分数阶尺度函数的分解与重构算法

引入分数阶多分辨分析与分数阶尺度函数的概念.运用时频分析方法与分数阶小波变换,研究了分数阶正交小波的构造方法,得到分数阶正交小波存在的充要条件.给出分数阶尺度函数与小波的分解与重构算法,算法比经典的尺度函数与小波的分解与重构算法更具有一般性.     

基于多目标影响图效果作战模型

针对目前基于效果作战评估中没有涉及多目标以及决策者的偏好的情况,将多目标影响图引入到基于效果作战模型.首先分析了基于效果作战中各主要要素之间关系,其次提出了基于效果作战模型构造过程,然后将其与多目标决策理论结合建立了多目标基于效果作战模型,用多目标影响图对其进行建模,并给出了求解方法,最后将基于多目标影响图效果作战模型应用于空战任务分配中.仿真结果表明该模型的有效性.     

α-混合序列部分和乘积精确渐近性的一般形式

利用前人获得的α-混合序列部分和乘积的渐近分布的结果,对一般的边界函数和拟权函数得到了α-混合序列部分和乘积的精确渐近性的一般形式.     

d型工作休假的多台M/M/c排队及在HCS中的应用

在多服务台M/M/c排队系统中,引入半空竭服务的d型工作休假策略.当系统中有d个服务台空闲时,令d个空闲的服务台开始一次多重同步工作休假,休假期间的服务台继续慢速服务新到顾客,其余c-d个服务台正常工作.在工作休假期间,系统中顾客数小于等于c-d个时,一个顾客的离开是由正常工作速率服务台完成的.系统中顾客数多于c-d个时,一个服务的完成可能是接受了正常速率服务,也可能是接受了低速服务.利用拟生灭过程和矩阵几何解方法得到了稳态队长分布,给出模型在多层蜂窝系统(HCS)中的应用,并对影响系统性能指标的参数做出了数值分析.     

不确定多属性决策中区间数排序的一种新方法

根据格序决策理论,提出不确定多属性决策中区间数排序的新方法,将综合评价值区间数分为可比较与不可比较区间数,对可比较区间数利用区间数上界进行比较来排序,而对不可比较区间数利用均值及区间上界比较来排序,方法比格序决策法和期望-方差法等方法更加简单易行,进一步提高了决策效率.最后通过算例验证方法的可行性和有效性.     

白骨化尸体死亡时间的推断

本文分析了15具白骨化尸体标本的股骨汞(Hg),铅(Pb),镉(Cd)元素含量数据,在三年的时间内采集了3次,一共收集到45个数据。首先将这组数据看着纵向数据,利用线性随机效应混合模型、Cox随机混合效应模型进行分析,结果显示,如果对每个白骨化尸体标本建立线性模型,可以精确预测出死亡时间,而且不需要采集铅元素含量数据。混合效应模型的预测效果也很好,最大误差不会超过1个月。其次我们对数据不作任何假设,利用机器学习中随机森林方法分析数据,并利用5折交叉验证方法来判断结果的可靠性,训练集和测试集的NMSE分别为0.1205944,0.5604286,因此可以用训练出的模型来预测死亡时间。     

半参数线性混合效应模型的联合变量选择

多数基于线性混合效应模型的变量选择方法分阶段对固定效应和随机效应进行选择,方法繁琐、易产生模型偏差,且大部分非参数和半参数的线性混合效应模型只涉及非参数部分的光滑度或者固定效应的选择,并未涉及非参变量或随机效应的选择。本文用B样条函数逼近非参数函数部分,从而把半参数线性混合效应模型转化为带逼近误差的线性混合效应模型。对随机效应的协方差矩阵采用改进的乔里斯基分解并重新参数化线性混合效应模型,接着对该模型的极大似然函数施加集群ALASSO惩罚和ALASSO惩罚两类惩罚,该法能实现非参数变量、固定效应和随机效应的联合变量选择,基于该法得出的估计量也满足相合性、稀疏性和Oracle性质。文章最后做了个数值模拟,模拟结果表明,本文提出的估计方法在变量选择的准确性、参数估计的精度两个方面均表现较好。     

小样本定数截尾场合下威布尔和对数正态分布的拟合检验

本文给出了小样本定数截尾场合下两参数威布尔分布和对数正态分布的拟合检验方法,该方法还适用于一般的位置-刻度参数族分布,论文还通过实际算例说明方法的可行性。     

反对称线性函数与行列式

通过对反对称线性函数及其性质的探讨,给出了有关行列式传统结论的一种新的表述,将几何直观与行列式的运算有机结合起来,以揭示行列式的一些更直观、具体的内涵.     

线性模型中广义最小二乘参数估计误差分布的稳健性研究

研究了线性模型中广义最小二乘参数估计的误差分布稳健性问题.首先讨论了在线性统计模型里,设计矩阵为列降秩矩阵时,模型中给出了误差最大分布类,当误差向量的分布在此范围内变动时,LS估计和GLS估计在均方误差矩阵准则下是最优估计.然后进一步探讨广义最小二乘估计GLSE关于误差分布的稳健性,求出误差项所对应的最大分布族,进而证明了在该区间波动情况下,误差向量对应的始终为一致最优解.