基于负数阶矩的正值Alpha稳定分布的参数估计

为了精确估计正值alpha稳定（PAS）分布的参数，基于负数阶矩理论，提出了比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计3种参数估计方法．比值估计直接利用特定阶次的负数阶矩的比值来估计未知参数，对数矩估计利用PAS分布的对数变换及其负数阶矩的Taylor展式从而获得解析的估计形式，迭代对数矩估计通过样本分段迭代估计未知参数．与传统的估计方法相比，所提出的3种估计方法可以获得更高的估计精度，并且对数矩估计具有较低的计算复杂度．MonteCarlo仿真实验表明，当独立运行次数为100、样本总数为5000时，比值估计的估计精度可以达到99．8％，对数矩估计的估计精度可以达到99．95％，迭代对数矩估计的估计精度可以达到99．94％．     

指数分布冷贮备单元的串联系统产品的统计分析

考虑寿命服从指数分布的冷贮备单元串联而成的系统,给出了参数的矩估计、极大似然估计和逆矩估计,并通过大量Monte-Carlo模拟考察估计的精度,得到矩估计和极大似然估计优于逆矩估计.同时,还给出了参数的精确区间估计和近似区间估计,通过大量Monte-Carlo模拟考察了区间估计的精度,得到参数的精确区间估计优于近似区间估计.     

变系数模型的减小方差估计

提出了一种变系数模型的减小方差估计。在任意估计点,利用其附近3个点的局部线性估计的线性组合得到减小方差估计。所得估计与局部线性估计有相同的渐近条件偏差,但较局部线性估计有更小的渐近条件方差,而且该估计具有局部线性估计的良好性质,局部线性估计所采用的窗宽选取方法均可直接应用于该估计。通过数值模拟计算,表明所提出的方法在有限样本下也可以有效地降低估计方差。     

平衡损失下回归系数的最优估计

主要研究一般Gauss-Markov模型中回归系数的最优估计问题.在平衡损失下,考虑回归系数的线性估计在线性无偏估计类中的最小风险性,得到回归系数的最优线性无偏估计,并证明最优线性无偏估计在几乎处处意义下的唯一性.特别地,考虑了一类特殊的估计:b-线性估计;获得了回归系数的最优b-线性无偏估计,结果表明最优线性无偏估计也是回归系数的最优b-线性无偏估计.     

聚集数据线性模型参数聚集Liu估计的相对效率

 当线性模型中的变量间存在复共线性时,常用有偏估计代替无偏估计。其中广义岭估计是研究较多的一种有偏估计。很多实际问题只能观测到聚集数据。本文给出了聚集数据线性模型聚集Liu估计的定义,提出了聚集Liu估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,并得到这两种相对效率的上界;给出了聚集Liu估计相对于Peter-Karsten估计的2种相对效率及其上界。本文提出的聚集Liu估计,既能保证估计参数的稳定性,又能保证估计参数的近似无偏性,从这个意义上说,该估计在某种程度上优于聚集广义岭估计。     

线性模型参数一类新的s-K估计

基于线性回归模型参数向量的先验信息提出一类新的s-K估计--改进s-K估计, 并在均方误差阵意义下, 得到了这类估计分别优于最小二乘估计、 广义岭估计、 Stein估计及s-K估计的充要条件.     

峰度与偏度系数的近似经验贝叶斯估计

建立了单样本数据的贝叶斯模型,给出了偏度系数和峰度系数的线性贝叶斯估计及近似信度估计.进而,将模型推广到多样本数据模型下,并讨论了近似信度估计的统计性质,比较了贝叶斯估计、线性贝叶斯估计及近似信度估计的均方误差.最后,给出了超参数的估计,得到了近似信度估计的经验贝叶斯估计,使该估计可直接运用于实际问题.     

齐次等式约束线性回归模型回归系数条件岭估计的效率

研究齐次等式约束线性回归模型回归系数的狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率,证明狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率比最小二乘估计的效率高,并且广义岭估计比狭义岭估计的效率高．     

混合系数线性模型参数的一类有偏估计

在连续测量数据的情况下,针对模型的复共线性,本文给出了混合系数线性模型参数的一类有偏估计,称之为s-K-B估计。在一定条件下证明了这类估计分别优于岭估计,Stein估计,s-K估计以及最小二乘估计。     

线性回归模型的一类新约束型LIU估计

针对带线性约束型的回归模型复共线性问题,提出了一种新估计,称之为修正约束型LIU估计,给出了新估计的性质.在均方误差准则基础上证明了在一定条件下,修正约束型LIU估计优于最小二乘估计、岭估计、修正岭估计和约束型LIU估计,最后讨论了新估计的可容许性.     

