基于多元时间序列融合的飞行动作识别方法

针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对战术机动动作的识别。通过引入预分类和细分类结合的方式,对动作数据进行预处理,然后根据改进的动态时间规整(WDTW)算法对待测数据进行识别。仿真实验表明,相比传统DTW算法,WDTW算法通过降低算法复杂度,识别计算时间变化明显;对核密度与精准度系数的分析表明识别准确率亦有所提高。实验结果验证了所提方法的准确性。     

多维测量结果不确定度评价方法初探

为解决以多维矢量形式存在被测对象的测量质量评定问题,该文应用测量不确定度理论和多元概率统计方法,将测量不确定度理论进行了向多维的拓展;对多维情况下的测量不确定度传播律进行了推导;论述了多维不确定度的表示方法及空间几何意义;提出了以多维不确定度比较不同测量结果质量的方法;并给出了常用多维测量方法,如等精度独立多维测量和不等精度独立多维测量的不确定度评定方法。理论分析及仿真算例表明,所提出的理论具有较完备的体系,能够满足测量实际中常用多维测量方法的不确定度评定需求。     

多维门限GARCH模型的平稳遍历性

给出了多维双门限自回归GARCH模型；该模型是一维双门限自回归GARCH模型在多维情况的一种推广，并且讨论了多维双门限自回归GARCH模型存在严平稳遍历性的充分必要条件。     

基于Bayes准则的广义判别预报模式及其应用

根据Ｂａｙｅｓ准则,提出一种时间序列与多元分析相结合的广义判别模式．该模式既保留了时间序列线性模式的优点,同时又吸收了多元分析线性模式的长处．从气象状况演变的物理机制来看,这种综合考虑系统状况的方法比单纯考虑前期状态演变或单纯考虑某一时次的状态更有意义．     

中国股票市场正反馈交易行为之实证

本文通过实证分析得出，上海股票市场中显著存在正反馈交易行为．并依靠Shiner、Sentana和Wadhwani提出的模型揭示了收益的自相关性、波动性与反馈交易行为之间的关系．     

Factor-GARCH模型研究与理论探讨

结合国外研究现状，对解决多维GARCH模型的方法——Factor-GARCH模型进行了系统的讨论．将投资组合的收益率Rt表述为潜在公共因子的函数形式，并对函数形式中的一些变量和假定给出了理论和现实的解释；将投资组合的协方差Ht的结构进一步细化，将其表述为可观测变量的线性函数．并指出了今后的研究方向。     

公共选择与公益物品备选方案的考察

公共选择与公益物品是经济学关注的焦点问题，众多的经济学家就此提出了相关的可行性方案。结合公益物品的特性并借鉴管理学的拓展模型，主要考察其中的3种政府提供公共物品的方式：政府介入模式、自治型公共事业组织模式和多元组织模式。并用管理学中非传递对称双线性效用值理论剖析了在特定情景下各种方案的优势、机会成本和相关的代价。     

纳米催化剂KF/Al2O3制备条件的正交设计与优化

采用正交设计法优化了浸渍法制备固体超强碱KF/Al2O3催化剂工艺参数.以丙烯腈和丙二酸二乙酯的Michael加成反应收率为考察指标,对催化剂制备工艺进行优化,并采用SPSS统计软件包对制备工艺参数进行多元回归统计,并根据回归拟合的多项式数学模型,讨论了浸渍法制备的较佳工艺.     

具有结构转换的GARCH模型及其在中国股市中的应用

引入具有结构转换(switching regime)的GARCH模型(简称SW—GARCH)，并利用上海股市收益进行实证研究，通过与GARCH模型下的结果相对比，表明SW—GARCH大大提高了对市场波动性的预测能力，为股价波动的变结构建模问题提出了一个新方法，从而解决GARCH及其他异方差模型的结构变化问题。     

多元曲线模型的条件最好线性无偏估计

研究行等式约束下的多元曲线模型，得到了条件线性可估的、惟一的最优线性无偏估计（BLUE）。