线性回归模型的一类新约束型LIU估计

针对带线性约束型的回归模型复共线性问题,提出了一种新估计,称之为修正约束型LIU估计,给出了新估计的性质.在均方误差准则基础上证明了在一定条件下,修正约束型LIU估计优于最小二乘估计、岭估计、修正岭估计和约束型LIU估计,最后讨论了新估计的可容许性.     

DSC变频调速系统中的无速度传感器技术

为提高控制系统的鲁棒性和稳定性,抑制电机参数变化的影响,本文比较几种作为参考模型的转子磁链算法,提出基于电流反馈估算转子磁链的观测器算法作为参考模型,利用模型参考自适应在线辩识转速,对无速度传感器的直接转矩控制调速系统的性能进行了全面的分析。     

对称熵损失下工序能力指数C_p的估计

研究工序能力指数在对称熵损失函数下的最小风险同变估计（MRE）和Bayes估计,给出MRE估计的精确形式,并对置信度为1-α的区问估计给出临界值,同时,证明Bayes估计是可容许的．     

正态分布均值变点的小波检验和估计

本文探究的是方差不变的条件下服从正态分布的随机序列均值变点问题,利用小波方法检测和估计均值变点.考虑存在一个或多个均值变点,利用小波方法构造检测均值变点的统计量,并且估计均值变点的个数、位置以及跳跃度,最后通过模拟仿真验证有限样本下本文方法的有效性.     

基于跳-扩散过程的振动系统的模态识别方法(英文)

本文提出了Lévy激励下LTI系统的一种时域模态识别方法.系统响应可看做是一个跳-扩散过程.基于二次变差和多幂次变差的性质,跳-扩散过程被分解成扩散过程和纯跳激励的过程,二者都具有和原系统相同的未知参数.最后通过扩散过程的极大似然估计方法来估计Lévy激励下LTI系统的参数.数值结果表明该方法估计精度高.     

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。     

基于Kalman滤波的白噪声估计理论的推广

应用Kalman滤波方法和射影理论,将现行的白噪声估计理论推广到一般的随机系统,其中系统噪声在相邻时刻是相关的,且系统噪声和观测噪声在相同和相邻时刻也是相关的。提出了统一的最优和稳态白噪声和拟白噪声估值器。一个仿真例子说明了其有效性。     

相依回归系统参数的一种有偏估计

对二个相依回归方程组成的线性系统,提出两种新的有偏估计广义岭型协方差改进估计和广义岭型两步协方差改进估计．讨论了这两种估计的优良性质,给出的这两种估计是岭型协方差改进估计和岭型两步协方差改进估计的推广．     

一类相依回归模型参数估计的相对效率

对于一类相依回归系统(1),当设计阵X2呈病态时,[1]中提出了协方差阵已知或未知时,估计量β1^~、β1^~(T)的改进估计分别为β1^~(k)、β1^~(T,k)。讨论这两种有偏估计与它们的协方差改进估计β1^~,β1^~(T)及最小二乘估计A之间的相对效率问题,并给出了相对效率的上界或下界。     

多维和多重递推辅助变量辨识算法

对带白色观测噪声的多维自回归(AR)模型,应用相关方法,分别提出了多维和多重递推辅助变量(RIV)算法,给出了未知AR参数的强一致估计;推广了一维RIV算法。提出了模型噪声和观测噪声方差的信息融合估值器,它们具有强一致性。一个仿真例子说明其有效性。