回归参数的部分有偏改进估计

就回归参数的最小二乘估计提出了一种部分有偏压缩估计方法，分析和讨论了这种方法的性质和特点，结果说明了这种方法可以有效地改进估计矩阵接近奇异时影响参数精度的缺点     

煤炭地下气化三维非稳定对流扩散的数学模型

研究了煤炭地下气化气体对流扩散的基本特征,在模型试验的基础上,通过对气化发生炉体内煤层燃气化过程中流体浓度场分布和变化规律的分析,建立了三维非稳定对流产扩散模型,阐述了主要模型参数的选取方法,采用上游加权多单元均衡解法对数学模型进行了求解,并对模拟计算结果进行了分析和讨论,计算值和实测值基本相符合,证明了对气化炉内浓度场的数值模拟是可靠的,研究结果为进一步对煤炭地下气化过程进行了定量研究,奠定了必     

基于物理规划的弹道多目标优化

针对加权系数法求解弹道多目标优化问题时不能获取非凸Pareto非劣解,并且主观依赖性严重,难以选取合适的权值的问题,将物理规划引入弹道多目标优化中,建立了基于物理规划的弹道多目标优化模型,详细分析了基于物理规划的弹道多目标优化方法的求解流程,指出了该方法的优点. 最后分别采用加权系数法、最优控制方法以及本文所提方法进行拉平段弹道多目标优化. 优化结果对比研究表明,物理规划法效率更高,结果更好,对初值不敏感,鲁棒性更强,并且有利于获得非凸Pareto非劣解,从而体现了所提方法较强的工程实用价值.      

苏里格气田岩石力学场建模研究

以苏里格气田为例, 运用多元回归分析的方法对常规测井曲线和岩石力学参数之间的函数关系进行分析, 并运用地质统计学的方法建立非均质的岩石力学参数场, 准确认识储层的岩石力学参数。研究结果可以为气田后期水力压裂过程中压裂设计提供依据, 降低压裂设计计算过程中的误差, 有利于得到更为准确的水力压裂裂缝形态, 降低气田开发风险。     

利用线性回归模型对季节指数的估计

利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计.这是一种分析季节指数和季节变动的新思路。     

非均匀B样条曲线的插补算法

针对一般的轮廓控制加工系统在插补二次曲线或三次曲线时,用直线和圆弧插补进行拟合逼近处理存在分段多,光顺性差,精度低以及加工速度慢的缺点,利用B样条曲线良好的局部控制性和计算机CPU处理速度快的优点,提出一种基于三次非均匀B样条曲线的插补算法,该算法已成功应用于快速原型制造系统中。     

基于支持向量机的软测量模型及应用

支持向量机(Support Vector machine, 简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法.针对软测量过程中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持向量机的软测量模型及算法.为小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模提供了一种有效的途径.通过对"纸张水分在线测量系统"应用表明,基于SVM的软测量模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性.     

连续采煤机房柱式工作面生产的计算机模拟

本文用模拟的方法来确定连续采煤机房柱式工作面的生产能力,提供了最优煤房尺寸。可为矿井和采区设计提供依据。     

回归函数的小波支持向量机鲁棒估计法

小波网络具有小波的多尺度特性和神经网络的自学习功能,在回归估计中得到广泛的应用,但其性能受到样本中粗差的严重影响.虽然以M-估计作为目标函数可以解决这个问题,但由于其对应的影响函数由残差绝对值决定,因此如何选择初始参数值成为一个关键问题.为此,提出回归函数的小波支持向量机鲁棒估计方法(小波支持向量回归,WSVR,Wavelet Support Vector Regression).该方法中首先提出并证明了一种新的小波支持向量机(WSVM,Wavelet Support Vector Machine),用于确定初始参数值方法,这种方法能够确定合理的网络结构和合适的初始参数值,保证含有粗差的样本点的残差绝对值较大;然后使用一种构造的M-估计作为目标函数,并提出了自适应确定阈值方法.仿真结果表明,使用这种方法得到的回归模型不仅具有良好的多尺度逼近特性,而且有较好的鲁棒性和较高的推广性能,具有较高的理论和应用价值.     

加权Bergman空间到加权Bloch空间的加权复合算子

定义了加权复合算子（uCφ）（f）（z）=u（z）f（φ（z））,z∈D,f∈H（D）;研究了由一个单位圆盘上的解析自映射诱导的、从加权Bergman空间到加权Bloch空间的加权复合算子的有界性和紧性.