Detecting Difference Between Coefficients in Linear Model Using Jackknife Empirical Likelihood

Empirical likelihood has been found very useful in many different occasions. It usually runs into serious computational difficulties while jackknife empirical likelihood (JEL) is shown to be effective when applied to some complicated statistics. In this paper, to test the difference between coefficients of two linear regression models, the authors apply JEL to construct the confidence regions. Based on the JEL ratio test, a version of Wilks’ theorem is developed. Furthermore, to improve the coverage accuracy of confidence regions, a Bartlett correction is applied. Simulation studies are carried out to show the effectiveness of the proposed method in aspects of coverage accuracy. A real data set is analyzed with the proposed method as an example.     

基于经验模态分解和灰色关联度分析的仿真模型验证方法

比较分析仿真输出与参考输出之间的差异是仿真模型验证的一种常用手段。为解决系统输出为非平稳快变数据的仿真模型验证问题,提出了基于经验模态分解和灰色关联分析的验证方法。首先采用经验模态分解方法将仿真输出和参考输出均分解为趋势项和平稳项两部分,然后从位置差异和外形差异两方面刻画趋势项之间的差异,用谱密度差异刻画平稳项之间的差异,再者采用熵权法确定各类差异的权重,最后基于灰色关联度分析综合三类差异得到验证结果。通过实例应用,验证了方法的有效性。     

基于相位差的均匀圆阵DOA估计新方法

根据均匀圆阵阵列结构的特点,提出一种利用相邻阵元间相位差进行二维波达方向(direction of arrival, DOA)估计的方法。分析了均匀圆阵相邻阵元间接收信号相位差的变化规律,得出了其与入射信号的方位角和俯仰角的对应关系,在此基础上推导出入射信号方位角和俯仰角的闭式解。同时,针对相位差测量中存在相位模糊的问题,提出一种循环搜索算法有效地实现了相位差的解模糊,极大地提高了利用相位差进行DOA估计的稳健性和适用范围。理论分析和仿真结果表明,该二维DOA估计方法可以在存在相位模糊的情况下稳健有效地工作。     

混合不确定多态系统可靠性的EUGF分析方法

在进行多状态系统可靠性分析时,很多情况下系统中同时存在着多个类型不确定信息,如一些复杂系统中,由于样本量的差异,一些信息可以作为随机信息,而另一些信息由于缺少足够的样本,只能以区间形式给出。提出一种基于证据通用生成函数理论的多状态系统可靠性分析方法,来处理多类不确定性信息的多态系统。该方法基于证据不确定性量化理论,能够充分利用区间信息和认知信息,避免了系统中信息的浪费。基于证据量化理论建立证据通用生成函数模型,采用信度和似然度对多态系统进行可靠性评价,提高了基于认知不确定性的可靠性分析结果的可信性。对于同时含有随机信息和认知信息的多态系统,该方法首先通过将随机信息离散处理,然后建立统一的证据通用生成理论模型进行多态可靠性分析。通过案例分析对所提出的方法进行了验证。     

方案排序的加权投票制权力测度模型

在二元选择下，测算加权投票制的表决权的大小有两种广泛被接受的方法，即Shapley-Shubik指数法与Banzhaf指数法，但它们都不能解决多备选方案或多候选人时决策个体的权力问题。本文利用排序距离来度量不同群体偏好序差异，从而提出了无论被选方案或候选人是两个还是两个以上的加权投票制下对方案或候选人进行排序的决策个体权力计算方法，并进行了实例分析。     

基于二水平误差控制的序贯分支筛选法及应用

针对仿真实验中三水平序贯分支（sequential bifurcation,SB）难以处理定性因子的问题,提出了基于两水平的误差控制SB法,并在序贯概率比（sequential probability ratio test,SPRT）检验群组效应过程中,采用动态的初始仿真次数作为初始样本点,提高了SPRT的效率,减少了统计推断所需的仿真次数. 蒙特卡罗仿真的对比分析以及基于实际背景的仿真案例应用,验证了在保证统计推断效力的条件下,所提方法能明显降低SB所需的仿真次数,并成功处理包含定性因子的仿真模型.     

