基于M估计的稳健单指数投资组合模型

针对单指数投资组合模型,用稳健的M估计去估计模型参数,减少了样本数据异常值对模型的影响,并对沪市权重股进行了实证检验,得到了投资组合的有效前沿。     

一类时滞计算机网络病毒模型的动力学行为

研究了一类具有2个时滞的SLBRS计算机病毒模型的局部稳定性和局部Hopf分支. 以2个时滞的不同组合为分支参数，得到了模型的局部稳定性和局部Hopf分支存在的充分条件.利用中心流形定理和规范型理论研究了Hopf分支的方向和稳定性等性质.最后，利用仿真示例对理论分析结果的正确性进行了验证.     

A类算子n次根的代数扩张是次标量算子

研究了A类算子n次根的代数扩张.特别地,利用空间分解技巧得到每个A类算子n次根的代数扩张是次标量算子.作为应用,考虑了此类算子的Weyl型定理和超不变子空间问题.     

超声筛查早期诊断婴儿发育性髋关节异常的临床管理

目的 了解鄞州区0~6月龄婴儿发育性髋关节异常（developmental dysplasia of hip,DDH）的流行病学特征，探讨DDH 的临床管理模式。方法 由鄞州区妇幼保健机构社区医师和鄞州区第二医院围生医生共同负责完成DDH 的临床初筛工作，可疑或异常者转儿科进一步检查，并予B 超筛查，对不同人群分别进行早期干预、复查、随访及骨盆正位X 线片检查，必要时转小儿骨科治疗。结果 2012 年5 月至2013 年5 月，共6 890 例0~6月龄婴儿进行髋关节B 超筛查，初筛阳性率5.73%（395/6 890），复查阳性率0.59%（34/5729）；月龄越小筛查阳性率越高，差异有统计学意义（P＜0.05）。新生儿及1~3月龄婴儿初筛阳性率高，但复查阳性率明显降低，差异有统计学意义（P＜0.05）；4~6月龄婴儿初筛及复查阳性率差异无统计学意义（P ＞0.05）。结论 鄞州区采取的社区门诊检查- 区医院儿科复查-B 超筛查及转诊治疗的管理模式，可作为基层推进DDH 的早发现和早治疗的有效手段。     

依从者平均因果效应的统计推断

本文主要研究临床试验中出现不依从现象时依从子总体的平均因果效应的统计推断。考虑在实际服药状态是二值变量且有相关性,治疗响应变量连续取值的情形,同时考虑协变量对治疗效果有影响的情况下,给出了治疗效果参数的可识别性及近似条件极大似然估计,且构造了记分检验统计量。对特殊模型进行了模拟,结果表明与理论预期一致。     

基于Vague集的理想解和灰色关联结合的决策方法及应用

针对当前应用Vague集在解决多指标决策问题时存有的不足,提出一种基于Vague集的理想解与灰色关联结合的新决策方法.决策方法充分利用了Vague集强大的模糊信息表达能力,并将理想解法与灰色关联法进行有机结合,实现从位置和曲线形状两方面来更全面地反映备选方案与理想解的关系.最后,通过一个并购中目标企业选择的示例说明方法的应用过程,并验证了方法的可行性和实用性.     

短腔长复合式光纤法布里-珀罗压力传感器椭圆拟合腔长解调算法

建立了一种短腔长复合式光纤法布里-珀罗压力传感器反射光谱的模型,提出了一种双参数椭圆拟合腔长解调算法,并对腔长为26～30μm的复合式法布里-珀罗腔的解调进行了仿真。结果表明,采用双参数椭圆拟合算法进行腔长解调的最大误差仅为0.05μm。搭建了光纤法布里-珀罗传感器解调系统,在加压条件下对复合式光纤法布里-珀罗压力传感器进行了解调实验,实现了20 kHz的解调速率,验证了所提算法在解调短腔长复合式光纤法布里-珀罗压力传感器方面的可行性与实时性。     

一类改进最大熵方法的可调参数分析

在结构可靠性分析中,引入含可调参数的转换函数能对传统的最大熵方法进行改进,获得更高的失效概率预测精度。但是,此可调参数的最佳取值很难确定。针对这一问题,引入概率守恒方程,从功能函数转换前后所得概率密度函数出发,建立其最大熵值的变化关系,给出转换前后最大熵值之差的理论形式。通过对三种典型单调非线性转换函数开展算例研究,发现功能函数转换前后的最大熵值之差与转换函数的最佳可调参数值有关。改变可调参数值驱使最大熵值之差变化的同时,改进最大熵方法能遍历到更好的失效概率估计值。     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。