一类非参数的ARMA模型

用任意的一元函数代替常数作为线性自回归滑动平均(ARMA)模型中自回归项的系数,提出并研究一类新的非参数ARMA模型.首先研究该模型的概率性质,获得了该模型的平稳性条件.分别用局域线性回归和全局的最小二乘方法估计模型中的函数系数和参数,在函数系数的局域线性估计中,推广了一个GCV准则以选择最优的窗宽.为了检验特殊的参数化模型是否已经足够描述实际数据的动态结构,提出了一个Bootstrap检验方法.随机仿真的例子表明本文的估计和检验方法是正确的和可行性的.进一步,用该模型成功地分析了一个实际数据集.     

基于GCV准则的小波阈值去噪算法研究

在对小波去噪文献进行理解和综合的基础上,研究了广义交叉确认准则下的GCV阈值方法,对其原理进行了分析,给出了GCV阈值的推导过程。     

函数型数据光滑系数的选择方法及其加速策略

采用L曲线法大致定位迭代初始点,结合牛顿法加速求解最佳光滑系数.数值试验表明,经验值可能造成不收敛,且定位不够准确,而L曲线法直观、有效地定位初始点,保证了收敛性.通过GCV牛顿法提高了求解速度,在精度和时间上都取得较好效果.     

病态问题解算的直接正则化方法比较

为了解算病态问题,需正确选择适合的正则化方法,为此分析了截断奇异值法和Tikhonov正则化方法的异同点.在此基础上,阐述了L曲线法和GCV法确定最优正则化参数的基本原理.通过数值算例分析表明:截断奇异值法和Tikhonov法可以有效消除观测方程的病态性；利用L曲线法和GCV法不仅可以对Tikhonov方法中的连续正则...     

基于径向基函数的非线性岭回归方法及仿真研究

提出了一种基于径向基函数的非线性岭回归建模方法（RBF-RR），该方法的核心是先通过RBF的转换实现输入样本的非线性映射，然后用岭回归方法进行线性建模，并采用了—种效果较好的基于广义交叉有效性（GCV）的逐步估计法来确定岭参数k；该建模方法的优点在于：径向基函数的引入赋予岭回归方法非线性功能，同时岭回归方法又可以消除使用RBF进行非线性处理后RBF输出之间潜在的复共线性。通过仿真研究表明：使用RBF—RR建立的模型具有较好的稳定性和预测精度。     

一种改进的RBF神经网络对县级政府编制预测

针对未来政府编制总量的预测,提出了一种改进的RBF网络算法,通过引入GCV准则进一步优化宽度参数σ;同时,对RBF网络进行子网络化处理以优化网络性能.实验结果表明,采用改进的RBF网络模型能够进一步提高网络的拟合精度,比传统的编制总量预测方法误差更小,预测精确度更高.     

带HSV－tk基因的重组腺病毒杀伤离体肺癌细胞的研究

带有单纯疱疹病毒脱氧胸苷激酶基因（ＨＳＶ－ｔｋ）的腺病毒结合ｇａｎｃｉｃｌｏｖｉｒ（ＧＣＶ）对分裂细胞有很强的杀伤作用．在感染复数（Ｍ．Ｏ．Ｉ,ＭｕｌｔｉＰｌｉｃｉｔｙｏｆＩｎｆｅｃｔｉｏｎ）达到１０００时对人体肺腺癌细胞Ａ５４９的杀伤几乎达到１００％．四种人体肺癌细胞株（Ａ５４９,ＬＡＸ,ＳＰＣ,ＳＫＹ）对带ＨＳＶ－ｔｋ的腺病毒（ＡＤＶ／ＲＳＶ－ｔｋ）的杀伤作用表现出不同的敏感性．另Ａｃｙｃｌｏｖｉｒ（ＡＣＶ）和ＧＣＶ对感染了重组腺病毒ＡＤＶ／ＲＳＶ－ｔｋ的细胞都有一定杀伤作用,但杀伤效果有很大差别;就Ａ５４９而言,ＧＣＶ的杀伤作用比ＡＣＶ高７～８倍．此外ＡＤＶ／ＲＳＶ－ｔｋ结合ＧＣＶ杀伤肿瘤细胞时有“旁观者效应”,即感染了ＡＤＶ／ＲＳＶ－ｔｋ的细胞与未感染细胞混合后,后者也明显地遭到杀伤．     

浙江天童常绿阔叶林内七种优势植物的热值研究

对浙江天童国家森林公园亚热带常绿阔叶林中的3种乔木优势种和4种灌木优势种地上部分器官的灰分含量及热值进行了测定.结果表明3种乔木植物的干重热值和去灰分热值由大到小的顺序均为木荷 > 米槠 > 栲树;这3种植物在不同的发育阶段中,均为成株的干重热值和去灰分热值最大,3种植物在幼苗和幼树阶段时的干重热值和去灰分热值也均高于灌木植物种的干重热值和去灰分热值;而且,3种乔木树种地上部分的平均干重热值和平均去灰分热值均大于灌木种类,这可能与常绿阔叶林群落内光照强度的递减有关.在同种植物不同器官之间,一般都以叶的干重热值和去灰分热值最大,枝或干皮最小.     

LS-SVM的GCV模型选择方法与快速算法

在最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法(如Bootstrap和快速Bootstrap),不能从根本上解决计算强度过高的问题.提出了基于GCV准则的模型选择方法,并建立了LS-SVM模型超参数(或旋转参数)估计的快速算法.实证研究表明:给出的快速GCV模型选择方法不仅能保证模型的预测精度,而且在计算速度上具有相对于快速Bootstrap的巨大优势.