非线形模型方差的贝叶斯估计

 在均方误差的条件下,系统地研究了非线形模型方差的贝叶斯估计,提出了共轭和无先验信息的最佳贝叶斯估计和最佳无偏贝叶斯估计以及方差的最佳条件无偏贝叶斯估计.还提出了带有共轭和无先验信息的方差的极大后验估计,最后用一个简单的例子来说明上述结论的可行性.     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

利用“球壳失稳”理论确定煤与瓦斯突出瓦斯压力临界值

通过实验分析得出了马家沟矿9—12、12煤层初始释放瓦斯膨胀能与瓦斯压力的线性关系，从而确定了马家沟矿深部水平9—12、12煤层煤与瓦斯突出瓦斯压力临界值，为深部水平煤与瓦斯突出预测提供了依据。     

油藏数值反演数学模型的研究

文章利用已知的压力和钻井数据,考虑已知实测数据和误差,根据数值反演理论、高斯牛顿分布和井筒生产数据计算敏感矩阵,并使用梯度法减少目标函数,得到最大可能分布;并通过统计分析方法得到最大可能分布的可信度及其密度函数,最终得到准确度更高的渗透率和孔隙度的分布。为油藏数值模拟提供合理的油藏特性参数,从而为制定油藏开发方案提供有效的科学依据。     

贝叶斯理论在光栅动态误差预报中的应用

针对实际测量过程中需要对数据量较少的非平稳性误差进行随机序列建模预报。提出了贝叶斯动态测量误差序列的预报方法。该方法不要求较大的数据量，对序列平稳性无限制，而且在预报过程中间隔插入标准量能有效提高预报精度。设计了一个光栅测长仪动态误差测量实验系统，利用贝叶斯预报方法对其动态误差数据进行建模预报，验证了贝叶斯预报方法的适用性和可行性。     

基于隐马尔科夫模型的浏览路径预测

基于马尔科夫模型的浏览路径预测，仅仅从用户的浏览会话本身出发来预测用户下一步的链接，并不能捕获用户的真正兴趣所在。运用隐马尔科夫模型来分析用户浏览网页的内容，可进一步捕获用户的浏览兴趣，并作下一步的链接预测。当浏览序列长度逐渐增加，系统捕获的用户浏览信息越来越多，此时能够折射出用户的兴趣所在，预测准确率也逐步增加。当浏览序列长度大于或等于8时，预测准确率已经到达80％，提高了预测准确率。     

图的最大亏格与面度

利用图在曲面上的嵌入特征,特别是面的度的大小,研究图的最大亏格的下界.     

混合寿命模型下的贝叶斯密度估计(英)

基于一类异族分布的混合寿命模型, 给出了在一/二组样本下的I/II型截尾试验下的贝叶斯密度估计方法; 给出了实例; 并提出了一些问题和解决方法.     

关于Euler生成子图极大边数的一个注记

若图G存在欧拉生成子图,则称G是超欧拉图(supereulerian).常用SL表示全体超欧拉图组成的集合 设G是有n个点的简单图,G∈SL,如果δ(G)≥ 4且δ≥n5-1,则G存在欧拉生成子图H,使得 |E(H) | / |E(G) |≥ 3/5     

基于BP算法的矿井掘进工作面瓦斯涌出量预测

应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求.