PC准则下回归系数估计优良性的计算机模拟

在PC准则下对线性模型中设计矩阵病态时的几种改进估计－－岭估计，压缩估计及Bayes估计进行了计算机模拟，模拟结果显示了几种改进估计的统计优良性。     

LINEX损失函数下正态均值的估计问题

考虑了在ＬＩＮＥＸ损失函数下正态分布均值的估计问题，在线性估计类ｃＸ＋ｄ中得到了它的容许估计，并对非容许估计得到了一致改进估计，将相应的结果应用于线性回归模型的系数估计之中。     

基于奇异设计矩阵的广义岭估计及其性质

基于设计矩阵是奇异矩阵的线性模型,讨论了线性模型系数参数广义岭估计的优良性.对于可估函数在均方误差意义下,得到了广义岭估计优于最小二乘估计的性质.而且在二次损失函数下广义岭估计具有可容许性.     

贝叶斯框架下产品可靠度估计问题的研究

在与信息论中的熵函数有关的p,q对称熵损失函数下,用参数估计方法研究了寿命服从几何分布的产品的可靠度的贝叶斯估计问题。得到了可靠度的贝叶斯估计的一般形式与精确形式,并讨论了可靠度的贝叶斯估计的可容许性。最后研究了可靠度的多层贝叶斯估计并进行了数值计算,结果表明得到的多层贝叶斯估计具有更好的稳健性。     

固定设计点情形下回归函数的非线性小波估计

在固定设计变量但不一定等距,误差为一般的随机变量的情况下,构造了回归函数的非线性小波估计以及自适应非线性小波估计。证明了非线性小波在Besov空间中可达到最优收敛速度,自适应非线性小波估计在一大类Besov空间中可达到次最优收敛速度(即和最优收敛速度只相差lnn)。这样,在固定设计变量情况下,构造的回归函数的非线性小波估计和Donoho等人在等距固定设计点对回归函数的非线性小波估计几乎具有同样的优良性质。进一步,只要求误差为有界三阶距,而Donoho等人要求误差服从正态分布。     

矩阵损失下多元随机回归系数和参数非齐次线性估计Minimax可容许特征

在矩阵损失下给出了多元随机回归系数和参数线性估计在非齐次线性估计类中是Minimax可容许估计的充要条件。     

正态总体方差估计的比较

针对正态总体方差的一类估计cS 2,首先在无偏性、有效性和相合性准则下进行分析和比较几种估计量,然后导出均方误差意义下一个估计优于另一估计的充分条件,为比较正态总体方差的几种估计量的优良性提供快捷方法.     

加权平方损失下一类指数分布族刻度参数的估计

对一类刻度指数分布族c(x,n)θ~(-y)e~[-T(x)/θ],利用加权平方损失函数L(θ,δ=(δ/θ-1)~2研究了刻度参数θ的最小风险同变估计.经由Bayes估计给出了最小风险同变估计的精确形式,并讨论了它的最小最大性,最后应用积分变换定理证明了θ的Bayes估计具有不变性.     

四维光场数据中基于极平面图的深度估计方法

针对四维(4D)光场数据中的深度估计问题,提出一种基于4D光场数据极平面图(EPI)结构信息的高精度深度估计方法 .首先,对4D光场结构进行了分析,给出了深度信息与视差的关系.然后,在外极平面图像上,计算切片域中每个点的视差估计以及可信度估计.最后,根据可信度估计来加权局部视差估计的准确性,用于获取全局一致性视差图,进而可获得全局深度图.仿真实验结果表明,该方法能够精确估计出深度信息,为视觉三维重建提供了良好的基础.     

回归系数的线性有偏估计

给出回归系数的最小均方误差线性有偏估计，线性有偏估计优于最小二乘估计的充要条件及线性有偏估计可容许估计的充要条件，同时给出文献中未涉及的一些有偏估计。     

Gauss-Markov模型回归系数广义岭估计的优良性

针对Gauss-Markov模型,讨论了在均方误差矩阵(MSEM)准则和Pitman Closeness(PC)准则下回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的优良性.     

错误指定多元线性模型中回归系数混合估计的性质

在二次损失函数和Pitman Closeness(PC)准则下，本文研究了错误指定多元线性模型中回归系数的混合估计相对于最小二乘估计(LSE)的优良性。     

回归函数及其导数非参数估计的强一致收敛速度

本文研究了回归函数及其导数的非参数估计.对随机与固定设计的回归函数,分别利用核估计和非参数加权估计,在核函数及权函数满足一条件下,本文证明了估计一致强收敛于待估函数的速度可达到最优.从而进一步推广和发展了Hardle(1988)、Severini,etal.(1992)的许多结果.     

相依回归方程的一种估计

对相依回归方程组yi=Xiβi+εi,E(εi)=0,Cov(εi,εj)=σij I n,i,j=1,2,提出了一种有偏估计,并研究了这种估计的容许性及其优越性,给出了2个充分且必要条件.     

宽带CDMA系统中信道估计自适应滤波的研究

在研究了宽带CDMA系统中信道估计均方误差(MSE)的基础上,提出了一种利用信道估计的互相关函数作为系数的有限冲激响应(FIR)滤波器,并比较了它的理论均方误差与维纳滤波器以及滑动平均滤波器之间的大小.在第三代移动通信(3G)支持的多普勒频移范围内的计算机仿真表明:通过自适应算法,验证了所提出的方法在知道噪声方差的情况下都可以获得良好的均方误差性能.     

基于二步估计器的PID自校正预测控制

基于内模原理构建d步超前预测控制器.根据d步超前预测信号,运用二步估计器进行数据信息处理,创建PID自校正预测控制算法.仿真结果表明:该算法实现起来简便,能够有效地减小控制系统的运算量,提高控制的实时性.     

熵损失下逆高斯分布参数倒数的Bayes估计

在熵损失函数下研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计并且讨论了多层Rayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的．