Sample-size determination for two independent binomial experiments

Sample size determination is commonly encountered in modern medical studies for two independent binomial experiments. A new approach for calculating sample size is developed by combining Bayesian and frequentist idea when a hypothesis test between two binomial proportions is conducted. Sample size is calculated according to Bayesian posterior decision function and power of the most powerful test under 0-1 loss function. Sample sizes are investigated for two cases that two proportions are equal to some fixed value or a random value. A simulation study and a real example are used to illustrate the proposed methodologies.     

考虑多重不确定性的托管药房物流调度优化

为有效控制药房托管的药品物流运营成本,本文首先结合时空网络架构,将托管药房的药品物流调度过程描绘成一种多层时空网络,继而将研究问题构建为优化领域中的多重货物网络流问题.在此基础上,综合考虑药品物流调度过程中的需求不确定性、配送服务时间不确定性以及药品供应成本的可变性,建立基于药房托管模式的药品物流调度随机优化模型并设计具有挑选规则的混合遗传算法进行求解.参数测试表明,当挑选判断系数设为0.6时,求解算法可以收敛到比较理想的解;算例分析表明,本文所设计的随机优化模型在各决策回合的解与完全信息模型解之间的逼近程度不一,但总误差仅为0.56%;敏感性分析则发现药房最低安全库设置存在一个最优均衡点.     

基于XOR选择重传ARQ的网络编码多播路由算法

针对XOR选择重传ARQ协议,提出了一种基于网络编码的多播路由算法,有效地恢复链路传输错误。该算法分为两种情况：一是信源发送正常的数据包,在信源节点与各接收节点之间建立多播路径族,并考虑不同路径族之间链路的共享;二是信源发送XOR数据包,搜索信源节点到各接收节点的最短路径,并考虑最短路径之间的链路共享。仿真结果表明,该算法有效地提高了网络吞吐量,在资源消耗方面较传统的多播路由算法有更好的表现,非常接近基于网络编码的最小费用多播算法。数学分析表明,该算法的复杂度远小于最小费用多播算法。     

共口径双波段波导缝隙阵列天线设计技术

通过对共口径双波段天线的研究,提出了一种新型共口径双波段波导缝隙阵列天线设计方法。该方法适用于设计由工作于不同波段的两个脊波导缝隙阵天线同层间隔排布组成的高性能天线,特别适用于小型双波段雷达天线设计。详细描述了如何减弱两个波段相互干扰对天线性能的影响。最终通过一个Ku/Ka共口径双波段波导缝隙阵列天线设计与测试,其测试结果与仿真结果吻合度高,验证了设计方法的正确性。     

垂直差异化竞争软件产品的最优定价策略

研究了市场中存在质量敏感型和价格敏感型消费者时,垂直差异化双寡头软件公司最优定价策略,结合显著性理论和网络外部性构建消费者效用函数,分析了消费者显著性思维程度和网络外部性强度对均衡结果的影响.结果发现,随网络外部性强度增大,仅在两公司产品质量差异中等且消费者不匹配成本较大时,高质量软件公司可以提高产品价格,否则两公司均...     

Some Equivalence Transform Methods for Simulating Models in Control Systems

In this paper two classes of equivalence transform methods for solving ordinary differential equations are proposed. One class of method is the equivalence integral transform method for special differential algebraic problems. The advantage of this class of method is such that the amount of work calculating one integration with parameters becomes that of two interpolations, when the system of nonlinear equations is solved on the right hand side function. The other class of method is the equivalence substitution method tor avoiding calculating derivative on the right hand side function. In order to avoid calculation derivatives, two equivalence substitution methods are proposed here. The application instances of some special effect of the equivalence substitution methods are given.     

雷达小样本目标识别方法及应用分析

针对雷达小样本目标识别问题,结合元学习和迁移学习提出一套综合解决方案,旨在根据实际应用场景的不同提供合适的模型学习方式和分类方式,从而提升雷达小样本目标识别效率和准确率.同时,通过多组对比实验深入分析小样本学习算法在实际雷达目标识别场景下的模型性能变化,得出两个可有效指导工程化应用的重要结论.元学习模型在源任务信息充足...     

