错误先验假定下Bayes线性无偏估计的稳健性

本文基于错误的先验假定获得了一般线性模型下可估函数的Bayes线性无偏估计(BLUE), 证明了在均方误差矩阵(MSEM)准则和后验Pitman Closeness (PPC)准则下BLUE相对于最小二乘估计(LSE)的优良性, 并导出了它们的相对效率的界, 从而获得BLUE的稳健性.     

正态分布在不同先验下的Bayes估计及风险比较

本文讨论在均值未知,方差已知的正态分布情况下通过在共轭先验以及Jeffreys先验二种先验下的Bayes估计问题,在平方损失函数下和线性损失函数下Bayes风险的比较.数据计算可以看出,在Jeffreys先验下的Bayes风险要比在共轭先验下的Bayes风险要大,但是当样本量增大时,两者的后验风险越来越靠近.     

逐步增加的Ⅱ型截尾下系统可靠性的Bayes分析及寿命预测

在逐步增加的型截尾模型下,研究部件寿命服从双参数指数分布的冷贮备串联系统可靠性指标的Bayes估计及单样本场合未来观测值的预测问题.在两个参数均未知的情形下,分别在平方损失(SE)、LINEX损失和熵(General Entropy,GE)损失函数下给出两个参数及可靠性指标的Bayes估计,对于超参数的确定,给出一种新的方法;并讨论了单样本场合未来观测值的预测问题,给出预测分布及预测区间;最后利用随机模拟方法进行比较,并对结果进行了讨论.     

双参数指数分布无失效数据的参数估计

文章对双参数指数分布的无失效数据（ｔｉ，ｎｉ），给出了参数μ和σ的修正极大似然估计和最小二乘估计，并给出了失效概率ｐｉ＝ｐ｛Ｔ＜ｔｉ｝的Ｂａｙｅｓ估计和多层Ｂａｙｅｓ估计，从而可以得到无失效数据可靠度的估计。最后，结合实际问题进行了计算。     

基于Bootstrap法的动态修正贝叶斯精度评估

针对工程实际中所普遍存在的小子样条件下,研究具有多阶段试验信息时的参数估计问题,提出一种结合Bootstrap方法与动态修正贝叶斯估计方法对精度评估中的弹点散布方差进行估计的方案.     

错误指定多元线性回归模型的Bayes估计

本文在错误指定下给出了多元线性模型的最优线性 Bayes估计 ,在矩阵损失下讨论了其相对于最小二乘法估计的优良性 ,且获得 Bayes估计的容许性和极小极大性     

无失效数据的Bayes和多层Bayes分析

本文推广了文献[6]的结果，对指数分布无失效数据的失效率，给出了Bayes估计、Bayes置信上限以及多层Bayes估计，从而可以得到无失效数据可靠度的估计，最后，结合实际问题进行了计算。     

基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型的年径流预测

为解决单一的小波神经网络预测精度不高的问题,提出一种新的基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型,应用小波阈值去噪法对小波神经网络的输入值进行预处理,同时对模型残差值进行ARIMA模型修正.利用该组合模型对洮河流域下巴沟站年径流量进行预测,预测趋势和预测值与原始实测数据吻合度高,表明此组合模型可靠性强,可以有效预测年径流量,以期为洮河流域和其他流域的年径流量预测提供新方法,为水利工程建设和水资源优化配置提供依据.     

基于PXI总线多通道时序监测电路系统设计

本文通过对箭载发动机的时序监测方法进行研究、分析,设计出一款基于PXI总线多通道时序检测电路系统。从产品的设计原理,设计方法到试验及结果分析等方面对时序监测电路系统进行了详细的分析。时序监测电路系统已经应用在导弹和火箭发射地面测试发射控制系统中,经过多次测试和发射场真实发射试验验证,达到了预期效果。     

多种时序模型的建模比较

本文通过不同的时间序列模型对同一批数据的建模及预报，在不同的模型间进行了比较，并且根据原始数据的性质指出了一些时间序列模型的适用范围，