从另一个角度看AICC准则

基于另一种观点,本文对线性回归模型和自回归时间序列模型分别推导出ＡＩＣＣ和ＡＩＣＣ＾＊选阶准则,同时对ＡＩＣＣ准则在大样本情况选阶缺乏准确率的原因给予理论解释。统计模拟结果进一步证实了本文的论点。     

在线增强型复值混合信号盲分离算法研究

基于二阶统计量，对在线分离复值混合信号法进行了研究．假设源信号是独立的且非常态，信号的伪协方差矩阵能增加约束条件，从而可证明二阶统计量能够完全分离复值混合信号，而且对信号是否平稳不作要求．结合非常态信号的独立性，构造出代价函数，利用梯度下降法推导出在线盲分离算法．通过盲分离算法的仿真试验，发现所提出的盲分离算法能充分利用复值非常态信号的二阶统计量，算法具有鲁棒性好、运算速度快和可在线实现等优点．     

线性模型选阶的一个新准则

本文给出了新的线性模型选阶准则Λ。由Λ推广得到的Λα。在适当选取α之后，能够浙近正确地选出真模型的阶数，文中讨论了ＡＩＣＣ和Λα的选阶比较问题。     

关于模型选阶的一个新方法

本文提出了直接利用候选模型的估计方差的变化一曲线曲率，来选择真模型的阶数，这一方法异于传统的利用距离准则导出估计真模型阶数的准则的做法，文中还对这一新方法进行了模拟研究，发现当真模型的系数比较显著时，这个新准则具有很高的准确率。     

基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲劳特征参数,并基于眼睛闭合时间百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS)设定疲劳阈值和疲劳检测策略.在实车样本集上进行试验,结果表明:优化的人脸区域定位方法对光线变化、类肤色干扰的鲁棒性更强;所提取的疲劳特征参数能有效反映驾驶员疲劳状态,平均识别准确率达到了92.2％.改进后的算法系统在基于视觉特征的疲劳驾驶检测技术中达到了较高水平,对于预防交通安全事故具有重大意义.     

线性模型中单个回归参数的局部影响分析

在局部影响分析中，人们往往对线性模型的单个回归参数感兴趣，根据Ｗｕ＆Ｌｕｏ）１９９３）的二阶局部影响分析方法，在这篇文章里我们通过对参数的ＭＬＥ扰动曲面的研究来检验线性模型中观测值对单个回归参数的局部影响，一个实际例子说明了该方法在识别强影响点时的有效性。     

线性模型中拟合优度的局部影响分析与诊断

本文首先针对线性模型的拟合优度统计量Ｒ２提出了删除值诊断方法。同时，对拟合优度Ｒ２所构成的扰动曲面进行研究，通过计算该曲面上零扰动点处的斜率和二阶导数或者曲率来检验扰动面的局部影响程度。实际例子说明了本文提出的方法非常有效而且简洁，尤其在处理具有掩盖现象的局部影响分析问题时，本方法更为有效。     

沙坡头地区人工-自然景观中人类活动对景观格局动态的影响

借助对腾格里沙漠东南缘沙坡头地区人工-自然荒漠景观分类、格局分析及流动沙丘，荒漠和绿洲的景观格局分析及其景观多样性、优势度、斑块大小比较，阐明了荒漠景观中绿洲和人工防护林建设的积极作用，结果表明，随着人类活动的加剧，景观的多样性增大，破碎化加剧，特别是铁路公路的建设以及为此而进行的防风固沙林的建设有效地保护了人类活动的成果；人为活动巳改变了荒漠局地的景观特性，生态恶化受到一定的遏止，但由于人类活动的经济目的性较强，因此人工景观中多样性值较低、斑块内容简单、形式单一，缺乏合理的布局和有效地管理和监测，沙化影响正在进一步威胁着人类对荒漠景观的管理成果。     

提高体操动作落地稳定性的技术研讨

本文运用生物力学、生理学原理对体操动作落地稳定性技术进行剖析，提出教学训练建议，为提高落地稳定率提供效益。     

核心修辞学的研究对象

为了区别于泛修辞观下的修辞学,我们将立足于语言运用的修辞学称之为核心修辞学。核心修辞学是在传统修辞学基础上发展起来的现代修辞学。它既研究修辞文本,也研究修辞行为;既研究语篇修辞,也研究会话修辞;既研究书面语修辞,也研究口语修辞;既研究有痕迹修辞,也研究无痕迹修辞;既研究积极修辞,也研究消极修辞。