Robust ranking of multi criteria alternatives using value functions compatible with holistic preference information

We present two recent methods, called UTAGMS and GRIP, from the viewpoint of robust ranking of multicriteria alternatives. In these methods, the preference information provided by a single or multiple Decision Makers (DMs) is composed of holistic judgements of some selected alternatives, called reference alternatives. The judgements express pairwise comparisons of some reference alternatives (in UTAGMS), and comparisons of selected pairs of reference alternatives from the viewpoint of intensity of preference (in GRIP). Ordinal regression is used to find additive value functions compatible with this preference information. The whole set of compatible value functions is then used in Linear Programming (LP) to calculate a necessary and possible weak preference relations in the set of all alternatives, and in the set of all pairs of alternatives. While the necessary relation is true for all compatible value functions, the possible relation is true for at least one compatible value function. The necessary relation is a partial preorder and the possible relation is a complete and negatively transitive relation. The necessary relations show consequences of the given preference information which are robust because “always true”. We illustrate this methodology with an example.     

诗与"在"--海德格尔诗学的阐释

海德格尔对荷尔德林诗歌的阐释，目的是进行诗与思的对话，归根结底还是探讨存在。诗与“在”的关系，是海氏诗学框架的核心内容，诗与“在”的关系又进一步引申为艺术与真理的关系，本从真理如何被遮蔽的问题入手，试图读解海德格尔诗学的内涵。艺术是无蔽的真理显明的一种方式，诗是危机的拯救，语言是存在的家园。海德格尔对诗与在的探讨最后又转入了对语言的探讨，无法走出语言的牢笼。只有在实践中，把艺术变成为社会变革的一个因素，才可以解放被传统理性压迫的力量，显现艺术的真理，确立艺术的价值。     

An Accurate and Universal HEOM Approach to Strongly Correlated Quantum Impurity Systems

A hierarchical equations of motion(HEOM)approach is developed for general open quantum systems coupled to fermionic environment.The HEOM method is in principle formally exact,as it resolves nonperturbatively the combined effects of many-body interaction,system-bath dissipation,and non-Markovian memory.In practice,the HEOM approach is highly accurate and efficient for the characterization of strongly correlated quantum impurity sys-     

一种向量空间模型中对特征项的改进方法及应用

针对传统VSM方法中选取特征项的不足之处,在文本相似度计算研究领域中中,提出了一种新的特征项选取方法--用语言片段作为特征项.介绍了选取语言片段作特征项方法的实现过程,分析了该方法的必要性与可行性,通过计算在受限语境下文本的相似度的实验,测得系统判分正确率为85.24%.与同类系统进行对比实验,发现该方法在受限语境下表现稍好.     

机器人重复定位精度优化综合

本文根据控制系统的设计要求和机器人的工作稳定性要求,提出三种机器人机构精度综合的评价函数:(1)运动精度最低化单目标评价函数,(2)误差波动最小化单目标评价函数,(3)综合考虑运动精度和误差波动的多目标评价函数。并引入了三个衡量优化结果的实用指标。最后,以5R 焊接机器人为例进行优化计算。     

气体对阴离子表活剂压裂液破胶实验研究

阴离子表活剂压裂液是新型清洁压裂液,原油和地层水对其破胶机理与实验研究已相当充分,但气体对其破胶作用至今研究很少.为解决阴离子表活剂压裂液在压裂应用中的障碍,研究采用一套实用的实验流程,评价了天然气、氮气、二氧化碳三种常见气体对阴离子表活剂压裂液的影响.实验证明,三种不同的气体对阴离子表活剂压裂液的降粘幅度存在较大的差别,其中,二氧化碳气体对阴离子清洁压裂液降粘幅度最大,可使交联液体彻底破胶,天然气对阴离子型表活剂压裂液降粘幅度较小,氮气对阴离子压裂液的粘度几乎没有影响,氮气和天然气可以使液体泡沫化,从而有利于返排.实验结果为优化压裂设计提供了依据,可有效提高现场压裂施工成功率.     

单片机群组红外通信的设计与实现

提出一种利用软件方法实现单片机群组红外通信的设计方案,介绍该方案的设计思想,包括硬件设计原理、信息格式的设计与差错控制的实现,信息应答机制以及软件核心框架等,并指明了设计的应用前景.     

试验机稳定加载条件的修正及伺服控制的本质

本文通过对试验机-试样系统的分析,认为试验的稳定加载条件不仅仅取决于试验机和试样的刚度(K_m+K_r),而且取决于试验机活塞(端部)的位移速率.具有反馈系统的伺服试验机,正是通过对活塞位移U_q的控制来谐调刚度(K_m+K_r)的变化,从而达到控制应变速率,以保证加载过程的稳定.     

高层建筑外部空间的设计手法

分析和论述了现代城市环境中高层建筑外部空间的设计手法,将其概括为:空间的连续与兼容:包括边界模糊、空间构成要素的延续与兼容、空间流通;空间的中心感与层次感:包括通过式、互渗式、升降式;中庭的作用:包括与城市广场或街道的结合、与周围建筑联系的手段;高层建筑及外部空间的尺度处理:包括主体与裙房相结合、主体的分段处理;建筑小品与环境小品的作用:包括建筑小品的处理方法、环境小品的处理方法、环境雕塑的处理方法、绿化与水的处理方法。