具有部分缺失数据的两个二项分布的估计

讨论了部分缺失数据下两个二项分布成功概率的Bayes估计以及总体参数的估计,证明了总体参数估计量的强相合性与渐近正态性.     

含饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统辨识

针对含有饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统提出了一种新的辨识方法。首先,将含有饱和特性的静态非线性环节和线性动态环节的串联,整理成一个非线性基函数和线性动态环节的串联。在此基础上,利用辅助模型辨识原理解决数据缺失、中间未知变量、被辨识参数之间存在耦合的问题, 通过递推辨识算法利用双率采样数据辨识单率Hammerstein模型中的参数。最后,以一个含饱和特性非线性系统实例的建模来验证提出辨识算法的有效性。     

面向缺失像素图像集的修正拉普拉斯特征映射算法

针对缺失像素图像集,提出修正的拉普拉斯特征映射算法.该算法将缺失像素图像集看成向量集,利用向量之间的余弦相似度衡量缺失像素图像之间的距离,提出一种新的权值构造函数,并在多组标准测试数据集上进行实验.结果表明:修正的拉普拉斯特征映射算法可以很好地挖掘缺失像素图像数据集的内在流形结构,减弱缺失像素带来的不良影响.     

相位差变化率定位法中缺失值精确填补研究

采用目标信号相位差和载频为观测量,利用相位差变化率定位算法对目标进行定位时,由于条件限制和外界干扰,侦察系统会丢失某些观测数据,导致定位精度迅速下降。为此,提出利用最小二乘多项式曲线拟合法填补观测数据的缺失值,再进行定位解算。该方法不仅具有较精确的填补能力,而且不受缺失值分布情况的限制,保证了测量值的完整性和准确性,实现了相位差变化率定位法的快速高精度定位。仿真结果表明,该方法在5 s内的相对定位误差为2.14％。     

缺失数据下非参数回归估计

在缺失响应变量的不完全数据下,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计的加权估计,并证明了估计量具有渐近正态性、均方误差(MSE)和相合性.模拟研究解释了估计量的有限样本性质,并得出了此估计量优越于完整数据估计和加权估计.     

试析高水平篮球裁判员执法中错漏判形成因素

通过对部分国家级和国际级篮球裁判员调查访问，结果发现高水平篮球裁判员临场执法的错漏判形成因素是裁判员临场执法的自信心、稳定心理素质、体能、对竞赛规则合理运用、合理的抢住及缺乏执法大赛经验等问题．对此进行分析，希望能为今后篮球裁判员在执法中减少错判、漏判提供参考依据．     

定数截尾缺失数据下Weibull分布的形状参数近似估计

研究定数截尾寿命试验数据缺失场合下,Weibull分布中形状参数的点估计问题.利用次序统计量的方法给出形状参数的近似估计,并通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,验证方法的可行性.     

协变量缺失下基于诱导光滑方法的加权分位数回归

在部分协变量随机缺失机制下的分位数回归模型中, 提出回归参数的诱导光滑加权估计及其渐近协方差估计, 证明了诱导光滑加权估计和经验似然加权估计有相同的渐近协方差, 且诱导光滑加权估计的渐近协方差估计也是相合的, 并给出了诱导光滑加权估计及其渐近协方差估计的高效算法. 模拟结果表明, 新方法在有限样本下表现优良.     

带有缺失数据线性回归模型的变量选择

通过惩罚估计方程,对响应变量随机缺失下的线性回归模型,给出了一个变量选择方法,并结合局部二次逼近,得到了一个迭代算法,证明了此变量选择方法是相合的并且所得估计达到最优的参数收敛速度,最后通过数据模拟研究了此方法的有限样本性质．     

听觉掩蔽门限在说话者识别中的应用

语音信息在人的听觉系统中的表示具有一定的冗余性．利用这一特性把丢失数据技术应用于噪声环境下说话者识别系统的性能改进．听觉掩蔽效应这一听觉现象被用来检测语音信号频谱中被噪声严重干扰的“丢失成分”．经过丢失数据补偿技术结合语音增强处理,说话者识别系统在不利环境下的准确率得到了提高．通过对宽带噪声－ 白噪声和一种特殊噪声——汽车噪声干扰下语音的说话者辨认实验,发现这种方法优于单独使用语音增强方法．