均匀分布的四舍五入数据对参数估计的影响

被测量的量是连续随机变量时,所得到的测量数据就带有一定程度的误差.当用这些有误差的数据进行经典参数估计时,误差就会传递到参数估计中,从而对估计的有效性产生一定程度的影响.研究这些影响,对如何达到有效估计起到指导性的作用.本文主要研究了在均匀分布下,通过理论计算以及模拟研究了四舍五入数据对期望、方差估计的影响,给出了X*为期望μ的无偏估计的条件;利用同样的方法研究出了X～U(0,θ)时,X*(n)是θ的相合估计的条件.     

自回归加噪声模型参数估计及其渐近性质

本文给出了自回归加噪声模型参数的一种估计,并证明了这种估许是强相容的且具有渐近正态性。     

观测噪声对重力场数据融合方法的影响

随着信息获取手段越来越丰富,重力研究领域面临对大量不同类型数据的处理以及如何更好利用这些数据还原真实地球重力场等问题.利用配置法融合2种不同类型重力场数据来恢复某地区局部地球重力场为例,利用模拟数据分析不同大小的观测噪声和非稳态误差对数据融合结果的影响.模拟计算结果验证了配置法处理数据融合的有效性.数据融合结果对于精化地球重力场有较为显著的效果,同时对于不同大小的观测噪声和非稳态误差数据,数据融合结果均能获得一定的改善.     

一种基于全向摄像机的移动机器人定位方法

研究用压缩的全向图像在移动机器人上定位和环境建模．采用Parzen窗方法估计全景图像边缘的概率密度，用FFT方法简化计算获得密度估计的实时处理效果．研究了全景图像的旋转不变特性和全景图像矢量集合的主成分提取方法，以进一步降低图像数据矢量维数．压缩数据量后，便于建立大的环境模型供移动机器人实时定位用．定位通过投影图像矢量到特征子空间和在子空间中寻找最邻近点的方法实现．提出的定位方法用于移动机器人定位系统，在室内场景多次试验获得了较理想的结果．     

缺失数据比率和处理方法对非随机缺失数据能力参数估计准确性的影响

探讨了IRT背景下非随机缺失数据的合适处理方法.采用IRTLAB模拟产生50批500个被试在20个0-1记分项目上的反应数据,产生了不同比率的MNAR; 再用IN、NP、FR、CM、MI和EM共6种方法分别处理MNAR,使用BILOG-MG软件估计被试的能力参数,并计算在不同条件下各种方法的BIAS、BIAS_abs、R_(θ,θ^∧)和RMSE.研究发现:随着缺失比率的增加,参数误差越来越大; FR会导致IRT参数估计产生较大的误差,且不稳定,而MI与EM算法则相对稳定; 综合BIAS和RMAE等几个指标,NP在处理MNAR时产生的误差较小也更稳定.因此,在IRT背景下估计被试能力参数时,应选择NP、MI或EM方法处理缺失数据     

基于全向视觉信息的足球机器人自定位方法研究

RoboCup中型组比赛对抗激烈。针对赛场的高度动态性,提出了一种快速的机器人自定位方法。首先根据全向视觉机器人的结构特点。在进行视觉处理时,利用图像掩模去除无效信息;同时针对全像素搜索的不必要性,采用基于Bresenham算法的像素搜索方法,缩小像素搜索范围。在机器人自定位时,利用白线定位方法,结合基于Bresenham算法的像素搜索方法,有效的提高图像处理的实时性。最后,以ASROⅡ机器人为实验平台,设计了实验验证了该方法不但提高了实时性;而且完全可以满足比赛对定位精度的要求。     

污染数据线性回归模型的参数估计和区间估计

研究线性回归模型：yi=α＋βxi＋εi,i=1，2，…，n，其中Eεi=0，Eεi^2=σ1^2;但y1，y2，…，yn受到另一个独立同分布随机变量序列W1，W2，…，Wn的污染，仅能观察到yi^＊=（1-v）yi＋vwi,i=1，2，…n，Wi与yi相互独立．文章给出了α，β，v的估计及区间估计．     

