变系数Logistic模型估计及其应用

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用.     

基于trn L-F序列数据利用贝叶斯法推测罗汉松科的系统发育

以黑松和Agathis australis为外类群,基于罗汉松科42种植物的叶绿体trnL-F序列数据通过贝叶斯法对该科的系统发育进行了推测.结果显示:①Phyllocladus为单系分支,位于罗汉松科的基部,是罗汉松科所有其余成员的姊妹群;②Nageia嵌套在罗汉松科内,同罗汉松属、Afrocarpus及Retrophyllum的关系较为密切;③Dacrycarpus为单系群且处于姊妹分支Falcatifolium-陆均松属的基部;④Lagarostrobs franklinii和Manoao colensoi应置于同一属Lagarostrobs内;⑤支持成立Halocarpus和Lepidothamnus属;⑥赞同Microstrobos和Microcachrys两属亲缘密切的观点.     

模糊相关中的加权算法及其在彩色图像检索中的应用

提出了一种在彩色图像模糊相关的求和过程中引进加权因子的算法, 即在求和过程中对感兴趣的特征色赋予特定的求和权重, 使检索能针对检索目的或待检索图像的内容得到优化. 实验结果表明, 将该算法应用于图像检索, 不但可以进行有效的筛选检索, 而且还可以大大提高检索系统的色彩畸变不变的检索能力及对具有局部色彩特征的图像的检索能力.     

一种基于分明矩阵的启发式知识约简方法

提出了基于分明矩阵的启发式知识约简方法。在决策表的相对约简过程中采用分明矩阵来表达知识,并利用分明矩阵中项的长度和每个属性的频率作为启发信息进行属性的选择。现已证明,寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP hard问题。所提供的算法在大多数情况下能够找到最小约简,即使在没找到最小约简的情况下,也能找到次优解。通过实例分析,证明该算法是求解属性相对约简的快速有效的方法     

信息的理论模型与最优决策

主要结论是（1）在其他条件相同的情况下，如果投资者对生产的预期提高，则资产的均衡价格提高，反之则相反。（2）从简化的假设和模型出发，从理论上得到资产定价模型与信息不对称之间的关系，从而在原理上说明信息向资产价格传导的原理。（3）利用有关结论对投资者提出了政策建议。     

基于关联加权预测的多生产线协调生产计划的研究

研究了一类带有限缓冲区的多生产线协调生产计划的模型问题，首先通过对制造企业生产现场进行调研，建立了上下游生产线部件成品关联结构，然后根据该关联结构建立了一种多生产线协调生产计划非线性规划模型．通常情况下，该模型的维数将很大．为了便于求解与提高求解速度，将模型进行了线性化和简化处理，并提出了一种快速的求解算法——两阶段关联加权均值预测算法．仿真结果表明所提的方法是非常有效的．     

四元数矩阵的左（右）加权＊-序

利用四元数矩阵的加权共轭转置定义了四元数矩阵的加权左(右)*-序，给出了加权左(右)*-序的一些等价刻画．推广了以往文献的相应结果．     

二值响应数据贝叶斯中位数估计

中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性.     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型

针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势.