求解过程转化为求解一系列的凸规划问题.数值实验表明算法是可行有效的.     

平方损失下区间有界的位置参数函数极小极大估计

给出了位置参数θ区间有界时，函数ｈ（θ的极小极大估计存在的一个充分条件，并据此对一些分布的参数估计进行了讨论。     

NA样本回归函数递归型估计的强相合性

本文在NA相依样本下给出了非参数回归函数加权递归核估计gn(x)=n∑(i=1)yi(xi-xi-1)/hi K(x-xi/hi)的渐近无偏性和相合性的充分条件。其中这里得到的充分条件与一般加权回归函数核估计的相合性几乎完全一致。     

基于改进混合模型的一类固定床反应器推断控制

对一类非绝热式固定床反应器提出了一种基于改进混合模型的非线性自适应推断控制策略：给出一种基于结合先验知识和人工神经网络的改进混合模型的推断估计器设计方法;提出一种改进程序变增益ＰＩＤ算法设计控制器;设计了该固定床反应器基于改进混合模型的推断控制系统。仿真结果表明：该推断估计器具有良好的静态和动态特性,较高的估计精度和较好的实时性,所需训练样本少,易于理解和研究及外推性能良好等特点,该推断控制系统还具有良好的跟踪和抗干扰性能。     

自适应神经网络PID控制器

提出了一种新型神经网络PID控制器，其学习速率是通过三层前向BP网络在线辨识学习，使神经元有较强的智能性、自适应和自学习的能力；同时，将Smith预估器与神经元PID控制器相结合，能更有效地抑制纯滞后的影响。仿真结果表明该控制器有较好的控制效果和鲁棒性。     

多元曲线模型的条件最好线性无偏估计

研究行等式约束下的多元曲线模型，得到了条件线性可估的、惟一的最优线性无偏估计（BLUE）。     

一类非线性岭估计的优良性

提出了线性回归模型中回归系数的一类非线性岭估计 ,并分别在广义均方误差准则和PC准则下讨论了它相对于LS估计的优良性 .     

一类半参数回归模型讨厌参数的相合估计

讨论一类半参数回归模型y=xβ+g(t(1)+t(2)α)+e,其中g(·)未知,α、β为实参数,e为随机误差 设有样本{(ti,xi,yi)}ni)′,构造了g(·)、β和讨厌参数α的估计,并证明了其相合性 i,t(2)i=1,ti=(t(1)     

LR估计的一点注记

证明了ＬＲ估计是一个非线性有偏估计，并得到了一个重要的推论。