线性连续回归模型基于Chebyshev多项式逼近的Markov参数估计

文中先提出了基于Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ多项式逼近，有连续Ｗｉｅｎｅｒ过程扰动的线性连续回归模型最小二乘参数估计算法，然后讨论了Ｗｉｅｎｅｒ过程的Ｃｈｅｂｙｓｂｅｖ多项式逼近值的相关性，在此基础上，提出了能获得参数估计误差方差为最小的Ｍａｒｋｏｖ参数估计（最小方基估计）算法。文中还将所提出的估计方法推广至控制领域中所讨论的随机连续动态系统的参数估计中，计算机仿真结果显示了本文方法的有效性。     

有关Wiener过程局部时增量的一个结果

设L(x, t)是Wiener过程的局部时,本文推广中的一个结果得:如果0相似文献   

两类类肽图的Wiener指标

文献[1]中给出了线性骨架类肽图的Wiener指标,文章结合实际给出了两类骨架更为复杂的类肽图的Wiener指标的计算方法,即当骨架图分别为完全图和轮时的类肽图的Wiener指标的计算方法及其精确结果。     

四重马氏平稳过程的非线性预测问题

假设{X（t），t∈R^1}是由广义Wiener随机积分所定义的四重马氏平稳过程．如果该随机过程{X（t），t∈R^1}被一有界Borel可测函数f（＊）变换，则得到新的随机过程，记为Y（t）=f（X（t））．作者在本文中，首先粗略地研讨了四重马氏平稳过程{X（t），t∈R^1}及其均方导数的一些概率性质．其次，对于一些构造较简单的Borel可测函数f（＊），较详细地探讨了随机过程{Y（t）=f（X（t））}的非线性均方预测问题．     

基于自适应窗的小波域图像去噪算法

提出了一种利用自适应窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。综合考虑小波分解后各个子带中能量分布的方向特性和图像本身的边缘和纹理特性,该算法首先估计每个子带中信号的能量分布进而在每个子带中确定自适应窗,然后利用自适应窗估计出的能量分布对含噪图像进行双重维纳滤波来去除噪声。实验结果表明该算法对含噪图像去噪的效果优于已有的采用二维可分实小波进行图像去噪的算法。     

Lagrange插值算子于Wiener空间下的平均误差

得到了以第二类Tchebycheff多项式的零点为插值结点组的Lagrange插值多项式在Wiener空间下的平均误差的弱渐近阶.     

关于由Wiener过程产生之σ-代数的关系定理

通过构造特殊的集类，并作用λ－π类方法，证明了由一维Ｗｉｅｎｅｒ过程所构成的两个σ－代数σ（｜ＷＳＩ｜ｓ≤ｔ）与σ（Ｗｓ：ｓ≤ｔ）之间严格的属于关系     

均匀θ-图边距离和的求解

给出了边距离和以及均匀θ-图的定义,介绍了几个关于边距离和的结论,算出了均匀θ-图的边距离和,且得出几个推论.     

Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法

针对Wiener过程性能退化产品的可靠性评估问题,通过分析先验分布和损失函数两个因素,提出一种新的Bayes方法.假定Wiener过程参数服从共轭先验分布,对求解参数的后验分布进行理论分析;基于平方损失、绝对损失、0-1损失3种损失函数,分别求得Bayes估计结果;对航空发动机可靠性评估进行了实例分析.相对于已有方法,该方法在求解参数的后验分布时具有更广泛的适用性,并且运算过程更简单.对于民航发动机可靠性评估这一特定应用,3种损失函数中选取绝对损失函数时参数估计的拟合程度最优.     

两类粘合图的 Wiener与 Harary指数

连通图G的Wiener指数是指图G中所有点对的距离之和,Harary指数是指图G中所有点对的距离的倒数之和。本文主要研究了单圈图与双圈图的粘合图以及双圈图与双圈图的粘合图的Wiener指数的下界和Harary指数的上界的问题,并刻画了对应的极值图。