一类误差不独立的变量含误差模型

对一类不独立变量含误差模型进行了探讨,建立了相应的模型,用极大似然方法给出了参数的估计;考虑了此模型的实例应用,并从相对偏差上将独立变量含误差模型与不独立变量含误差模型的结果进行比较,揭示了不独立EIV模型的先进性与较好的预测精度.     

一类半参数变量含误差回归模型的小波估计

研究了一类解释变量为(x,T)的半参数变量含误差模型,其中,x∈Rp为非随机解释变量,T∈R1为随机解释变量.通过应用小波估计法和全最小二乘法得出了未知参数和未知函数的估计,在一般的条件下,证明了估计的强相合性.     

部分线性反映变量含误差模型的经验似然置信区域

目的研究部分线性反映变量含误差模型。方法发展了经验似然比方法,将其应用到部分线性反映变量含误差模型。结果得到了W ilks定理的非参数形式,定理用来构造参数向量的渐近置信区域。结论参数β的置信区域也可由其他方法来构建,但与正态逼近或自助法相比,经验似然方法在实践中更直接和简单。     

一类三独立变量六重和差分不等式中未知函数的估计

研究了一类具有三独立变量的六重非线性和差分不等式，和号外含非常数因子，和项外包含了非常数项.利用差分算子的性质、求和技巧、变量替换技巧和积分中值定理等手段，给出了和差分不等式中未知函数的上界估计，推广了已有结果.最后举例说明所得结果可以用来研究三独立变量差分方程解的定性性质.     

含两类内变量的一种非线性粘弹性本构模型

提出了描述非线性粘弹性材料微损伤演化的两类内变量,一类是描述粘性耗散的内变量,它服从Ｏｎｓａｇｅｒ原理;另一类是描述损伤耗散的内变量,它不服从Ｏｎｓａｇｅｒ原理,而由细观力学的规律确定,并在此基础上构造了一个含两类内变量的自由能密度函数,由此导出一个新的含缶伤演化的非线性粘弹性本构方程。     

多变量统计分析中独立变量数目的判定方法

数据空间的不均匀性是导致基于样本协方差矩阵特征值的多变量系统独立变量数目判定误差的原因.为此,文中提出了一种多变量统计分析中独立变量数目的判定方法.该方法首先对样本数据马氏距离化,然后添加均匀白噪声以掩蔽数据空间的不均匀性,最后降序排列协方差矩阵的特征值,计算对数值,并求二阶差分,所得序列值分为与零值有微小差异的噪声贡献和与零值有明显差异的独立变量贡献,从而实现了独立变量数目的准确判定.算例和实验结果均表明,该方法判定结果准确、清晰、稳定.     

一类离散多变量MGM(1,m)预测模型优化

针对相互影响的多变量序列的预测问题,探讨了原始MGM(1,m)模型和灰色离散模型的建模机理,提出一类离散多变量MGM(1,m)的优化模型,由推导可得该模型是灰色离散模型的一般形式.该模型通过求解线性方程组直接对多变量进行模拟和预测,有效避免了白化方程和微分方程转化带来的误差.实例表明,该模型的预测精度较传统MGM(1,m)模型有显著提高,拓宽了多变量灰色预测模型的应用范围.     

一类含0－1变量的多目标两层决策方法研究

对于两层决策问题的现有研究，主要集中于连续变量和单目标函数情形，但现实世界大量存在着含整数变量两层多目标决策问题。本文考察了一类特殊的含整数变量两层多目标决策问题：上层存在０－１决策变量、下层有多个目标函数。在定义了问题的独立决策解与合作解后，本文将设计一种有效的分枝定界算法，它能以较少的节点求得问题的解。     

协变量含测量误差的变系数偏线性模型的变量选择问题研究

研究了当参数部分和非参数部分的协变量均具有测量误差且两部分测量误差相关时,变系数偏线性模型的参数估计和变量选择问题。在误差校正和profile最小二乘估计方法的基础上,提出了基于smoothly clipped absolute deviation (SCAD)惩罚的变量选择方法,且估计具有渐进正态性和先知性。数值模拟研究进一步说明了所提出的变量选择方法的有限样本性质。     

基于自适应惩罚的潜变量高斯图模型结构学习

采用自适应惩罚似然方法解决含潜变量高斯图模型的结构学习问题.模拟结果表明,自适应惩罚显著优于非自适应惩罚,可有效降低估计偏差,更准确地估计给定潜变量时观测变量间的条件独立性关系.     

