多个正态总体均值与标准差比在简单树序约束下的最大似然估计

考虑k(k>3)个正态总体均值与标准差(均值和标准差均未知)之比在简单树序约束下最大似然估计的求解问题, 应用保序回归理论给出了计算均值和标准差最大似然估计的迭代算法, 并证明了所给迭代算法是收敛的, 给出了k=7时利用迭代算法的模拟结果.     

正态总体均值与标准差比在树序约束下的最大似然估计

考虑3个正态总体均值和方差都是未知参数及所取的3个正态总体样本数不等时, 均值和标准差的比在树序约束下的极大似然估计. 根据PAVA算法的思想, 给出了均值和标准差的比在树序约束下的极大似然估计的计算方法.     

正态分布的均值和方差在伞序约束下的最大似然估计

讨论了k个独立正态总体的均值和方差同时在伞序约束下最大似然估计的求解问题,并给出了一个求解方法和一个例子。     

多维保序回归和最大似然估计

给出k=2，p=2时多维保序回归的求解方法和求解公式，令xp，j=1，2，…，n是来自总体为二维正态分布N(μi，A)的样本，i=1，2，均值向量是μ，方差矩阵是A，在μ1≤μ2限制下，利用k=2，p=2时多维保序回归的求解公式给出μi和A的最大似然估计。     

序约束下最大似然估计的迭代算法

本文讨论了 k2× 2表相对风险简单半序约束下期望频数的最大似然估计问题 ,给出了求最大似然估计的一种迭代算法 ,并证明了此算法的收敛性     

基于最大似然估计的多目标定位

宽带高分辨雷达多目标定位问题一般是先进行精确时延估计，再进行源定位。本文提出了一种在频域运用最大似然估计进行目标位置反演的方法，归结为全局搜索--目标函数的极值。通过对仿真数据的处理，结果显示该方法可以准确的估计出多目标位置。     

完全极大似然估计与分步极大似然估计

得到了完全极大似然估计的一个重要性质和线形模型、指数分布、均匀分布的完全极大似然估计和分步极大似然估计，并与矩估计和极大似然估计进行比较，结果表明了完全极大似然估计和分步极大似然估计的优良性。     

双向截尾情况下最大似然估计的渐近正态性

本文讨论了左截断右删失情况下最大似然估计的大样本性质，在一定的条件下证明了最大似然估计具有渐近正态性。     

基于信号强度的最大似然振幅估计迭代算法

为避免频率和相位估计所带来的误差,研究只根据接收到的信号幅值即信号强度就可以进行振幅估计的算法。针对已知噪声方差的情况,采用最大似然原理推导出含振幅估计的等式,提出了两种迭代算法,并对其平均迭代次数及计算复杂度进行了比较。仿真试验结果显示,两种迭代算法性能几乎相同且均优于传统振幅估计算法,其中牛顿迭代法计算复杂度略高,但其平均迭代次数小于阶梯迭代法,尤其是在低信噪比下。由此可见,基于信号强度的最大似然振幅估计牛顿迭代法优于其他振幅估计算法。     

广义算子半群渐近行为及其强弱稳定性

首先给出了由Banach空间有界线性算子引导的广义算子半群的定义及其性质;其次研究广义算子半群的渐近表达式;最后研究了广义算子半群的强弱稳定性,给出了广义算子半群强弱稳定性等价的条件。     

广义归结中的强蕴涵和涵盖

本文讨论了涵盖和强蕴涵之间的关系,给出并证明了强蕴涵是涵盖的条件,还证明了在广义归结中同时使用涵盖和强蕴涵做为删除策略仍是完备的.     

ARMA模型广义偏相关函数估计的强收敛速度

本文证明了[1]提出的ARMA模型的广义偏相关函数估计和[2]提出的入函数和θ函数估计具有强收敛速度O(loglogT/T)~(1/2)     

用比较原理研究不连续系统的强实用稳定性

采用比较方法研究不连续系统的强实用稳定性,发展了对连续系统所提出的强实用稳定性的概念;分别研究并得到了具有内扰和外扰的两类不连续动态系统的强实用稳定性,强实用一致稳定性和非强实用稳定性的判别准则;并给出例子,说明这些判别准则的应用。     

不连续系统强实用稳定性的简明判别准则

文中研究了不连续系统的强实用稳定性,获得了一些简明的判别准则;所得定理简化和改进了作者以前的结果;文末举例说明了这些简明准则的应用。     

广义向量拟平衡问题系统解的强本质稳定性及广义多目标对策平衡点集的存在性

利用不动点稳定性方法证明广义向量拟平衡问题系统(GSVQEP)解的存在性及解集的强本质连通区的存在性,并将该结果应用于广义多目标对策的研究,证明广义多目标对策强本质平衡点集的存在性和强本质 weakPareto-Nash平衡点集的存在性.     

部分变元的强稳定性研究

运用Liapunov直接法研究了微分系统中部分变元的强稳定性、强渐近稳定性及在持续摄动下部分变元的强稳定性、强渐近稳定性。     

广义Petersen图P(3n,n)的强边染色

研究了一类广义Petersen图P(3n, n)的强边染色问题,得到的结果为:6≤χs′(P(3n, n))≤8,这里χs′(P(3n,n))表示P(3n, n)的强边色数.特别地,当n为偶数,并且n≡1或2(mod 3)时,χs′(P(3n, n))=6.     

线性一致逼近中的广义强单一性常数及其计算

对线性最佳一致逼近，引入广义强单一性常数，研究其选场生并得到一个方便的计算方法，该常数已用于估计最佳逼近与已计算得到的最佳逼近之间的误差。     

一维伊辛模型中的强关联

作者利用格林函数方法较严格地讨论了一维伊辛模型中任意两格点之间的自旋关联,并通过对比昂萨格的二维正方伊辛模型的结果表明,有限温度下一维伊辛模型尽管不存在通常的铁磁到顺磁的自发相变,但是存在零温附近的强自旋关联,从而可加深对一维伊辛模型的认识．