基于量化和攻击下的网络控制系统状态估计控制北大核心CSCD

针对存在欺骗攻击的网络控制系统,对系统状态进行估计并设计了输出反馈控制器.传感器到控制器的网络通道中存在欺骗攻击,传感器发出信号后,设计动态量化器,节省带宽资源;将欺骗攻击建模为未知有界的信号,在此基础上,提出了一种新的状态集员估计方法——椭球估计方法,得到了封闭的状态估计椭球集.将得到的状态估计椭球集参数最小化,使得估计状态近似真实状态.通过设计输出反馈控制器,得到了闭环系统渐近稳定的充分条件.最后,通过数字仿真算例验证了所提方法的有效性.     

含未知参量的连续时间系统的Kalman—Bucy滤波

该文讨论了含有未知参量的连续时间系统，得到了未知参量和系统状态的最小方差线性无偏估计的公式，使未知参量的辨识和系统状态的滤波同时进行．     

一种风险型决策的决策方法

本文阐明了方案益损值和自然状态概率无准确估计的风险型决策问题的决策方法。证明了在期望值决策准则下，用等概率分层随机抽样得到的方案收益期望值的均值，与用简单随机抽样得到的相同。用正交表进行分层随机抽样，得到方案收益期望值服从正态分布的均值和方差。再根据统计推断理论对方案作出选择，并给出决策的风险估计。     

基于最优估计的数据融合理论

本文提出了一种最优加权的数据融合方法，分析了最优权值的分配原则；给出了多源信息统一的线性融合模型，使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制，并指出在噪声协方差阵正定的前提下，线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价的；介绍了数据融合中的Bayes极大后验估计融合方法，给出了利用极大后验法进行传感器数据融合的一般表示公式；最后以两传感器数据融合为例，证明了利用Bayes极大后验估计进行两传感器数据融合所得到的融合状态的精度比相同条件下极大似然估计得到的精度要高，同时它们均优于任一单传感器局部估计精度。     

随机环境中马氏链转移函数的收敛性

本文研究了随机环境中马氏链转移函数的收敛性．利用Doeblin条件，得到了随机环境中一般状态马氏链转移函数弱收敛及强收敛的一些条件，以及收敛速度的一个估计．     

基于价格极值构建有效价差的广义矩估计

基于Corwin和Schultz(2012)提出的有效价差的High-Low估计,结合价格极值信息得到新的一阶矩条件,构造了有效价差的广义矩估计。随后通过随机数值模拟比较了基于价格极值的广义矩估计(GMM)与Roll的协方差估计、Bayes估计以及Corwin和Schultz的High-Low估计在多种不同状态下的估计精度。数值模拟结果显示,无论在交易连续的理想状态下还是交易不连续且波动率相对不高的非理想状态下,GMM估计的精度均高于其余三种估计;基于我国股票市场的实例分析,也表明GMM估计的估计精度优于其余三种估计。因此,GMM估计为度量金融资产的交易成本提供了一种有效方法。     

基于随机波动率状态转移特征的上证50ETF期权定价

期权定价模型的构建过程中，单因子随机波动率模型生成的波动率曲线形状与波动率水平相关性微弱，且无法确切反映波动过程的状态转移特征。为此，本文使用连续马尔可夫链刻画波动状态，在Heston模型的基础上，针对其方差动态过程中所有参数均为波动状态任意函数的情景，得到了一类具有状态转移特征的随机波动率模型；进一步，根据条件仿射模型的特征函数，结合波动路径的蒙特卡罗模拟，实现了欧式期权半解析定价，其中，采用基于粒子滤波的极大似然估计方法估计模型参数；特别地，对上证50ETF期权进行了实证研究。结果表明：具有状态转移特征且方差的基准长期均值及波动率均依赖于波动状态的随机波动率模型，能够显著提升上证50ETF期权定价的准确性和稳健性。     

长记忆ARFIMA-GARCH模型的状态空间模型估计

本文考虑了ARFIMA-GARCH类模型的状态空间表示.ARFIMA-GARCH这类模型结合了长记忆时间序列和条件异方差过程.虽然ARFIMA-GARCH模型的状态空间表示是无穷维的,但是基于这种表示法的精确极大似然估计可以在样本长度的迭代计算中得到.本文提出了基于模型的截断的自回归展开式的似然函数近似估计,进而得到了...     