基于分组数据的若干分布族的参数估计

介绍了一种对基于分组数据的若干分布族进行参数估计的方法．所得估计具有良好的收敛性,同时模拟结果也表明这种方法的可行性．     

变换数据生长曲线模型的参数估计

本文主要讨论变换数据生长曲线模型有关参数估计的问题，给出了保持ＧＭＥ，容许性范围不变的变换（Ｃ１，Ｃ２），在γｋ（ＣｉＸｉ）＝γｋ（Ｘｉ），ｉ＝１，２不成立时，提出了Ｂ的一种新的有偏估计，给出了其相对效率的上界，证明了这种有偏估计在ＭＳＥ准则下可优于变换数据的ＧＭＥ，甚至也可优于无变换的ＧＭＥ。     

基于双曲面镜的全向摄像机视觉实现方法

给出了一种由双曲面镜和常规摄像机构成全向摄像机视觉系统的实现方法,通过对双曲面镜几何模型、全向成像原理和摄像机结构的分析,得出满足单一视点约束的全向摄像机的设计方法;并给出了基于图像的系统安装方法;最后通过将实际图像平面坐标系中的点投影到虚拟图像平面的方法对全向图像进行重投影,校正得到任意方向无畸变的透视投影图像.实验结果表明,该系统不仅满足人眼观察的需要,也可用于视频监视 ,目标跟踪和立体视觉.     

污染数据线性回归模型的参数估计和区间估计

研究线性回归模型:yi=α βxi iε,i=1,2,…,n,其中Eiε=0,E2iε=21σ;但y1,y2,…,yn受到另一个独立同分布随机变量序列W1,W2,…,Wn的污染,仅能观察到yi*=(1-v)yi vwi,i=1,2,…,n,Wi与yi相互独立.文章给出了α,β,v的估计及区间估计.     

随机删失数据下基于EM算法的Weibull分布参数估计

生存分析中的观测数据具有样本小、数据随机删失的特点．而目前处理这类问题所使用的参数估计方法并不理想．作者基于EM算法给出随机删失数据下Weibull分布的参数估计方法。证明了估计量满足一个非线性方程组，并用实例表明了此方法的有效性．     

缺失数据下MGINAR(p)模型的参数估计

首先, 用条件最小二乘方法讨论缺失数据下MGINAR(p)模型的参数估计问题, 得到了参数的条件最小二乘估计. 其次, 模拟验证4种处理缺失数据方法的可行性并比较估计效果, 模拟结果表明: 当缺失概率较小时, 可使用个案剔除法或均值插补法; 当缺失概率较大时, 可使用桥插补法, 以降低估计偏差.     

线性系统参数估计的改进凸多面锥法

文章对现有的凸多面锥法进行了改进．改进方法采用旧凸多面锥的边的凸组合来求新多面锥的新边,从而提高了算法的稳定性．并且将凸多面锥算法扩展到输出误差模型的参数估计上．仿真算例验证了改进方法的有效性．     

IRT理论框架下不同参数模型和评分模型对能力估计的影响

考察在IRT理论框架下,选用不同的参数模型和评分模型对能力估计的影响.结果发现:对同一批被试,不同的参数模型会得出不同的能力估计值;模型误用会带来能力估计上的误差,某些情况下误差相当大;能力估计的具体方法和技术也会对最终的能力估计值产生影响.     

污染数据回归模型的相合估计

考虑线性回归模型yi=xi′β iε,i=1,2,…n,其中ε=(1ε,…,nε)′满足E()ε=0,Cov()ε=21σV(V>0),假定{yi}受到另一独立同分布的随机变量序列{iμ}的污染,仅能观察到污染数据,{yi}与{iμ}独立,本文给出污染参数及回归系数的参数估计,并证明在适当的条件下其具有强,弱相合性。     

轮轨噪声参数的影响分析

文章利用Remington的轮轨噪声分析模型,结合我国车轮和钢轨的特性,将钢轨视为移动的线声源,车轮视为移动的点声源,对列车速度、列车轴数、预测点位置和轮轨粗糙度谱对滚动噪声的影响进行了分析。