IIRCT下瑞利分布参数多变点的贝叶斯估计

利用MCMC方法研究了带有不完全信息随机截尾试验下瑞利分布多变点模型的参数估计问题.通过扩充缺损的寿命变量数据得到了瑞利分布的似然函数,对各参数的满条件分布进行了随机抽样.随机模拟证实了各参数估计的精度都较高.     

广义非线性模型的Bayes估计

针对广义非线性模型的参数估计问题,提出了从参数的条件后验分布中抽取观测值来估计参数值的Bayes估计法.利用贝叶斯统计分析中蒙特卡洛抽样方法中的M-H算法和Gibbs抽样算法相结合的混合算法进行分析,通过参数的条件后验分布抽取出每次迭代时的参数值,并利用参数的样本路径图和均值遍历图验证迭代时马尔科夫链的收敛性;计算马尔科夫链达到收敛后参数的后验均值得到参数的Bayes估计;通过对产品销售数据的实证分析,比较Bayes估计和极大似然估计的偏差,验证M-H算法和Gibbs抽样算法在对广义非线性模型的参数进行Bayes估计时的简洁性、有效性以及可行性.     

左截断右删失数据下指数分布参数多变点的贝叶斯估计

主要利用MCMC方法研究了左截断右删失数据下指数分布多变点模型的参数估计问题.通过筛选法和逆变换法得到了指数分布的完全数据,在获得各参数的满条件分布后,利用MCMC方法得到了Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的估计.随机模拟的结果表明各参数估计的精度都较高.     

IIRCT下二项分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加缺损的寿命变量数据得到了IIRCT下二项分布的完全数据似然函数,给出了变点位置和其它参数的满条件分布。利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行了抽样。详细介绍了MCMC方法的实施步骤。得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计。随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高。     

左截断右删失数据下对数正态分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加数据得到左截断右删失数据下对数正态分布的完全数据似然函数,研究了变点位置和其它参数的满条件分布.再利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,进行随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

左截断右删失数据下几何分布参数多变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高。     

IIRCT下几何分布参数多变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了带有不完全信息的随机截尾试验下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

IRCT下几何分布参数多变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了带有不完全信息的随机截尾试验下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变 点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参 数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶 斯估计的精度都较高.     

IIRCT下负二项分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加缺损的寿命变量数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下负二项分布的完全数据似然函数.给出了变点位置和其他参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行了抽样.详细介绍了MCMC方法的实施步骤,得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

IIRCT下泊松分布参数单变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下泊松分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对参数进行了估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明参数贝叶斯估计的精度较高.     

左截断右删失数据下泊松分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加缺损的寿命变量数据得到左截断右删失数据下泊松分布的完全数据似然函数.给出变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行抽样,介绍MCMC方法的实施步骤.把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

用状态空间法求功能梯度电磁弹性多层板的场变量

利用状态空间法对功能梯度电磁弹性多层板场变量的精确解进行了分析.该分析基于3个假设:(1)板的四边简支;(2)在板的上、下表面存在力、电边界条件;(3)功能梯度系数在厚度方向呈指数分布.根据上述假设和电磁弹性介质控制方程,获得了层间变量的状态方程,并由此推导出了厚度方向上任意两表面间场变量的传递矩阵关系,通过这种关系求出了多层板场变量的精确解.最后用该方法解算了一个具有不同叠层顺序的三层矩形板,计算结果表明了功能梯度系数和载荷类型对场变量的影响.     

采样控制系统中稳态误差与采样周期的关系

分析了采样控制系统中稳态误差e_sr与采样周期T的关系。当采样开关后有零阶保持器时,e_sr与T无关;当采样开关后无零阶保持器且采样时间τ保持不变时,e_sr随T增大而增大。     

宁夏枸杞刺皮瘿螨空间分布型及抽样技术的研究

对宁夏三地1985，1989，2004，2005年构杞刺皮瘿螨（Aculops macyodnis）发生量进行了5次调查，利用DPS软件进行统计，计算出了平均螨量μ，样本方差S^2及集聚度指标。通过对集聚度指标的分析，分别判断出枸杞刺皮瘿螨的空间分布型．同时，利用频次比较法，配合泊松分布、奈曼分布、负二项分布进行理论频次的计算，并用χ^2检验确定枸杞刺皮瘿螨的空间分布型，计算田间理论抽样数．结果表明，该螨在宁夏不同的地区和不同的时间，均为聚集分布并呈负二项分布型，且螨量基数不同，理论抽样数不同；样本方差S^2越大，理论抽样数目越多．     

非接触传输系统的广义状态空间平均法分析

采用广义状态空间平均法(GSSA)基于频域分解的思想将系统非线性模型近似成线性连续模型,并依据该模型分析了非接触电能传输技术(CPT)系统的稳态和暂态过程.仿真结果表明,GSSA模型能较快地完成对CPT系统的稳态及暂态分析,且与Simulink创建的精确时域模型的仿真结果一致.在此基础上,给出了系统效率计算方法,分析了直流电感、负载参数对系统效率的影响.     

基于谐波状态空间的逆变器滤波电路状态评估方法研究

逆变器已经成为现代电网不可或缺的部分,广泛应用于电网与可再生能源和各种负荷之间。逆变器末端的滤波电路属于重要的部件之一,其参数状态决定于逆变器的品质及可靠性。首先通过建立谐波状态空间数学模型,获得输入量与输出量之间的耦合关系,然后注入扰动电压到逆变器输入端,通过检测输出电流的信号,利用输出量与输入量之间的耦合关系来判断逆变器滤波电路的状态情况,并将仿真所得到的输出电流的谐波含量与滤波电路元器件参数的改变关系拟合成线性关系图。最后通过实验样机验证了方法的有效性。     

状态空间精确线性化的计算机代数设计方法

讨论非线性系统状态空间精确线性化的计算机代数设计方法 .根据非线性系统几何理论 ,用计算机代数方法对系统进行了状态空间精确线性化的分析与设计 ,给出了用 Matlab符号编程语言实现的算法软件包 ,并使用该软件包对一个实例进行了分析和设计 .     

电磁状态空间中的变分原理

研究了在静止介质中有电磁现象存在时电磁场的变分原理,给出了以电场强度E、磁场强度H以及介质的速度u为独立变量的电磁状态空间,并将分析力学的速度空间中的变分原理推广至电磁状态空间中,建立了电磁状态空间中的变分原理。