基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

一种快速余弦变换在心电图数据压缩中的应用

用离散余弦变换(DCT)的一种快速算法按“方差准则”实现心电图(ECG)数据压缩.这种算法减少了乘法次数且结构简单.采用分段变换的方法,能有效地进行心电图数据压缩.     

多维位置数据最优融合方法

本文给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法。这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法。每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计,把这些估计融合为一个最优估计,即传感器系统的估计。     

水分在季节性冻土中的运动

季节性冻土是一种冰水共存的特殊土水体系,在分析冻土中水分运动的驱动力及其影响因素,冻土介质的物理特性（热特性和水力特性）及其参数测定方法的基础上,综述了水分在冻土中运动的基本规律及定量研究水分运动的试验与数值模拟方法。     

物理规律的协变性和可变性

应用牛顿第二定律和伽利略变化以及洛伦兹变化建立了相对论动力学基本方程，根据电磁场的麦克斯韦方程推出了交变电磁场的波动方程．然后，根据伽利略变换和洛伦兹变换以及参考系变化时物理规律数学表达形式变化的特性，详细分析了某些物理规律的协变性和可变性．结果表明：相对论动力学方程、质点系的动能定理、洛伦兹公式、交变电磁场的波动方程和麦克斯韦方程组具有协变性．而牛顿第二定律、机械能守恒定律、理想气体状态方程、玻意耳定律、盖吕萨克定律、查理定律、气体分子的麦克斯韦速度分布律、热力学第一定律、静电场的库仑定律和高斯定理以及环路定理、静磁场的毕奥-萨伐尔定律和高斯定理以及安培环路定理、德布罗意波长、薛定谔方程具有可变性．     

非线形模型方差的贝叶斯估计

 在均方误差的条件下,系统地研究了非线形模型方差的贝叶斯估计,提出了共轭和无先验信息的最佳贝叶斯估计和最佳无偏贝叶斯估计以及方差的最佳条件无偏贝叶斯估计.还提出了带有共轭和无先验信息的方差的极大后验估计,最后用一个简单的例子来说明上述结论的可行性.     

一种基于小波变换的超光谱图像融合方法

超光谱图像小波融合是一个前沿的研究课题．在保留超光谱图像中各波段的光谱信息基础上，为增强边缘细节的表现能力，提出了基于小波变换的方差加权融合方法．并将融合结果与传统小波融合方法进行了比较．计算机仿真表明，该方法获得了更好的超光谱图像融合效果．     

非线性随机效应模型的若干统计推断

该文利用非线性随机效应模型在欧氏空间的BW几何结构，求出了固定效应参数估计的渐近性质与随机展开式。利用随机展开式，求出固定效应参数的偏差和方差的曲率表示式。     

脑干听觉诱发电位波形分析建模、验证与算法优化

脑干听觉诱发电位是声觉器官受刺激后产生的一种生物电，反映了相应感觉通路及神经元群的活动，可用作听力阈值的客观判断，也可对多种耳疾和脑部病变作出诊断，因而成为当今临床医学和生物医学信号处理中的一个重要课题．文中介绍了脑干听觉诱发电位潜伏期（Ｌ）与刺激声强（Ｉ）之间关系曲线的作用，及其拟合建模和回归算法优化，还用实测数据对选定的拟合曲线模型进行了回归方差分析验证．     

人口抽样调查中用普查数据的比估计及其均方误差估计

本文主要讨论了分层三阶简单随机抽样下，在人口变动情况抽样调查中利用普查数据构成人口出生率，年出生人口，年中人口的比估计及其均方误差估计问题，也给出了分层三阶等距抽样下比估计的均方误差的两种估计公式。得出的结论也适用于一般的多阶抽样的比估计的情形。