基于加权整体最小二乘的多元线性回归分析

针对变形监测数据中自变量和因变量观测向量都含有误差、且采用一般最小二乘估计是有偏的这一问题,引入EIV模型,并顾及各自变量观测精度的不同,采用加权整体最小二乘对待估参数进行估计。长江三峡库区滑坡监测实验表明,基于加权整体最小二乘的多元线性回归分析能更好地对回归方程进行参数估计,可明显提高形变预测精度。     

扩展噪声环境下基于UKF的非线性系统输入输出估计

在扩展噪声环境下基于UKF算法研究了非线性系统的输入输出估计问题,考虑到输入观测中存在时变过程和附加噪声的情况,处理了受噪声污染后的非线性系统输入输出序列的最优估计问题.在扩展噪声环境下分别设计了EIV模型滤波算法和UKF算法:EIV模型滤波算法是对噪声观测输入输出的最优估计,而UKF算法考虑了输入观测中存在噪声输入的情况,对噪声污染下的输入输出进行最优估计.通过算法的误差协方差阵对UKF算法进行了期望性能分析.Monte Carlo仿真结果表明,UKF算法使得系统达到期望最小方差估计的有效性.     

球对称分子SF_6、CH_4相互作用势的理论研究

利用Tang-Toennies势模型(以下简称TT势),计算了SF6-SF6、CH4-CH4球对称分子之间的相互作用势,得出的结果与Morse-Morse-Spline-van der Waals(以下简称MMSV)势得出的结果进行了比较。比较发现TT势相对于其它势模型而言是一种简单、可靠的势模型。     

异常点检测后的偏最小二乘回归模型

偏最小二乘回归是通过一组自变量来预测一个或一组因变量的统计方法。但在很多情况下用于建模的样本点由于种种原因会出现一些异常情况,这些异常点和其他样本点之间都存在着很大的偏差。异常点的存在对所建立的模型和真实模型就有很大的偏差。基于这一问题本文通过构造统计量对所给的样本点进行选择,剔除对模型的构造有很大影响力的样本异常点,从而获得一个相对合理的样本空间。在相对合理的样本空间中采用偏最小二乘回归建立模型。运用MATLAB编程,通过一个实例说明在对于异常点剔除后的样本空间中建立模型的精确程度有了很大的提高。     

基于语料库的语言建模

语料库语言学的发展的核心问题是语言模型的建立问题。常用的语言模型可以概括为三类：（１）ｎ元模型（及隐马尔可夫模型）；（２）基于分布理论的模型；（３）基于规则的模型。基于语料库的建模过程就是对语言模型的参数进行求解的过程，也可以认为是一个机器学习的过程。它可分为两大类别：（１）有指导学习；（２）无指导学习。本文着重论述了近年发展的热点——无指导学习的各种技术和影响参数可信度的数据稀疏问题及其解决办法。     

攀枝花露天矿排土场边坡稳定性的三维数值模拟研究

矿山排土场边坡的稳定性评价及安全管理对矿山环境的保护和地质灾害的防治具有重要意义。针对攀枝花露天矿的排土场 ,在建立其边坡地质模型的基础上 ,利用 FLAC-3 D软件 ,建立了排土场边坡的三维模型 ,对边坡的稳定性进行三维数值模拟研究 ,获得了排土场边坡变形破坏的基本特点及稳定性的基本状况。模拟的结果和现场调查的结果基本一致 ,从而为该排土场边坡的进一步治理提供了依据。针对 FLAC-3 D不能直接建立几何模型的特点 ,开发了一个数据前处理程序 ,可以自动生成与 FLAC-3 D相匹配的模型数据文件。     

基于交易结构理论商业模式分类研究

近年来,商业模式分类体系的多样性折射出商业模式内涵界定不统一的深刻问题。商业模式分类的基础理应是围绕着商业模式的根本属性展开。本研究从交易结构理论出发,以价值链范围、价值环节范围、创造价值活动形式3个维建立度分类标准将商业模式分为平台型、集成型、聚焦型、全能型4类。在分类基础上,分析对比4类商业模型的交易拓扑结构、特征和适用条件。本文的研究成果不仅对商业模式的理论研究具有学术价值,对企业进行商业模式选择和改革的商业实践同样具有重要指导意义。     

金属中电子结构的密度泛函方法与正电子湮没技术

以密度泛函理论为基础,利用简化的胶体模型,在局域密度近似下研究金属中的空位型缺陷的电子结构和以正电子寿命为表征的缺陷谱.结果表明,随着空位尺度的增加,正电子寿命亦增加并直到饱和值.