小柴胡汤临床治验2则

尹锡泰副教授是我省著名的老中医,其渊博的学识,丰富的临床经验深受学生和患者的称赞.余有幸跟师三年,收获颇丰.现将临床验案2则,愿与同业临床中共验之.     

岩土勘察中的地基基础验槽工作研究

验槽工作是在建筑物基槽开挖后进行的一个重要环节,同时也是岩土勘察工作中的最后一道工序.本文首先说明了岩土勘察中地基基础验槽工作的目的,其次介绍了岩土勘察中地基基础验槽工作的具体步骤,最后介绍了岩土勘察中地基基础验槽工作的优势,进而为加强施工人员验槽工作技术提供参考.     

用共轭分布法选取ε-代换类先验分布族中的分布集

Bayes统计推断中的一个重要问题是它的稳键性.一般采用的后验稳健性的评价标准是使用传统的Bayes风险准则.1973年Huber给出的定理,对后验稳健性的计算是基于先验的ε-代换类D选所有分布的前提,但若D的选择太大会影响后验稳健性的效果.本文考虑用共轭分布法选取D,得到的后验稳健性比D取所有分布时要好.     

王老歪验绳

王老歪来黄家窑副井验绳(钢丝绳). 窑主见他是个瘸子,其貌不扬,根本没把他放在眼里.王老歪没有说话,只望着窑主笑了笑. 黄家窑是斜井,井筒有600多米,他背着工具兜独自下井了.窑主纳闷,以前验绳不是这样,都在井口验,不下井的呀.他可倒好,不去验大绳,却看井筒底板上的托滚.只见王老歪一边看,还一边在小本本上记着什么.来来回回,用了半个钟头.     

数字化角膜塑形术的临床研究

应用数字化角膜塑形镜（简称MCT镜）对青少年近视矫治临床对比分析.对60例118眼近视青少年验配角膜塑形镜片并进行随访检测分析.结果发现,数字化角膜塑形镜片在减低和控制青少年的近视上比使用传统OK镜更有效.     

岩土工程参数Bayes法推断中先验与后验样本大小的探讨

岩土力学参数Bayes统计推断存在验前和后验样本信息问题.在解决工程问题时,先验与后验分布信息的获取是靠样本容量的大小确定,而获取样本信息是要付出工程费用的.为了探讨岩土参数Bayes法推断中先验与后验样本的取值大小,采用贝叶斯推断简化方法,通过对某工程的岩土力学参数分析,得到先验样本数为30~35个和后验样本数不少于4个时,计算出的统计参数均值与方差的误差最小.本文的研究为岩土工程力学参数概率统计样本大小的确定提供了参考.     

基于先验的贝叶斯先验选择方法

在一个参数的可选先验类中选择一个合理的先验问题,类似于从参数空间中估计一个恰当参数的问题.基于这一观点,利用贝叶斯分析的后验分布理论,先得出先验的后验分布计算方法,再根据先验的后验分布确定出合理的先验,从而建立了一个基于先验的贝叶斯先验选择方法,它是ML-Ⅱ先验的一个拓广.     

单调型非线性椭圆问题的边残量型后验误差估计

针对单调型非线性椭圆问题,研究了线性协调有限元的边残量型后验误差估计.在真解u仅具有H1(Ω)正则性的情况下,证明了边残量在后验误差估计中是占优的,并得到了自适应有限元方法的H1-范数误差可计算的上下界.不计高阶项,边残量可作为线性协调有限元的后验误差估计子.数值算例验证了该边残量型后验误差估计子的有效性.     

基于九种分布的Jeffreys后验规律研究

本文给出了九种常见分布的共轭先验分布与后验分布之间参数关系的具体形式,同时研究了这九种分布的Jeffreys先验及其后验分布,发现其后验同属于参数的共轭分布族.     

负二项抽样下r/N(G)系统可靠性增长的Bayes估计

本文讨论了在负二项抽样模型下,部件可靠概率,带有验前负对数 Gamma 分布、验前 Beta分布及其特殊情况验前 U(0,1)分布时,对 r/N(G)系统的可靠性增长作出 Bayes 估计.主要结果有定理1、2.而几何抽样模型下的结论是本文的特例,最后附有实例.     

