缺失数据下局部M-估计的相合性和渐近正态性

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用稳健的变窗宽局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了局部M-估计具有相合性和渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.并且使用变窗宽提高了所得M-估计的可塑性,使之能成功地处理空间非齐次曲线、异方差性及非均匀设计密度.所得估计的渐近结果为求渐近最优方案以及直接从数据估计最优变窗宽提供了理论基础.     

τ-强局部模

推广了局部模的概念,定义了τ-局部模与τ-强局部模,探讨了τ-强局部模的性质,并且利用τ-稠密子模得到了关于τ-强局部模的一个等价刻画.     

局部核方法及其应用

核方法是机器学习中一种强有力的学习算法.多个领域的实践表明，通过将领域知识嵌入到核函数中，一般会得到比较好的学习效果. 从微分流形的观点讨论了机器学习中全局信息与局部信息的关系，并提出了一种嵌入局部有意义信息的核方法.文本分类的实验结果表明，与其它几个分类算法相比，它具有较高的性能.     

非Lipschitz条件下倒向随机微分方程的比较定理

讨论了一类漂移系数f(s,.,.)关于(y,z)不满足Lipschitz条件的倒向随机微分方程解的存在唯一性,利用Jensen不等式、Gronwall不等式以及常微分方程的比较定理给出并证明了此类倒向随机微分方程的比较定理.     

ZIP回归模型的局部影响诊断

基于EM算法和完全数据对数似然的条件期望，分别研究了ZIP回归模型在加权扰动、解释变量扰动和响应变量扰动下的局部影响诊断问题，得到了相应的诊断统计量．最后通过一个实例说明诊断统计量的有效性。     

局部凸Hausdorff空间中的Drop定理和Drop性质

证明了局部凸H ausdorff空间中的一个D rop定理,提出了局部凸H ausdorff空间中的-τdrop性质、拟-τdrop性质和局部D rop性质.并证明τ-序列紧凸集具有-τdrop性质,τ-可数紧凸集具有拟-τdrop性质以及局部序列紧凸集都具有局部D rop性质.     

基于△u模式和RBF网络的局部放电模式识别

局部放电（PD）模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一．采用了一种△u模式参量作为局部放电的图谱特征，并采用不变矩作为放电特征；同时，采用了径向基函数神经网络（RBFNN）对局部放电△u模式参量构成的图谱特征进行识别．结果表明采用正交最小二乘法（OLS）训练的RBFNN对△u模式中的不变矩特征参量进行识别，RBFNN收敛速度快且稳定性强，识别率达到85．7％以上，能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号，在实际应用中具有良好的应用前景．     

基于遗传算法的神经网络算法研究

针对神经网络存在许多局部最小点，在某些初值的条件下，算法的结果会陷入局部最小等问题．文章将遗传算法和神经网络相结合，用遗传算法替代BP算法学习网络权值，并将其应用于聚类分析．计算结果表明，遗传算法和神经网络的结合将具有良好的全局搜索能力。     

方形钢管混凝土构件局部屈曲理论分析与试验研究

通过刚性基底上沿非受载边弹性约束、面内均匀受压矩形板屈曲行为的分析研究,用里兹能量变分法建立了满足上述边界条件的板弹性屈曲强度的计算公式.通过考虑内填混凝土对组成钢板边界约束的增强作用,进一步用于方形钢管混凝土局部屈曲强度的计算,计算结果与已有方钢管混凝土柱局部屈曲试验结果基本吻合.图4,表3,参10.     

模的系数环的约化

在此讨论一个模的系数环约化为环的一个理想以及约化为环中单个元的问题，并给出一个模的系数环约化为环的一个理想以及约化为环中任意一个非零元的充分条件．