Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

研究了Cohen-Grossberg神经网络模型的指数稳定性．运用非线性测度方法证明了神经网络平衡点的存在性和惟一性，接着通过构造一个新颖的Lyapunov泛函，得到了神经网络指数稳定的全新充分条件，并给出了解的指数衰减的精确估计．与已有文献相比，文中给出的条件更为宽松且易于验证．     

一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型

通过分析数据截尾对软件可靠性模型的影响，建立了一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型，为的是克服一般参数模型假设约束过紧的问题，并能在估计失效率的同时估计残存缺陷数．同时，提出了基于非参数统计的软件失效率单调下降性检验方法，在加权核函数估计中引入数据截尾率作为加权系数和优化参数，并用失效率单调下降约束下的加权核函数方法来估计失效率和残存缺陷数．模拟试验和实例分析表明，所提模型可以较好地处理截尾数据，给出残存缺陷数的合理估计，其失效率估计精度较高，不低于较好的传统模型．     

基于滑动概率神经网络的早期故障诊断

针对机电设备早期故障难以识别的问题，提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络，用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程，及时发现早期故障．该网络以固定不变的抽样集作为第一层，动态滑动的测量信号作为样本层，通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计，将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上．将网络分解成以测量值为中心的子网络，来实现网络的递归运算，并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数，从而提高了网络的计算实时性．通过压缩机喘振过程数据的应用实例，表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆．     

基于二次NURBS的插值曲线

根据二次非均匀有理B样条曲线矩阵表达式,对于任意曲线上的2n+1个型值数据点,给出了一个仅仅利用这些型值数据,反算二次非均匀有理B样条曲线控制顶点的算法.数值算例表明了其算法的有效性.     

非参数计量经济模型的变窗宽核估计

在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,提出了非参数计量经济模型的变窗宽核估计,并利用概率论中大数定理和中心极限定理,在内点处证明了它的一致性和渐近正态性.它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.     

定时截尾缺失数据下指数分布的参数AMLE

试验数据缺失是产品寿命试验中经常遇到的情况,处理起来比较复杂.当寿命分布为指数分布时,给出寻求定时截尾寿命试验数据缺失场合下,样本分布参数的近似极大似然估计.通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,证实所给方法的可行性.     

定态量子流体动力学模型解的一些估计

有关量子流体动力学模型的研究成为了一个热点问题。研究了当电子密度为正,引入新的变换ω=ρ后,得到稳定态半导体量子流体动力系统的解的L∞估计、H1估计和H2估计。     

块衰落信道中的迭代盲信道估计与译码

提出了衰落信道下的一种迭代盲信道估计与译码算法，推导了高阶调制下的MAP估计和ML估计表达式，并证明了在信噪比充分大或块衰落信道的块长充分大时。MAP与ML估计是等价的。通过仿真发现，在对迭代信道估计与译码算法的影响上，信噪比与衰落信道的块长之间存在着折中关系，并分析了块衰落信道的块长对迭代信道估计与译码算法的性能的影响。     

一种基于导频的OFDM系统信道估计方法

提出一种使用矩形导频图案的OFDM信道估计方法。接收端首先在频率方向估计信道,然后在时间方向插值。该方法仅需累加和少量乘法运算就能估计出信道冲激响应,复杂度低,实时性高。在未编码16QAM-OFDM系统中,通过仿真将提出的方法与线性、cubic和MMSE插值法进行均方误差和误比特率的比较。结果表明该方法性能优于前两者,接近后者。     

采用小波域α稳定分布的图像去噪

基于统计模型的图像去噪的关键是统计模型的选取.α稳定分布能很好地表示具有严重拖尾的数据的统计分布.该文采用α稳定分布来对图像小波域系数进行建模,并采用贝叶斯估计来对无噪图像进行估计.通过将该算法与近来的一些方法进行比较,仿真结果表明该算法具有好的去噪效果.