基于坐标映射距离差分的快速群分割算法

群分割技术作为群目标跟踪技术的首要环节,其处理结果直接影响后续整个数据处理过程的效果。在深入研究目前已有的群分割技术的基础上,提出了一种基于坐标映射距离差分的快速群分割算法。首先将量测集的二维信息分解为两组坐标映射距离的一维信息,进而分别进行排序和分群处理,从而减小了算法的时间复杂度,最后将分别获得的两组预备群进行取交关联,得到最终的分割群。通过与3种传统算法在时间复杂度上的理论分析与比较,该方法在大视场回波稀疏条件下具有显著的效率优势。经过多场景的仿真分析表明,该算法的处理效能显著高于传统算法,且对复杂动态场景具有较好的鲁棒性。     

关于状态变权向量公理化定义的若干结果

逐条分析状态变权向量原始定义中各条件的作用及其内在联系,给出一种改进的状态变权向量定义并讨论与之相关的若干约束条件.研究并解决了刘文奇就状态变权向量公理化定义条件所提出的一个猜想.最后,分析文献中关于状态变权向量的两种改进定义之间的关系.在状态变权向量等效意义下,证明了其中一种改进定义蕴涵着另一种改进定义.     

基于GPU的大规模多阶段任务系统可靠性并行计算方法

针对大规模多阶段任务系统(phased-mission system, PMS)的可靠性求解,引入并行计算思想,通过分析传统的一致化方法(uniformization method, UM),基于Nvidia提出的CUDA(compute unified device architecture)架构,实现了基于图形处理器(graphics processing unit, GPU)的UM并行算法(GPU-UM),并采用合并访问和共享内存技术,提高了GPU中数据负载的利用率;PMS中不同阶段参与任务的设备及其数量通常会发生变化,导致阶段间依赖性处理困难。通过对新设备加入、已有设备暂时退出任务或完全退出任务等3种基本情况的分析,提出了阶段间状态映射机制,实际中的阶段变化情况更加复杂,可综合上述3种基本情况进行处理。通过算例对比了GPU-UM、CUDA-UM、传统UM和Krylov子空间等4种算法的计算时间和可靠性结果,分析表明GPU-UM算法的计算耗时优于其他方法,且结果精度也能满足可靠性计算需求;同时,通过对比分析UM算法和Krylov子空间算法与仿真方法的结果误差,表明提出的阶段间映射机制能够正确处理PMS中阶段间的复杂依赖关系。     

一种基于“独立性差”的分类学习新算法

从"独立性差"角度出发,提出了ISE准则下的"独立性差"估计新方法(difference of independence estimation,DOIE).从数学模型上证明该算法与单类SVM等价且可用于解决分类问题.当数据集规模较大时,该算法的优势在于可用较少样本点表示两数据集中样本点间的关系,在保证精度的前提下,提高运算速度.该算法还可应用于两数据集独立性判断、检测流数据分布改变点的位置.若退化为单类数据集,可应用于概率密度估计.Benchmark和UCI数据集上的实验表明,该算法具有较好的性能.     

基于相似性编组的航标自动提取算法

针对高分辨率光学遥感影像,利用航标间具有很强相似性的特点,提出了航标相似性编组的自动提取算法。首先采用单类支持向量机对遥感影像进行水陆分割,确定出水陆的边界线,再对水域内空洞目标进行轮廓检测,将检测出的小目标作为候选目标。利用航标的几何及灰度特征对候选目标进行初步筛选,获得疑似航标目标。最后计算疑似航标目标间的相关系数并以此为依据进行相关性编组,得到不含虚警的航标组。采用QuickBird 0.6m分辨率的融合影像进行实验,结果表明该方法可以提取出区域内80%以上的航标,具有很强的可行性。     

消费者异质性影响下的网络信息商品销售策略

针对网络销售模式下的信息商品的特性,文章研究消费者异质性(最大价值差异和强度差异之和)及商品关系对普通销售、纯捆绑销售和混合捆绑销售策略的影响.研究结果表明当强度差异较小,商品间互补或替代时,纯捆绑销售和普通销售分别占优势地位;当商品间无关时,纯捆绑销售与普通销售占优概率基本相等.当强度差异等于最大价值差异时,随异质性增加,普通销售明显优于纯捆绑销售.对混合捆绑的研究给出其转为普通销售和纯捆绑销售的条件,并发现在商品间互补的情况下,当强度差异较小且两种商品最大价值差异相差不大时,纯捆绑策略占优;最大价值差异相差较大且消费者对其中一种商品偏好基本一致时,混合销售策略占优.