辅助变量与扰动项相关情况下的回归估计

讨论了辅助变量与扰动项相关条件下的回归估计,给出了在这种条件下回归估计量的偏差和均方误差以及均方误差的估计.     

Face Recognition Based on Support Vector Machine and Nearest Neighbor Classifier

Support vector machine (SVM), as a novel approach in pattern recognition, has demonstrated a success in face detection and face recognition. In this paper, a face recognition approach based on the SVM classifier with the nearest neighbor classifier (NNC) is proposed. The principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension and extract features. Then one-against-all stratedy is used to train the SVM classifiers. At the testing stage, we propose an al-     

一种求解刚体3D运动参数的鲁棒算法

提出一种基于鲁棒统计学中位数的３Ｄ运动参数估计方法，能够有效地克服由于出格点造成的粗差，并且不需任何参数初始值，整个算法计算简便，计算机模拟显示，其估计精度是令人满意的。     

基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

APT 理论的非参数解释

本文用非参数回归方法中的核函数法和最近邻法来解释ＡＰＴ理论．通过不同核函数的选择和最近邻估计中参数的变化以及鲁棒性回归的辅助解释,来寻找ＡＰＴ理论较好的非参数解释．     

关于渐近中位无偏估计的渐近效率(英文)

本文在几种重要的分布族中,给出了渐近中位无偏估计的渐近效率的一种定义。给出了如下一些结果：在单参数族中,提出了构造渐近有效的渐近中位无偏估计的一种方法,在具有共同支撑集的分布族中,论证了渐近中位无偏有效估计与ＢＡＮ估计之间的等价值;而在非共同支撑集的截断族中,对一般的参数向量函数构造了它们的渐近中位无偏估计,并且计算出了它们的渐近效率。     

拟正态分布均值矩阵的容许线性估计(Ⅰ

考虑了以下问题：设ｎ×ｍ随机矩阵Ｙ有分布Ｎ（Θｎ×ｍ,Ｖｍ×ｍΣｎ×ｎ）,即Ｙ服从均值向量为Θ协方差矩阵为Ｖｍ×ｍΣｎ×ｎ的多元正态分布,其中Θ为未知矩阵．讨论了当Ｖｍ×ｍΣｎ×ｎ已知时,均值矩阵Θ在３种比较标准下的容许线性估计．并称以上分布为拟正态分布．     

一个集中分布式资源搜索算法的改进

本文介绍了一个集中分布式资源搜索算法由近及远算法的改进算法,并分析了改进算法的性能,证实了改进算法比原来的由近及远算法有较小的通信量。     

线性Sobolev方程的半离散H1-Galerkin混合有限元分析

给出了线性Sobolev方程初边值问题的半离散H^1-Galerkin混合有限元格式，通过误差分析，得到了未知函数的L^2模和梯度函数的散度空间模的最优阶误差估计。     

基于粗糙集理论的图像中值滤波

介绍了粗糙集理论的概念，利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类，提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法，进行了仿真试验，并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明，该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度。