多维的一般的BBM-Burgers方程解的逐点估计

研究R~n中一般的BBM-Burgers方程解的渐进行为.运用Green函数法和Fourier分析方法得到了在非零常状态u~*附近小扰动解的逐点估计,作为一个推论,又得到了L~p(R~n)(1≤p∞)空间解的最佳的衰减估计.     

缺初值估计的最优性

当随机能观测条件成立时,在文献[1—3]中分别对离散时间和连续时间系统用极限过渡的办法得到了对状态和初值的无偏估计——缺初值估计,同时得到了估计误差的协方差阵.本文证明缺初值估计就是不用初始统计特性的线性无偏最小方差估计.熟知的Gauss估计就是对离散时间量测噪声非退化这一特殊情形的缺初值估计.     

基于sieve方法的响应变量为当前状态数据的部 分函数型线性模型的估计

利用sieve方法研究响应变量为当前状态数据的部分函数型线性模型的估计.在一定的条件下,证明了该估计的强相合性和渐近正态性,得到了该估计的收敛速度,并且非参数部分达到最优收敛速度.最后通过一个数值模拟来研究该估计的有限样本性质.     

心理状态数矩法估计

本文根据实际管理工作者的要求，讨论了爱心理状态影响的偏差分布，定义了心理状态数和心理状态数的估计方法，以及如何用心理状态数去评价操作者技术水平。     

事件触发驱动的非线性系统有限时间状态估计器设计

主要研究了带有时滞的非线性系统基于事件触发的状态估计器.首先,利用事件触发机制建立系统中的状态估计器,并用Lyapunov函数使系统在有限时间内均方有界.其次,基于H_∞有界条件,得到了有限时间内系统H_∞有界准则.最后,通过一个数值例子说明了所得结果的有效性.     

线性模型中不可估参数的线性估计的可容许性

对一般线性模型在平方损失函数下，得到了一维不可估参数函数的线性估计为可容许估计的充要条件，以及模型中参数向量（非线性可估）的线性估计为可容许估计的两个充要条件，并得到了多维参数函数（可估或不可估）的线性估计为可容许估计的一个充分条件以及特殊情况下的一个充要条件．     

离散时间状态下基于个体数据的RBNS准备金评估（英文）

本文研究了在离散时间状态下的一类RBNS准备金评估问题.基于个体数据的RBNS准备金是用未知参数的估计来取代RBNS负债的条件期望中的相应的参数得到的.文中与结案延迟有关的参数是用极大似然估计的方法得到的,同时我们也研究了这些估计的渐近性质.RBNS未决负债的条件期望是用WatsonNadaraya估计得到的.同时,本文还研究了由链梯法得到的基于聚合数据的准备金的渐近性质.最后我们通过模拟说明了在有限样本情形下,基于个体数据的准备金与聚合数据下的准备金相比具有更小的MSE.     

多状太民寿命表逗留时间期望长度的渐近理论的一个注记

本文运用计数过程技术，给出了多状态寿命表的平均逗留时间的一个估计及其方差估计，读者论坛了这些估计量的均匀相合性与弱收敛性。     

时滞神经网络随机抽样控制的状态估计

研究了时滞神经网络随机抽样控制的状态估计问题.首先,给出了随机抽样区间和抽样输入时滞的统一概率结构.基于此结构,构造了一个包含新的锯齿结构项的Lyapunov泛函.然后,运用不等式放缩技术,得到了误差系统随机稳定的保守性更低的标准,并设计出了合适的状态估计器.最后,数值仿真算例验证了所得结果的优势和有效性.     

二次损失下增长曲线模型回归系数线性估计可容许性特征

该文讨论了增长曲线模型回归系数线性估计在六种不同形式容许性定义下的可容许性．在较特殊的增长曲线模型下，证明了这六种容许性在特殊的估计类中是一致的，且得到了其共同容许估计的充要条件．但在线性估计类中它们不是一致的，可分为两类，并分别得到了其可容许估计的充要条件．     

偶数维空间 Navier-Stokes 方程的扩散波

该文考虑偶数维空间一般 Navier-Stokes方程解的大时间状态.通过研究相应线性方程格林函数的逐点估计, 得到了解的渐近状态.所得结论与弱惠更斯原理相符合.     

带线性约束的多元回归模型中回归系数的线性估计的泛可容许性

该本文针对矩阵风险，给出了矩阵估计量的优良性准则，在通常的容许性意义下，得到了带线性约束的均值参数的线性函数的线性估计是泛可容许估计的充要条件，同时得到了在不同的约束条件下，的可容许估计类之间的一种刻划．