刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计

对刻度指数族在加权平方损失下获得了刻度参数的Bayes估计，并构造了相应的经验Bayes估计，证明了该估计是渐近最优的。     

基于Nave Bayes模型的垃圾邮件过滤方法

采用信息增益进行特征选择,以改进的朴素贝叶斯分类算法进行邮件分类.利用文本特征估算文本属于两种类型的偏测度,以此构造二维文本空间.将文本映射为二维空间中的一个点,将分类算法看作是在二维空间中寻求一条分割直线,根据文本点到分割直线的距离来判断该邮件为何类邮件.     

基于灰度与边缘的图像分割方法

提出一种基于多图像信息的图像分割方法，利用Ｂａｙｅｓ分类准则，根据每个像素的多图像信息向量将其分为目标或背景，并对动态图像组成的图像序列或静态图像的分割给出了不同的像素分类准则，同时给出了硬件实时实现的原理，该方法适用于图像序列、低对比度图像和其它难于用一种图像信息分割的图像。实验证明了该方法的有效性。     

识别泵工况的分类器设计

在分析比较了现有识别有杆泵抽油井泵工况分类器后，提出了将Ｆｉｓｈｅｒ分类器应用于这一多类问题的识别领域，着重讨论了其设计方法，即推递计算了特征均值和协方差，并给出了初始条件和对称条件．由于Ｆｉｓｈｅｒ分类器仅要求已知工况样本的特征向量均值及协方差矩阵，放松了样本特征正态分布的要求，提高了诊断有杆泵抽油井泵工况的正确率；递推式的给出，大大减少了泵工况特征库数据的存贮量和分类器设计的计算量，便于特征库数据的补充和修改．文末给出了４种工况下以泵功图灰度统计量为特征的分类器设计算例．     

指数分布定数截尾样本下经验Bayes双侧检验问题

研究了指数分布定数截尾情形下失效率函数的经验Bayes（empirical Bayes，EB）双侧检验问题．利用概率密度函数的核估计构造了EB检验函数，证明了它的渐近最优性，并获得了其收敛速度．最后，给出了一个满足定理条件的例子．     

产品验收试验中参数的Bayes序贯估计

论述了产品验收试验中参数θ的Bayes序贯估计.首先基于序贯检验确定了θ的较小的范围,在这个范围内运用Bayes方法求θ的估计.     

模糊主分量分类器

W.J.Hu提出的主分量分类器(PCC)通过最大化两类样本在分类面法方向上的投影代数和,实现样本分类.PCC是基于样本的统计平均特性,所以少量的野值对分类面方向的确定影响较小,而SVM对野值较为敏感.PCC与支持向量机相比具有较好的鲁棒性.但是PCC对野值的处理等同于其他样本,尽管有效果,但仍会影响分类面的求取,同时也缺乏直观上(或物理上)的解释,而且没有考虑随机噪声对分类面的影响.鉴于此,在PCC的基础上进行改进,引入模糊思想,设计了一组模糊型的主分量分类器,进一步弱化野值和随机噪声对分类面的影响.人工数据集和Beachmark数据集上的实验证明了新分类器的有效性.     

定时截尾恒加寿命试验下无失效数据的Bayes处理方法

文章给出了Weibull分布场合下，定时截尾恒加寿命试验中含有无失效试验数据的一个Bayes统计方法，并用随机模拟的方法比较了Bayes方法和MLE方法的估计结果和误差。     

基于信息优化融合的煤矿井下环境安全监测技术

针对传统的传感器监测矿井环境存在评判可靠性低、数据单一的缺点,提出一种基于多参数、两级信息优化融合的安全监测方案.该方法综合了瓦斯、粉尘、CO、风速、温度对矿井环境的影响,利用多传感器采集其参数,首先用Bayes理论对剔除了疏忽误差的同质数据源进行一级融合,形成矿井环境特征向量,然后用灰色理论进行灰色关联度分析的二级融合,根据融合后的关联度判断环境安全等级,实现对矿井环境监测参数的优化和整合.研究表明,该方法充分利用多种有效监测数据,既实现了同质数据源的优化,又从整体上考虑了异质数据源的互补性,提高了监测系统的可靠性、全面性.     

总体比例的分级Bayes估计

在总体比例的Bayes估计中，引入超先验，得到总体比例的分层先验分布，在此先验下，给出总体比例的分级Bayes估计量，当总体比例值较小时，Bayes估计量是分级Bayes估计量的一个特例。