基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

新的模糊似然函数

模糊似然函数是刻画两个模糊集之间相似程度的重要工具，众多学者给出了多种形式的计算方法，但由于实际问题的复杂性，有些方法在某些情况下会产生违反直觉的结论．首先就闫德勤在2001年建议的方法进行讨论，然后证明了一个引理，提出一种新的模糊似然函数，其本质是由模糊集合间l^p距离导出的贴近度．与相关公式比较，发现它们能导出相同的模糊熵，最后给出一个它在模式识别中的应用实例．     

确定威布尔分布三参数的一种计算方法

威布尔分布是描述部件寿伞的一种极为主要的分布,本文对确定威布尔分布的三参数,给出了一种试探性算法,方法简单、实用。     

Estimation and testing of time-varying coefficient regression models in the presence of linear restrictions

A linear regression model with random walk coefficients is extended to allow for linear restrictions between the coefficients to be satisfied at each point in time. Estimation in this model is shown to be no more involved than estimation in the standard model. It is also demonstrated how, after a slight modification to the testing problem, classical test procedures may be applied to the problem of testing for such restrictions. The performance of the Lagrange Multiplier test for a variety of different restrictions is then investigated via simulation. An empirical application involving testing for homogeneity in a random walk coefficient version of the AIDS model is given.     

M-泛函的经验似然置信区间

利用经验似然思想，分别讨论不含附加信息和含附加信息时，M-泛函的经验似然置信区间，并推广Zhang Biao (1997) 在独立同分布下的结果。     

Finesse 全瓷冠适合性的体外实验研究

目的 :测量Finesse全瓷冠的边缘浮出量及粘固剂的厚度 ,并与金属全冠及金瓷全冠相比较 ,为Finesse全瓷冠的临床应用提供适合性方面的理论依据。方法 :用片切法测量 3组全冠粘固前、后边缘浮出量及粘固剂的厚度。结果 :Finesse全瓷冠粘固前、后的边缘浮出量分别为 (37 6 1± 9 13) μm、(6 5 85± 15 11) μm ,粘固剂厚度为 (40 84± 9 73) μm ,与金属全冠及金瓷全冠相比较 ,均无显著性差异 ;3组全冠粘固前和粘固后的边缘浮出量有显著性差异。结论 :Finesse全瓷冠适合性良好 ,完全可为临床应用 ;粘接对全冠修复体的边缘浮出量有影响。     

基于v-支持向量机的边际电价预测及置信区间估计

引入v-支持向量机，通过构造和求解一个凸优化问题，同时实现了对边际电价的预测和对置信区间的估计，且无需假定预测偏差的概率分布．在v-支持向量回归中，当ε〉0时，v是错误样本的个数占总样本个数份额的上界．利用该性质，边际电价预测的置信度和置信区间可以很自然地用参数1-v和变量ε来表示，这为发电公司进行竞价方案的风险分析打下了很好的基础．算例仿真表明，该方法具有较好的泛化性能和较高的预测精度．     

A non-commutative time-frequency tomography

The characterization of non-stationary signal requires joint time and frequency information. However, time and frequency are a pair of non-commuting variables that cannot constitute a joint probability density in the time-frequency plane. The time-frequency distributions have difficult interpretation problems arising from negative and complex values or spurious components. In this paper, we get time-frequency information from the marginal distributions in rotated directions in the time-frequency plane. The rigorous probability interpretation of the marginal distributions is without any ambiguities. This time-frequency transformation is similar to the computerized axial tomography (CT or CAT) and is applied to signal analysis and signal detection and reveals a lot of advantages especially in the signal detection of the low signal/noise (S/N).     

Genetic algorithm-based wide-band deterministic maximum likelihood direction finding algorithm

1 .INTRODUCTIONThe problemof esti mating direction of arriving waveusing array signal processing has wide applications inradar ,sonar ,seismology,astronomy and mobile andsatellite communication system, and has receivedmuch attentionin recent years .But the current liter-ature about direction finding algorithmpays more at-tention to narrow-band signal ,that is to say band-width of signal is far smaller than center frequency ofsignal and so envelop of signal keeps invariant in thesensors of …     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.