小样本参数估计算法及其应用

本文简要介绍了Minimax法和MSAR法对小样本数据的研究,随之重点介绍了1种实用的新算法IMSAR法及其应用。该法是通过变权松弛最小二乘法,确定适当的权因子来实现的。它克服了MSAR法的运算量随样本数据量增加而显著增加的突出缺点,仿真结果表明:IMSAR法具有较强的抗干扰能力,可适应于噪声分布未知的情况。最后,本文将IMSAR法应用于转炉炼钢动态模型及药物房室模型的建立,收到了令人满意的效果。     

边界元法在计算地下水稳定水位和流量中的应用

边界元法是一种新的数值计算方法。该法易于处理无限区域的地下水流问题,并且计算流量也较其他方法准确。本文介绍在二维稳定流的情况下如何计算地下水的水头和流量。承压含水层中的稳定流动,水头H满足拉普拉斯方程。利用格林第二公式,可以得到边界积分方程,即边界元的基本公式。可以用数值方法计算这一边界积分。为此,在边界上选取有限个点,称为节点,两节点间的线段称为单元。本文中选用线性单元和线性插值。引进局部坐标系,可以得到表示H和( H/ n)关系的方程。我们可以选一个节点作为固定的基点,其他节点为动点,对于每一选择都可得到一个方程。依次把每一节点作为基点,可得到N个方程,构成一个线性代数方程组。根据边界条件,每一节点中的H或( H/ n)有一个是已知的,解方程组可求出另一个。解出边界上的全部H和( H/ n)以后,可算出内部的水头和流量。对于非均质问题可划分为几个区域来处理。分界线上要满足相容性方程。对于( H/ n)的不连续点,可用“节点多值法”处理。     

基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

局域网的规划与INTERNET的连接技术

介绍了NETWARE局域网的规划方法、实施步骤,并简述了其与INTERNET实现连接的几种方法。     

无初始状态统计知识时多变量系统的最优平滑与预报

在无初始状态统计知识的情况下,我们分别就固定点平滑、固定滞后平滑与预报３种情况给出了动态系统的最优线性最小偏差估计（ＢＬＩＭＢＥ）,同时还给出了完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构性的概念及系统完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构的充要条件     

变质量高阶非线性非完整系统的相对论性Kane方程

本文在同时考虑经典变质量和相对论变质量的情况下,由相对论性成有Ｄ’Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理推导出变质量高阶非线性非完整系统的相对论性Ｋａｎｅ方程。     

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。     

生长曲线模型中协差阵的一致最小方差非负二次无偏估计

在准椭球等高分布下给出了生长曲线模型中ｔｒ（ＣＶ）的一致最小方差非负二次无偏估计存在及任一个非负二次估计成为一致最小方差非负二次无偏估计的充要条件。     

线性系统参数估计的改进凸多面锥法

文章对现有的凸多面锥法进行了改进．改进方法采用旧凸多面锥的边的凸组合来求新多面锥的新边,从而提高了算法的稳定性．并且将凸多面锥算法扩展到输出误差模型的参数估计上．仿真算例验证了改进方法的有效性．