普适环境下基于映射的非对称协同感知

针对普适环境下参与协同设计的移动终端资源受限的特点,提出了非对称协同感知映射模型、机制和相应的共享工作空间逻辑一致性维持方法,提出了在共享工作空间视图中的3种拓扑映射：子图映射、顶点融合映射和路径简约映射。通过拓扑映射,使得在非对称映射中映射区域仅为资源受限端当前可能关注的内容,减少了协同感知所需资源,同时结合按需获取机制实现了视图感知的数据一致性维护。从而实现了普适环境下资源非对称终端有效协同设计。     

5A06铝合金交叉筋壁板激光诱导自由成形扭曲现象研究

针对交叉筋壁板激光成形后的整体扭曲变形现象,采用相应的校正方法对板材进行了校正,并利用有限元分析进行了研究。研究表明交叉筋壁板激光成形后出现的整体扭曲现象是由板材中部加强筋侧倾失稳造成的,提出板材扫描线不同部位协同变形为成形的关键并提出了协同变形扫描方式。针对协同变形扫描方式消除板材整体扭曲变形的现象进行了有限元分析,结果显示采用协同变形扫描方式后板材中部蒙皮所受到的约束减小,产生的拉应力减小,从而减小了对中部加强筋的压缩,消除了中部筋的侧倾失稳,最终避免了交叉筋壁板激光成形后的整体扭曲现象。     

Consistency and asymptotic normality of MLE of parameter vector in a randomly censored GLM with incomplete information

The generalized linear model（GLM） based on the observed data with incomplete information in the case of random censorship is defined. Under the given conditions, the existence and uniqueness of the solution on the likelihood equations with respect to the parameter vector β of the model are discussed, and the consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood estimator（MLE） βn^-, are proved.     

考虑多人给出参照点的风险型多属性决策方法

针对多人给出参照点的风险型多属性决策问题,提出了一种基于累积前景理论的决策分析方法.在该方法中,首先依据累积前景理论,计算每个参与决策人针对不同自然状态下每个方案的属性值的前景价值及决策权重函数值,进而得到每个参与决策人针对各方案的综合累积前景值;然后,计算每个参与决策人的决策信息与总体决策信息的期望一致性程度,并得到每个参与决策人的权重;在此基础上,计算各方案的总体累积前景值,并依据总体累积前景值的大小对各备选方案进行排序.最后,通过一个数值算例来说明该方法的可行性.     

鞅差时间序列的部分线性EV模型的小波估计

用小波方法研究了误差为滑动平均鞅差序列的部分线性EV模型,得到了小波估计量的矩收敛速度及强收敛性。     

OceanBase一致性与可用性分析

OceanBase作为一个面向海量数据查询的分布式数据库,支持关系查询和跨行跨表事务,同时保证了一致性和可用性.本文在详细阐述了一致性与可用性的背景基础上,根据传统数据库和分布式数据库保证一致性和可用性的协议和策略,对OceanBase的一致性和可用性架构进行分析.最后,探讨了基于OceanBase架构演变而来的3种架构的实现方案.     

MA(q)模型的经验欧式似然估计的强相合性

构造了一类MA(q)模型的经验欧式似然比统计量,利用拉格朗日乘子法,得到了参数的经验欧式似然估计,并在一定条件下进一步讨论参数估计的强相合性.     

非齐次泊松过程中向量参数极大似然估计的重对数律

对于具有向量参数的非齐次泊松过程的一般模型,论证了向量参数极大似然估计每个分量的收敛速度符合重对数律。     

多传感器多变量AR模型信息融合辨识方法

对于带白色公共干扰噪声、白色观测噪声和传感器偏差的多传感器多变量自回归（AR）模型,当AR模型参数、传感器偏差和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中用多重递推增广最小二乘法（MRELS）得到AR模型参数和传感器偏差的局部和融合估值器,再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值器具有一致性。一个仿真例子验证了其有效性。     

广义压缩估计的若干性质

针对人们处理较多自变量的大型回归问题时设计矩阵难免存在的近似的线性关系的问题,讨论了文义压缩最小二乘估计（即ＧＳＩＳ估计）的一些性质,如相似性,优良性,精度等,认为ＧＳＬＳ估计是一个非常实用的估计类。