关于最大似然谱估计

该文给出了有关最大似然谱估计的相容性若干定理。其证明是基于过程的一个现实,它不同于Ｐｅｓａｒｅｎｋｏ基于独立性样本段的证明。     

Pitman准则下带有半序约束的最大似然估计的优良性

利用正态总体的性质, 证明了当二维正态总体的均值满足一个或两个线性不等式约束时, 其线性函数的最大似然估计在Pitman准则意义下优于无约束时线性函数的最大似然估计.     

双向截尾情况下最大似然估计的强相合性

讨论了双向截尾情况下分布参数的最大似然估计的渐近性质，证明了最大似然估计具有强相合性。     

Sign-LMS盲最大似然估计算法的研究

简要阐述了Sign-LMS盲最大似然估计算法的基本原理。通过计算机仿真试验,在典型电话信道,对称信道以及普通信道中,对该算法与传统的LMS盲最大似然估计算法性能作了比较,并证明了该算法在收敛速度、均方误差等方面均优于传统算法。从理论上证明了该算法的复杂度,但是该算法的简单是以牺牲稳态性能为代价的,并提出了今后Sign-LMS盲最大似然估计算法的研究方向———如何减少稳态剩余误差。     

最大似然估计关于概率密度函数的通有稳定性

证明了最大似然估计关于概率密度函数的通有稳定性。     

利用蒙特卡罗的最大似然时延估计算法

针对最大似然时延估计算法的峰值搜索计算复杂度较高且容易陷入局部收敛,造成估计误差较大的问题。提出了一种利用蒙特卡罗的最大似然时延估计(MCML)算法。首先利用信道频域响应估计矢量建立似然函数;然后把时延估计问题转化为求解随机变量的期望问题,将采用指数化似然函数构造的标准化概率密度函数趋近于冲激函数,使得随机变量的方差趋近于零;最后采用蒙特卡罗方法对随机变量进行抽样,从而利用抽样的均值估计出时延。较之传统方法,蒙特卡罗方法避免了网格搜索,降低了计算复杂度,保证了全局收敛性和估计精度。仿真结果表明:在信噪比0~25dB的条件下,MCML算法均能始终逼近克拉美罗界;当信噪比为25dB时,MCML算法的时延估计分布范围缩小为马尔科夫链蒙特卡罗算法的34%。     

双向截尾情况下最大似然估计的渐近正态性

本文讨论了左截断右删失情况下最大似然估计的大样本性质，在一定的条件下证明了最大似然估计具有渐近正态性。     

目标定位最大似然估计

提出一种近似的最大似然估计方法,用于基于测量波达角进行目标定位.通过引入一中间量,即和波达角估计相关的非线性方程可以转换成一组未知参数的线性方程.这就是近似的最大似然估计.实验仿真表明,提出的算法具有明显的优点：误差小,鲁棒性好.     

最大似然估计的重对数律

讨论了最大似然估计的渐近性质；利用Ｔａｙｌｏｒ展开和Ｈａｒｔｍａｎ－Ｗｉｎｔｎｅｒ定理，证明了最大似然估计满足对数律。     

不确定决策中的双向联想记忆方法

提出了不确定决策的双向联想记忆方法。这种方法通过关联矩阵将归纳好的一些决策规则存储到记忆矩阵中。当有新的状态信息输入时，通过对信息流的前向处理和后向处理，使它收敛到一个稳定的规则，从而给出合理的决策方案。应用实例说明了这种方法的有效性。     

含时延和扰动的连续BAM神经网络的稳定性和指数收敛速度估计

采用不等式技巧和Lyapunov函数,分析了含时延和扰动的连续BAM神经网络平衡点的存在前提,平衡点渐近稳定的充分条件以及平衡点的指数收敛速度．     

长记忆过程参数的小波包极大似然估计方法

基于小波包变换的解相关属性,对传统方法进行了改进,提出并推证了一种小波包极大似然估计(WPMLE)方法,并将它应用到一类有非常广泛应用背景的长记忆过程中去.仿真结果表明,在一定的精确度要求下,这种近似算法极大地降低了参数估计的计算量,可以作为参数估计方法的一种很好的选择.     

完全极大似然估计

证明了关于完全极大似然估计的一个重要定理,说明当参数的2个不同的变换的某些分量完全相同时,它们的完全极大似然估计是相同的,另外,给定了正态分布和负指数分布的参数以一定的先验分布,在此基础上计算它们的完全极大似然估计,得到了与贝叶斯参数估计形式非常相似的结果。     

异方差的估计与实证

“异方差”是微观计量建模中不可回避的问题，尽管计量经济学理论从残差项出发给出大量的检验方法，但对如何估计异方差则没有给出明确答案。从数据分布出发，认为极大似然法在估计异方差方面具有独特的优势。首先建立异方差的极大似然估计模型，然后对一实际调查数据进行异方差估计。     

异方差的估计与实证

"异方差"是微观计量建模中不可回避的问题,尽管计量经济学理论从残差项出发给出大量的检验方法,但对如何估计异方差则没有给出明确答案.从数据分布出发,认为极大似然法在估计异方差方面具有独特的优势.首先建立异方差的极大似然估计模型,然后对一实际调查数据进行异方差估计.     

浅论“广义”最大似然估计

我们常常会遇到最大似然估计不存在的情况,这种情况以在非正态回归模型中最为典型。当参数向量不能被估计时,人们对参数向量的线性函数的估计饶有兴趣。本文给出了这些线性函数的广义最大似然估计的定义,讨论了广义最大似然估计的性质,探讨了利用射影变换求广义最大似然估计的方法。     

积分中值原理在面源模式计算中的应用

运用高等数学中积分中值原理,对ＨａｎｎａＧｉｆｏｒｄ提出的处理城市面源的“ＡＴＤＬ”手算模式进行了改进,提出了“积分中值法”的简单直接的算法,分别对考虑面源源高４ｍ和１０ｍ的情形进行了计算．结果表明：积分中值法比ＡＴＤＬ数值积分法简单、方便,用积分中值法一步计算的结果相当于用ＡＴＤＬ数值积分５０步的精度．此方法可以方便地应用于城市大气环境质量评价或规划．     

对极大似然估计中几个问题的探讨

探讨了当似然函数不可微时求极大似然估计的方法:定义法和比值法;以及在求极大似然估计过程中要注意的问题:似然方程的解不一定是极大似然估计,极大似然估计可能不惟一或不存在.