多响应Scheffé二阶混料模型的D-最优设计

讨论了多响应混料模型的最优设计问题,多响应混料模型是由两个Schefféq分量二阶混料模型所构成的.根据D-最优设计准则推导得出一类试验点取在各顶点和各棱中心点上的最优配置并给出证明.     

多响应混料模型的D-和A-最优设计

考虑多响应模型E（Yi（X））=η（X）=fi^T（X）βi（i=1,2）,其中两个响应分别为Seheffe一阶和二阶模型．主要研究一类支撑点为各顶点X←→（1,0,…,0）和各棱中心X←→（1/2,1/2,0,…,0）的设计,根据D-和A-最优设计准则得到最优设计测度ri^＊和r2^＊最后给出最优设计效率的一些数值结果,说明D-和A-最优设计在模型参数估计方面差别不大．     

Becker齐次模型参数估计的D-最优设计

对于三分量混料试验的Ｂｅｃｋｅｒ模型（Ⅰ），（Ⅱ）和（Ⅲ），给出了参数估计的Ｄ－最优设计，利用偏微分方程椭圆型方程的极值原理和对称多项式这两种数学工具解决了它们的最优设计问题。     

多响应混料模型的R-最优设计

【目的】研究分别具有一阶和二阶线性混料模型的两响应的R-最优设计。【方法】由于响应之间具有一定的相关性,在分析两个线性混料模型的R-最优设计时候发现与协方差矩阵有关,关于这类模型下最优设计的构造就变得比较复杂。在协方差矩阵未定的情况下,根据R-最优准则的定义给出了相关矩阵的对角线乘积的一般表达式。【结果】在给定协方差的情况下用两个具体的例子说明如何求解R-最优设计,并验证了例2满足多响应R-最优设计的等价定理。【结论】对于任意的两响应混料试验模型可以用提出的方法求R-最优设计。     

二阶可加混料模型的推广及其D-最优设计

对于 q 分量正规单纯形利益区域,推广了一般的二阶可加混料模型。通过 CAD算法与理论论证相结合的途径,给出了参数估计的 D-最优设计。这些 D-最优设计的一个特点是它们的柱点随 q 而变化,分别属于三种设计类型:(1)q=3,4,柱点是S_(q-1)的顶点和二顶点中心,并且每类柱点的测度和相等;(2)q≥8,柱点是 S_(q-1)的顶点和三顶点中心,并且每类柱点的测度和相等;(3)5≤q≤7,柱点是顶点、二顶点和三顶点中心,而各类柱点的测度和不相等,且随q而变化。     

一阶随机系数混料回归模型的D-最优设计

通过对一阶二分量随机系数混料回归模型变式,转变成混合效应混料回归模型,从而得到其信息矩阵.对一阶二分量随机系数混料回归模型,求出其单纯形-中心设计的D-最优设计和G-最优设计.在此基础上,证明一阶二分量随机系数混料回归模型不具有D-最优设计和G-最优设计等价性.     

多响应Scheffé二阶混料模型的A-最优设计

研究了多响应混料模型的最优设计问题,多响应混料模型是由2个Schefféq分量二阶混料模型所构成的,由A-最优设计准则推导出一类试验点取在各顶点和二顶点上的最优配置,并利用A-最优设计的充要条件证明在方差满足一定条件时在这类点上的测度是A-最优设计.     

二阶可加混料模型的R-最优设计

阐明了依据线性回归模型参数联合估计的矩形置信区域所提出的一类具有崭新应用价值的最优设计准则R最优设计准则,介绍了该准则的等价定理和性质·同时针对(q-1)维正规单纯形上的二阶可加混料模型,证明了其参数估计的R最优设计柱点为单纯形的顶点和边界中心点;随着q的增加,边界中心点逐渐由一维过渡到二维中心点     

分块线性-二次混料模型的总体D-最优设计

对于分块线性－二次混料模型，给出了参数估计的总体Ｄ－最优设计     

一维分段混料试验模型的D—最优设计

在Ｓｕｎｇ Ｈ．Ｐａｒｋ关于一维分段混料试验模型组合设计的结果基础上,对一维分段试验设计的两个模型的Ｄ－最优设计给出了理论解及理论证明。     

多响应模型下异常观测的稳健设计

研究了多响应回归模型下含有异常观测值的试验设计问题,导出了衡量设计稳健性的准则．以中心组合设计为例,给出了角点和中心点次数不同时,使得稳健性准则达到最小的星点臂长,从而找到了相应的稳健设计．     

多响应近似线性回归模型D最优稳健设计

讨论了多响应变量模型的D最优稳健设计问题．在每个响应变量与自变量之间存在近似线性回归关系的假定下,针对偏差向量函数属于某一给定的L2邻域的情形,得到了D最优准则下设计密度的解析表达式．     

非线性分式可加混料模型及其最优设计

针对在工业、医药学等方面生产试验广泛应用的混料模型提出非线性混料模型及其推广模型，并对非线性混料可加模型的C-最优设计提出利用切比雪夫点求驻点，用拉格朗日乘子法求最优权重的解决方案，最后给出精确D-最优设计．     

均匀设计在多响应线性模型失拟检验中的最优性

运用Khuri（1985）组合响应的方法,将Wiens（1991）的结论推广至多响应情形．证明均匀设计在对多响应线性模型作显著性检验时,在模型失拟情况下使检验的功效函数最小值达到最大,在模型未失拟情况下使检验的功效函数最大值达到最小．     

可加混料模型的A-最优轴设计

对于五六分量二阶可加混料模型,使用对称的轴设计,并借助矩阵代数理论和最优设计理论,讨论最优设计问题,获得了轴设计类上的A-最优轴设计.     

多响应线性回归模型Bayes最优设计的等价性定理

讨论多响应线性回归模型的Bayes设计问题,给出回归参数的Bayes估计,并建立BayesZ-最优准则,在Z-最优准则下,得到了多响应线性回归模型的Bayes最优设计的等价性定理,并将其运用到LB-最优设计上．     

一种模糊高斯混合说话人识别模型

为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.     

混合非参数回归的贝叶斯推断

针对混合非参数回归问题,给出了一种基于贝叶斯框架的推断方法.在该方法中对每一个非参数混合成分用一个随机过程的有限维分布族作为先验,同时分别构造混合比例、随机误差的方差和非参数混合成分的贝叶斯估计,并通过马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)法抽样来进行后验推断.数值模拟分别从样...     

纵向数据下广义线性模型的稳健二次推断函数估计

针对纵向数据下的广义线性模型,为了有效控制离群点对估计的影响以及进一步提高估计的效率,利用二次推断函数（QIF）改进加权的指数得分函数,得到了模型参数有效且稳健的二次推断函数估计（ERQIF）,并证明了在一定条件下所得估计的相合性和渐近正态性。数值计算结果进一步表明,当离群点存在或工作相关矩阵被错误指定时,所得估计有稳健的模拟结果。