一类最优控制问题混合有限元解的后验误差估计

对一类受非线性椭圆方程约束的二次最优控制问题的混合有限元方法进行了后验误差分析.利用k阶R-T混合元空间和分片常数函数分别对状态变量和控制变量进行估计,得到合适的后验误差指示子.在数值实验中将所得的后验误差指示子作为网格加密的指示子,得到较为精确的数值解.     

二次损失函数下Poisson回归模型中参数的近似Bayes估计

针对Poisson回归模型中当给定参数的先验分布后, 其后验分布的具体形式较难得到的问题, 利用Γ分布的大样本性质, 给出了似然函数的近似形式, 并得到近似的后验分布. 模拟结果表明, 利用这种近似的后验分布进行统计推断, 得到的参数Bayes估计具有较好的稳定性及精度.     

针刺踝关节软组织损伤治验

本文报导了针刺踝关节软组织损伤的临床治验。此法可减轻患者痛苦,提高疗效,缩短疗程。     

无信息先验下平稳AR(1)模型的贝叶斯推断

研究AR(1)时间序列模型在平稳条件下的贝叶斯推断理论,构造了模型自回归系数和尺度参数的无信息先验分布,推导得到了其后验分布、后验均值、众数、中位数、分位数和最大后验区间估计,最后对几组仿真数据进行了贝叶斯分析.     

(Be-B)模型下二行动线性决策问题的抽样信息期望值

提出Be-B决策模型,讨论此模型下二行动线性决策问题的抽样信息期望值（EVSI）的计算问题.通过计算参数的后验分布,建立了后验最优行动选取规则,得到此决策问题的最优决策函数,进而给出EVSI的计算公式.     

一类奇异摄动对流--扩散问题的二阶最大模后验误差估计

考虑奇异摄动问题的中点迎风差分格式的后验误差估计,并利用比较原理及格林函数的估计得到最大模范数意义下的二阶后验误差估计.     

方差已知条件下平稳AR模型的贝叶斯分析

当方差已知时,分别对无信息先验和共轭先验条件下的平稳AR(p)模型进行了贝叶斯分析,并给出了平稳AR(1)模型回归系数的贝叶斯估计和预报分布的解析式.结果表明,两种先验分布下,回归系数的后验分布均服从平稳域内的截断正态分布.无信息先验分布下,后验均值与经典OLS估计值一致;在共轭先验分布下,后验均值是先验均值和经典OLS估计值的加权平均.     

ε-代换类先验分布族的贝叶斯稳健性分析

对ε-代换类:Γ={π:π=(1-ε)π0+εq,q∈D(0≤ε≤1)的贝叶斯稳健性进行分析,π0是选定的先验分布,D为分布集.首先讨论了分布集D的选择对后验稳健性的影响.其次讨论了当D的选择合理时,ML-Ⅱ估计■是后验稳健的,并以■为先验分布,分别对正态分布进行稳健贝叶斯分析.     

EV回归的半参数部分线性模型的Bayes估计

考察部分线性模型y=X^τ_β+g(t)+ε,ε~N(0,σ²),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差. 用光滑样条估计非参数函数g(t), 结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归, 将模型中的未知参数赋以一定的先验, 运用Gibbs抽样方法从后验分布中抽样, 用后验样本的均值来估计未知参数. MCMC模拟的另外一个好处是容易从后验样本中构造后验样本区间估计. 最后,提供了一个模拟例子来说明Bayes方法的估计效果.     

鉴别性最大后验概率线性回归说话人自适应研究

为增强自适应后的声学模型的鉴别能力,提出了一种基于最大互信息(MMI)的鉴别性最大后验概率线性回归(MMI-DMAPLR)说话人自适应方法. 将最大互信息准则和最大后验概率(MAP)准则相结合,设计了一个新的目标函数来估计基于线性变换的自适应方法中的变换参数,在最大后验概率估计中加入了鉴别性. 大词汇量连续语音识别的实验结果表明,新方法在增强声学模型与测试数据的匹配性的同时,可以有效提高声学模型的鉴别能力,在少量自适应数据的情况下,其性能比最大后验概率线性回归(MAPLR)相对提高4.8%.