基于折扣指数损失函数的高维异方差数据的惩罚稳健回归估计（英文）

生物医学、计量经济学和金融学领域的高维数据通常表现出异方差性,这引起了学者们极大的关注.虽然已经提出了大量方法来解决异方差或重尾误差,但是其中很多缺乏稳健的理论性质并且容易受到高杠杆点的影响.为了克服这些缺陷,本文提出了一种新的针对高维异方差数据的稳健变量选择方法.我们的方法引入了一个非对称的指数平方损失函数,且在一些弱的条件下能实现最高的渐近崩溃点.此外,所提方法具有变量选择的相合性和渐近正态性.实证结果表明我们所提的方法在各种情况下具有竞争力.特别是在高维重尾和异质性数据中存在高杠杆点时,本文的方法优于现有的其它方法.     

自相似多级纳米蜂窝结构表面效应的有限元模拟

在传统有限元模型的基础上建立了考虑表面效应的有限元用户子程序,通过数值模拟结果与经典问题理论解的对比验证了本文模型的正确性。在此基础上,建立了自相似多级蜂窝的有限元模型,并以铝蜂窝为例研究了其由于表面效应引起的不同方向弹性模量的尺寸依赖性。研究结果表明:表面效应对自相似多级蜂窝在扶手椅型方向和锯齿型方向的作用效果基本一致;随着蜂窝结构级数的增加,(111)晶面引起的表面效应对结构的增强效果不明显,但(100)晶面表面效应对结构的软化效果显著增强。本文提出的研究方法为纳米多级蜂窝结构力学性能的研究提供了一种新的研究手段。     

Q345B钢动态再结晶动力学模型研究

在Gleeble 1500热模拟机上进行Q345B钢单道次压缩变形实验,得到其真应力-真应变曲线,结合加工硬化率曲线,确定了Q345B钢动态再结晶临界应变εC、峰值应变εP和稳态应变εS。根据实验结果得到Zener-Hollomon方程和动态再结晶状态图,利用Johnson-Mehl-Avrami(JMA)方程法得到再结晶体积分数实际值,采用3种不同的再结晶体积分数预报模型对实验数据进行回归,并对再结晶体积分数实测值和预报值进行对比。结果表明,Epsilon-S/Epsilon-C模型精度最高,Epsilon-S模型精度次之,Epsilon-P模型精度最差。     

行为渐近几乎负相关随机变量阵列加权和的完全矩收敛性（英文）

本文考虑行为渐近几乎负相关(AANA)随机变量阵列加权和的完全矩收敛性,在未同分布假设下建立了完全矩收敛性的一些充分条件.获得的主要结果分别推广和改进了负相关随机变量和渐近几乎负相关随机变量的相应结论.     

高维线性回归模型稳健变量选择方法综述

随着大数据时代的到来,在经济学、金融学和生物医学等众多研究领域中频繁收集到高维数据.高维数据的特征之一是变量维数p随着样本量n的增加而变大且通常会超过样本量,同时,异常值也容易出现在高维数据中.因此,如何克服异常值给高维统计推断带来的影响,从而得到更精确的模型,是目前统计学研究的热点问题之一.本文是对高维线性模型下的稳健变量选择方法进行综述.具体地,首先介绍评估稳健性的三个指标:影响函数、崩溃点和最大偏差.其次着重介绍了稳健变量选择方法,包括响应变量含有异常值,响应变量和协变量都含有异常值,高崩溃点且高效的变量选择方法.紧接着介绍相关算法,通过模拟和实例比较不同变量选择方法.最后,简要探讨了高维稳健有效变量选择方法存在的问题及未来的可能发展方向.     

武钢耐H2S腐蚀X52MS钢组织及性能分析

对武钢生产的X52MS管线钢进行组织及性能检验,对其HIC性能及力学性能影响因素进行分析。结果表明,武钢生产的X52MS钢具有满足技术标准的强度和冲击韧性,HIC性能优异,其组织为铁素体+少量珠光体,带状组织级别为0.5级;降低X52MS钢中的Mn、P、S含量,有利于抑制因成分偏析引起的带状组织的形成,从而提高X52MS钢的抗HIC能力;卷取温度的降低会减弱强化析出效果,导致X52MS钢的屈服强度、抗拉强度、屈强比和冲击韧性降低。     

Curriculum critique and change paper on English curriculum for English major students in Chinese higher education

English-language schooling has become a focal point for the Chinese education sector,since English has become the communicative means for global political,cultural and economic exchanges.This new reality means that more is expected from tertiary-level English majors who become increasingly crucial as cross-cultural communicators.Considering the importance and popularity of English major programs,efforts relating to improvements in the existing 2000 Curriculum for English Major Chinese tertiary students Studies for Chinese universities are constantly being discussed.The Curriculum,in turn,attracts the attention of educators,as it is closely connected to teaching context,teaching method,evaluation of language programs,and so on.As such programs are never perfect and always require change and adaptation to changing contexts,what is needed is critique and innovation.This paper aims at analysing the existing 2000 Curriculum and putting forward some innovations and extrapolating the educative values of these reforms.The structure of the paper consists of four major sections.It begins with an evaluation of the existing 2000 Curriculum,both the positive and the problematic aspects of the program.The second section maps out three proposed innovations: Problem-Based Learning(PBL),Task-Based Language Teaching(TBLT) and the inclusion of Chinese cultural material.I then elaborate the advantages of the reform in contrast to the existing system.The final part of the paper extrapolates the various educative values of these reforms.     

μC/OS-Ⅱ内核任务调度算法的改进

μC/OS-Ⅱ是一个基于任务优先级抢占式的实时内核,但它不具有相同优先级任务的实时调度功能.为了使μC/OS-Ⅱ内核既支持不同优先级的多任务抢占式调度,又支持同一优先级的多任务调度,提出对μC/OS-Ⅱ内核的改造,加入以时间片轮转调度算法进行相同优先级任务的调度.方法是保持原有不同优先级抢占式调度链表,增加相同优先级的时间片轮转调度链表,通过任务控制块指针使任务调度在2个链表之间切换.给出了在μC/OS-Ⅱ任务调度模块中算法改进的实现步骤、实验过程和结果.结果说明了提出的改进调度算法是可行的.     

基于MRCD估计的高维稳健因子分析方法及应用研究

因子分析是常用的多元统计分析方法之一,其思想是根据变量间的相关关系求出少数几个主因子,利用这些主因子描述原始变量。传统因子分析方法具有不稳健性,如果数据存在离群值会得到不合理的结果。虽然基于MCD估计的稳健因子分析具有良好的抗干扰性,但是MCD估计的精度会随着维数的增加而不断降低,在维数大于样本量的情形下,该方法甚至会失去有效性。为了对高维数据进行有效的因子分析,本文提出基于MRCD估计的高维稳健因子分析方法。模拟分析的结果表明,在高维数据下,相较于传统因子分析以及MCD稳健因子分析,MRCD高维稳健因子分析能够很好地抵抗离群值的影响,得出更为合理的结论。本文在实证分析部分对11个沿海省份进行研究,结果显示MRCD高维稳健因子模型能够有效地得出高维数据的因子分析结果;沿海各省份经济增长质量发展不平衡,上海、广东经济增长质量发展得较好。     

?混合序列加权和的强极限收敛定理

利用?混合序列的矩不等式和随机变量截尾的方法,研究了不同分布?混合序列加权和完全矩收敛和完全收敛等性质,得到了其加权和情形下的强极限收敛定理.所获主要结果推广和改进了葛梅梅等人(高校应用数学学报,2013,28(4):424-430)关于?混合序列加权和强收敛性的相应结论.