简单线性回归模型的分离参数估计方法

最小二乘法的参数估计方法虽然体现了拟合结果的整体优化特征，却没有体现出各参数估计量的自身统计特征，对此本文给出一种新的参数估计方法，同最小二乘法相比，该方法得到的参数估计值受统计数据的影响最小，文中还讨论了参数估计值自身具有的线性和无偏性。     

基于神经网络的最大似然空间信号参数估计

本文主要研究了用Hopfield神经网络实时实现最大似然多信号源空间参数估计方法。报传统最大似然信号参数估计的理论和Hopfield连续状态神经网络特性后，给出了一种实现最大似然空间参数估计模型，该神经网络模型的模拟实验结果表明，用Hopfield网络实时实现的信号参数估计方法具有与传统的最大似然参数估计法拥有同样的理论分析结果。     

基于模糊更新过程的参数估计在可靠性分析中的应用

对于装备的可靠性分析是非常重要的研究课题，而可靠性分析中的参数估计又是很重要的一个环节.针对寿命不服从指数分布的不可修元件的参数估计，根据模糊更新过程理论建立了参数估计的模型.通过对雷达电池元件的数据分析，检验了模型的可行性.     

一阶转移Poisson模型参数的统计推断

分析了一阶转移Poisson模型，给出了参数估计的方法．理论分析结果表明，参数估计具有渐近正态性，方差矩阵的估计具有相合性．     

基于遗传算法的项目反应理论3PLM参数估计

对MT中3PLM的参数估计问题，用传统的统计估计方法解决得并不令人满意，该文应用加速遗传算法解决这一问题，这一方法克服了传统参数估计算法中对迭代初值要求严格的缺点．蒙特卡洛模拟结果显示，新的估计方法提高了估计值对真值的恢复能力，特别是提高了难度和猜测度参数估计的精度．     

指数族非线性随机效应模型的参数估计及其性质

对指数族非线性随机效应模型进行了较详细的讨论，给出了参数估计的方法，证明了参数估计的相合性与渐近正态性，最后人出一个具体实例。     

时变参数估计的几乎必然收敛性及均方参数估计误差的有界性

针对系统参数以随机方式变化的时变系统，提出了参数估计器的设计方案，通过选择估计算法中的设计参量，从而保证了参数估计的几乎必然收敛性。同时证明了均方参数估计误差的有界性。     

Cobb-Douglas函数模型参数估计方法的研究

根据LS估计理论，对目前Cobb—Douglas函数模型参数估计方法存在的问题进行了分析．通过方差稳定化变换建立了新的参数估计模型，新模型基本满足Gauss—Markov假定，保持了LS估计的优良性质．     

一类连续型随机数学模型的参数估计

讨论一类连续型随机数学模型的参数估计问题，分析解过程的概率特性，构造解过程的密度函数，借助极大似然法给出了未知参数的估计公式，证明了参数估计依概率1收敛到参数的真值。     

脉冲步进频率雷达的一种运动补偿新方法

分析了目标径向运动对脉冲步进频率雷达一维距离成像的影响，提出了基于脉组相位差分的目标运动参数估计方法，解决了运动参数估计中的快速搜索问题．仿真结果表明，该方法估计精度高，抗噪性能好，运算量较小，便于实时处理．     

求解一般l1趋势过滤问题的原始对偶内点法

针对一般l₁趋势过滤问题提出一种原始对偶内点法，首先给出原始对偶内点法的算法框架，并对原始对偶内点法进行收敛性分析和算法复杂度分析.最后，将提出的算法和目前流行的半光滑牛顿增广拉格朗日方法和交替方向乘子法进行对比.实验结果表明：当模型中的参数变化时，原始对偶内点法更加高效和稳健.     

求解0-1背包问题的混合遗传算法

对于0-1背包问题设计一种价值密度,并在此基础上提出求解0-1背包问题的混合遗传算法.经大量数值实验比较该方法与传统方法及简单遗传算法,结果表明算法能有效求解0-1背包问题.     

线性l1问题的基点下降算法

针对线性l1问题,提出一个新的算法--基点下降算法,此算法简单易行,计算过程可以像单纯形一样列表进行。该算法较好地处理了退化情形,而且是一个有限步的算法,并给出了两个算例。     

一种求解下模集函数最大值问题的近似算法

下模集函数最大值问题属于NP-难问题,难以得到有效的求解方法。针对这一情况,运用概率分布方法,给出了求解该问题的一种近似算法,并证明算法的性能保证为1／3。组合优化问题实例证明了该算法的有效性。该研究可为求解下模集函数最大值问题提供新的思路。     

差异演化算法求解多维0-1背包问题

多维0-1背包问题是典型的NP难题,设计了一种求解它的差异演化算法,阐述了算法求解多维0-1背包问题的具体操作过程。用提出的算法对55个测试算例进行了仿真实验,得到了全部算例的最优解。测试结果表明了文中算法是求解多维0-1背包问题的一种有效方法。     

混合遗传算法求解0-1背包问题尝试

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法．为解决著名的0-1背包问题，尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法，对经典遗传算法进行改进，并在实验中获得了更佳近似解．     

一种基于数据流图的软硬件划分背包算法

在软硬件协同设计中,将数据流图作为软硬件划分问题的输入,建立了以数据流图为基础的软硬件划分数学模型.对于规模较大的划分问题,为了满足系统性能,达到功耗和成本最小化,提出了0-1背包分解算法,采用并行求解的方式,排除了绝大多数无最优解的子问题,从而改善了大规模划分问题的求解效率.实验结果表明在大规模问题和硬件约束条件下,该算法能获得行之有效的划分方案.     

求解0/1背包问题的自适应遗传退火算法

针对标准遗传算法易早熟收敛以及收敛速度慢的问题,提出一种自适应遗传退火算法用于解决高维约束优化问题.该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,并结合自适应交叉、变异概率,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期算法的收敛速度.最后,比较了标准遗传算法和自适应遗传算法的实验结果,证明了自适应遗传退火算法在0/1背包应用中的高效性和精确性.     

一个确定性的全局优化算法

对广泛应用于工程中一类比式规划问题(P1)给出了一个确定性全局优化算法.通过利用线性化技术,建立了问题(P1)的等价问题(P2)的松弛线性规划(RLP),通过对(RLP)可行域的细分以及一系列(RLP)的求解过程,提出的算法收敛到问题(P1)的全局最优解.最终数值实验表明了提出方法的可行性.     

0-1背包问题的非线性降维近似算法

求解0-1背包问题的精确算法不能在较短时间内求解大规模0-1背包问题,使其实用性受到限制.针对该问题,给出求解0-1背包问题的非线性降维算法,并进行了数值实验,验证了算法的有效性.该算法属于近似算法,相对其他一些近似算法,计算结果更为精确.