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1.
本文用一阶样条函数分段逼近密度函数的方法给出了非线性 Bayes动态模型预测的一个数值算法
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2.
对非正态假定下贝叶斯动态模型，特别是非线性的模型的监控，一直是个难题．本文通过构建基于样本点的统计量，实现了对非正态假定下贝叶斯动态线性模型的监控．该方法也适用于非线性的贝叶斯动态模型．
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3.
本文研究了非线性贝叶斯动态模型的随机模拟.在更宽泛的先验分布假设下.利用重要性再抽样的方法,以"样本"代替"分布",实现了对模型的后验推断、预测和模型选择,扩张了贝叶斯动态模型的应用领域.
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