系数随机的多元线性回归模型的参数估计

对一般系数随机的带有相关因子的多元线性回归模型的参数进行估计。估计值是用EM算法给出的极大似然估计或约束的极大似然估计。给出了EM算法的具体公式,并利用bootstrap方法估算出这些估计值的精确度。最后通过一判别儿童总体中是否存在Catch-Up生长的例子以解释给出的方法。     

基于现场总线的开放式数控系统体系结构研究

结合现场总线的特点和开放式系统的要求，提出了一种基于现场总线的开放式CNC系统的体系结构，并把该体系划分为应用层，功能层和设备层三个层次，对每一层的功能进行了系统的分析和描述。在实现方法上，采用COM／DCOM技术的OPC规范的软件方法，实现了数控系统的软件 模块的重用与扩充；采用Profibus现场总线实现了数控系统的硬件模块的互操作与互换，从而满足了数控系统开放性的要求。     

清代日食的地方性记录

通过现代计算程序的全面计算和与清代正史日食记录的对比,对清代日食的1100余条地方性记录的特性作了分析和讨论.546条记录与正史完全相同,少有错误.与正史不同的记录错误率达到54%,其中正史中此日期未见有日食记载的记录少有正确,地方见全食或近全食的记载比较丰富.     

导弹系统仿真的可信性及其在试验鉴定中的应用

本文主要着眼于以下两方面问题进行概念和方法性研究：（１）如何衡量和评估导弹系统仿真的可信性？（２）如何将可信的仿真结果充分应用于导弹性能试验鉴定中     

Locally Optimum Detection of Weak Pulse Signals in Non-Gaussian Noise

In this paper, the problem of locally optimum detection of weak pulse signals in narrow-band non-Gaussian noise is discussed. A generalized model is proposed for locally optimum detectors (LOD) and the corresponding physical meaning is explained. On the basis of this generalized model, the LOD structures are derived for detecting both coherent- and incoherent-pulse signals in narrow-band non-Gaussian noise. The asymptotic relative efficiency (ARE) due to Pitman is used to evaluate the performance of these LODs. Finally, numerical calculations are carried out for the AREs of these LODs and some valuable results are obtained.     

基于FFT与Mason公式的仿真研究

本文应用ＦＦＴ及梅森公式对线性系统仿真，首先介绍基于ＤＦＴ的频域仿真原理，然后借助梅森公式完成多输入多输出线性系统的仿真，文中给出仿真程序流程，并通过实例说明仿真的可行性和实用性。     

面向对象的多媒体仿真建模环境

多媒体仿真技术研究的最终目的就是建立一个面向对象的多媒体综合仿真环境。本文从面向对象的建模方法学出发，提出了在多媒体仿真环境中对象模型的概念框架，以及建模环境的概要设计。     

基于分布式的网络信息处理模型及性能分析

针对网络信息处理的特点，提出了一种基于分布式的网络信息处理模型．通过对该模型进行排队分析，得到该模型的阻塞率可以用Erlang公式计算的结论．研究表明，实验结果与分析所得结果一致，表明分布式模型在特征匹配能力和使用效率方面都得到大幅提高．     

State Fusion Estimation for Multilevel Multisensor System

Based on the single sensor Kalman filtering equations, this paper presents two-level and three-level optimal centralized and distributed estimation algorithms for hierarchical multisensor systems. The solution shows that when the correlated matrix, the mean of noise, the control input, and the measurement error are all zero, the result in this paper turns out to be the standard algorithm discussed. Simulation shows that the mean of noise, the control input, and the measurement error will not change the estimation covariance and the estimation covariance fluctuates greatly when the cross-correlated matrix is similar to the covariance of process noise.