广义岭估计的相对效率

考察Gauss-Markoff模型中未知参数向量的最优线性无偏估计的改造问题,引入讨论了方兴等 提出的最优化无偏估计的一种估计的相对效率,把其对一般岭估计的部分研究结果推广到广义岭估计。     

冬季西太平洋副热带高压脊线位置异常与热带对流异常的关系

利用NCEP/NCAR再分析资料、射出长波辐射(OLR)资料,国家气候中心提供的1979~2008年1月西太副高脊线指数和逐日降水资料,对1月西太副高脊线位置与热带对流异常的关系进行了分析。结果表明,1月西太副高脊线位置与南海及菲律宾以东地区OLR场存在显著的负相关关系。进一步研究发现,副高脊线的南北位置异常是由于南海及菲律宾以东地区对流偏强(弱)造成这一区域出现异常的上升(下沉)运动;由于对流层高层(低层)南风距平的作用,在我国东南部的下沉运动增强(减弱);同时,在对流层的低(高)层出现了异常北风,从而构成了一个向北(南)的经向环流,有利于副高脊线的北抬(南退)。这种对流异常是造成2008年初我国南方超过1/3区域出现了50年一遇的低温、雨雪、冰冻灾害的间接原因之一。     

基于椭球体放矿理论的后和睦山铁矿脊部残留原因分析

 后和睦山铁矿生产中发现,相邻进路中间的脊部矿石在下一分段难以回收,而冒险在中间增加一条进路以提高回收率的思路又增大了危险性。本文运用椭球体放矿理论,找到了导致该铁矿脊部残留矿量多的原因,并优化了进路间距。基于矿岩散体的整体流动特性,分析多漏斗放矿时的松动椭球体形态,并结合该铁矿无底柱分段崩落法开采的生产数据,最终反推得到相邻漏斗松动椭球体的空间形态关系,为优化进路间距提供依据。结果表明,该铁矿松动椭球体短半轴b_s与放出体短半轴b 之间的关系为b_s=1.82b;b_s的范围是5.90~7.96 m,即相邻漏斗松动椭球体不相互影响或相切是导致该铁矿存在脊部残留的主要原因;进路间距以8~10 m 为宜。该方法为使用无底柱分段崩落法的矿山分析存在脊部残留的原因提供了一条路径。     

Generalized ridge estimation of a semiparametric regression model

We considered the following semiparametric regres-sion model yi = X iT β+ s ( t i ) + ei (i =1,2,,n). First,the general-ized ridge estimators of both parameters and non-parameters are given without a restrained design matrix. Second,the generalized ridge estimator will be compared with the penalized least squares estimator under a mean squares error,and some conditions in which the former excels the latter are given. Finally,the validity and feasibility of the method is illustrated by a simulation example.     

基于岭回归径向基神经网络的MIMU误差建模

对MEMS（Micro Electro Mechanical systems微电子机械系统）IMU（Inertial Measurement Unit惯性测量单元）的随机漂移和误差进行建模和补偿是提高捷联惯导系统性能的主要方法之一。为了避免径向基（RBF）神经网络输出之间可能存在的复共线性,更加准确有效的对MIMU的输出误差建模,提出将岭回归径向基神经网络用于MIMU的误差建模中。通过与时间序列建模方法的仿真比较表明,在对MIMU误差补偿上所建立的岭回归RBF网络与四阶AR模型方法精度相当,比一阶AR模型精度高,而且无需对数据平稳性处理。

Abstract：

It is one of the main methods to improve the performance of Strap-down Inertial Navigation System for compensating the random drift and bias of MEMS （Micro Electro Mechanical systems） IMU （Inertial Measurement Unit）. In order to eliminate latent multicollinearity of radial basis function neuron network output layer and model the drift and bias of MIMU accurately,the radial basis function neuron network based on ridge regression method was proposed which was applied in modeling and compensating MIMU errors. The simulation shows,compared to the AR model,the precision of compensation of MIMU error using radial basis function neuron network based on ridge regression method is equal to the fourth order AR model,better than first order AR model,and no data stabilization processing.     

基于脊骨线特征的指纹图像质量评估方法

指纹图像的质量对指纹识别技术有着重要的影响.根据指纹的特征和指纹图像的纹理特征,提出了一种基于脊谷线特征的指纹图像质量评估方法.此方法对传统的脊谷线清晰度分析方法进行了改进,把局部分析和全局分析结合起来,得到一个更好的脊谷线清晰度描述.用多指标融合方法来最终判定指纹质量.采用指纹图像脊谷线清晰度、指纹图像有效面积、指纹图像灰度均值和方差作为质量评价的相关指标因数.该方法对指纹质量判定的准确性有了明显改进.     

半相依回归系统的Stein型广义岭型主成分改进估计

对于一类半相依回归系统,将Stein压缩思想与广义岭型主成分改进估计相结合。提出Stein型广义岭型主成分改进估计,并且讨论这种估计及其相应的两步估计的优良性质。     

多元线性模型参数的有偏估计

文章对于多元线性模型Yn×q～(Xn×pBp×q,Vq×q(×)In×n)提出了参数B的一种有偏估计(^β)h,(^β)h在线性模型典则形式下,对应的有偏估计为(^α)h=(Iq(×)Λ hI)-1(Iq(×)Λ I)(^α),此(^α)h有很好的统计性质;并阐明它在均方误差准则下这种估计相对于最小二乘估计和岭估计的优良性问题,从而推广了已有的有关结果.     

基于多峰检测和能量权重的指纹纹线距离估计方法

指纹纹线距离是指纹的本质属性,也是目前主流指纹增强技术中的常用参数,而指纹增强在指纹识别过程中起着去除噪声影响并同时突出关键特征信息的重要作用,因此,纹线距离估计是自动指纹识别系统的一个关键环节。基于精确、可靠地实现指纹纹线距离估计仍然是一个比较困难的任务,提出了基于多峰值检测和基于能量权重2种方法实现纹线距离的估计,并通过在指纹图像增强和指纹细节点提取过程中的应用对纹线距离效果估计进行验证。实验结果表明,该方法可以获得较好的纹线距离估计效果。     

序列图像运动自适应V1-MT光流估计算法

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT(motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能.