平衡损失F-般Gauss-Markov模型中回归系数的线性Minimax估计

通过对Zellner提出的平衡损失函数的改进,提出一种新的平衡损失函数,并在此基础上研究一般Gauss-Markov模型中回归系数线性估计的Minimax性,得到了齐次线性估计类中的线性Minimax估计,并证明了在适当的假设下回归系数线性Minimax估计在几乎处处意义下的唯一性.     

带线性等式约束的多元线性模型中线性预测的可容许性

研究了在矩阵损失下带线性等式约束条件的多元线性模型中条件线性可预测变量的可容许线性预测,并在齐次线性预测类中得到了条件线性可预测变量的一个线性预测是可容线性预测的若干充要条件.     

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。     

增长曲线模型中共同均值的线性估计在一般齐次线性估计类中的可容许性

对于具有共同均值的增长曲线模型中回归系数的可估函数的估计问题,本文讨论了这种可估函数的一类线性估计在一般齐次线性估计类中的可容许性,针对已知的六种容许性定义分别给出了充要条件。     

熵损失下Poisson分布参数倒数的估计

研究在熵损失函数下,Ｐｏｉｓｓｏｎ分布参数倒数的估计,得出在熵损失下,「ｃＴ（Ｘ）＋ｄ」＾－１形式的一类估计的可容许性和不可容许性,并给出可容许估计的充要条件。     

二项分布中试验次数n的估计及其可容许性

本文考虑了二项分布Ｂ（ｎ，ｐ）的试验次数ｎ的估计问题，提出了ｎ的一类形式简单的估计并讨论了它们的可容许性，还在有界情形下讨论了类似问题。     

熵损失函数下巴斯卡分布参数的Bayes估计

研究在熵损失函数下,巴斯卡分布可靠度的Bayes估计及其可容许性,并且给出Bayes置信下限以及多层Bayes估计的表达式。     

增长曲线模型回归系数的线性MINIMAX估计

在矩阵损失函数下,研究增长曲线模型中回归系数的线性估计在给定估计类中的minimax性,并得到惟一的线性minimax估计。     

二次损失下位置参数的最优不变估计的非容许性及其改进估计

本文应用Ｂｒｏｗｎ方法，找出一类随机变量（密度形为ｆ（ｘ－θ），三阶矩存在）位置参数最优不变估计非容许的充分条件。进而证明其最优不变估计是非容许的，并给出一族改进估计。作为特例，使多维正态分布（ｐ≥３）的位置参数通常估计的非容许性又一次得到证明。     

一种对称损失下Poisson分布参数倒数的Bayes估计

本文对给定容量为n的一个Poisson样本X1，X2，…，Xn，在对称损失函数下，研究了Poisson分布参数倒数的Bayes估计，并证明了这一估计是可容许的．     

对称熵损失函数下的一个可容许性定理的证明

指数分布的尺度参数在对称熵损失函数下的最小风险同变估计（MRE）的形式为，本文根据Brown引理征明了此估计量是可容许的。     

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。     

平方损失下逆威布尔分布参数的Bayes估计

在平方损失下,讨论逆威布尔（IW）分布参数的Bayes估计,并证明所给出的参数Bayes估计是可容许的．     

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．     

矩阵空间一类保持矩阵的秩1且保持体积不变的线性变换

矩阵体积是矩阵行列式绝对值的推广,也是向量长度的推广.在理解矩阵体积定义的基础上,研究了矩阵空间一类保持矩阵的秩1且保持体积不变的线性变换所满足的条件.     

动感雕塑中直线驱动电机的电磁模型及参数优化

提出了一种新型圆筒型直线感应电机.针对电机轴对称结构的特点,给出了其涡流电磁方程,基于变分方法,建立了该轴对称场的有限元模型,通过仿真计算,得出电机的电磁推力和启动电流等参数.以理论计算结果为样本数据,对电机结构进行优化,获得了电机的最优性能参数.为了验证理论计算和优化结果的正确性,按优化结果参数制作样机并测试其性能,实验结果和计算结果一致.