层析三维测量图像边缘检测的研究

逆工程技术在激光快速成型［１］制造应用中起着重要的作用，本文运用扫描仪层析测量技术克服了常规的激光扫描法只能测量物体外表面三维数据的缺点，可以同时抓取复杂物体的内腔表面及外表面的三维几何特征数据。文中介绍了一种有效的图像边缘检测算子来快速的检测出物体的边缘，并将扫描仪对图像边缘精度的影响作出了分析。

半参数纵向模型的惩罚二次推断函数估计

针对纵向数据半参数模型E(y|x,t)=XTβ+f(t),采用惩罚二次推断函数方法同时估计模型中的回归参数β和未知光滑函数f(t)。首先利用截断幂函数基对未知光滑函数进行基函数展开近似,然后利用惩罚样条的思想构造关于回归参数和基函数系数的惩罚二次推断函数,最小化惩罚二次推断函数便可得到回归参数和基函数系数的惩罚二次推断函数估计。理论结果显示,估计结果具有相合性和渐近正态性,通过数值方法也得到了较好的模拟结果。

纵向数据半参数模型的二次推断函数估计

文章基于纵向数据研究一般半参数模型y=XTβ+f(t)+ε,其中β为未知的回归系数,f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项。利用基函数对f(t)进行展开近似,构造关于β和基函数系数γ的二次推断函数,然后利用割线法法求出β和γ的二次推断函数估计。最后给出估计的大样本性质,并通过数值方法得到了较好的模拟结果。

参数估计和变量选择的二次推断函数方法研究新进展

二次推断函数已成为纵向数据分析的重要工具。文章介绍了参数和半参数模型的二次推断函数方法研究成果及最新进展,主要包括边际模型和混合效应模型中基于二次推断函数的参数估计、变量选择;二次推断函数方法在经验似然、测量误差模型方面的研究成果。指出了二次推断函数方法尚待解决的一些问题并对其未来的研究进行展望。

单指标纵向数据模型的估计

纵向数据是一类重要的相关性数据,广泛出现在诸多科研领域。单指标模型是多元非参数回归中重要的降维方法,在纵向数据下研究单指标模型是统计研究的热点问题。针对纵向数据单指标模型,提出惩罚改进二次推断函数方法来讨论模型的参数和非参数估计问题。该方法利用多项式样条回归方法逼近模型中的未知联系函数,将联系函数的估计转化为回归样条系数的估计,然后构造关于样条回归系数和单指标系数的惩罚改进二次推断函数,最小化惩罚改进二次推断函数便可得到模型的估计。理论结果显示,估计结果具有相合性和渐近正态性,最后得到了较好的数值模拟结果和实例数据分析结果,结果显示该方法适用于半参数纵向模型的参数和非参数估计问题。

大数据背景下的应用统计学本科专业人才培养

利用大数据时代统计学发展的优势,根据我国统计学学科和专业发展的特点以及不同类别高校的学科和专业优势,探究应用统计学本科专业培养体系的改革方向,具体包括专业培养目标、课程体系等,提出大数据背景下财经类高校应用统计学本科专业人才培养的"三一模式"及未来的改革方向,即商务智能分析方向。

相关性数据下变系数模型的非参数估计

文章研究了相关性数据下变系数模型的非参数估计问题。利用多项式样条回归方法对未知函数系数进行基函数近似,构造关于基函数系数的惩罚修正二次推断函数,得到基函数系数的估计,建立了估计的渐近性质,并通过割线法得到了估计的数值解。结果表明,估计方法具有良好的实际应用价值。

半变系数纵向数据模型的渐近惩罚估计

半变系数模型是线性模型和变系数模型的一种推广,该模型可以克服维数灾祸并具有较好的解释性。文章结合纵向数据研究半变系数模型的估计问题。首先利用多项式回归样条方法近似变系数,然后构造回归系数和样条系数的惩罚改进二次推断函数,进而得到模型的估计结果。最后建立估计过程的大样本性质,通过割线法得到估计结果在有限样本情况下的数值解。理论和数值结果显示,该方法具有良好的实用价值。

红外热像仪微机图像处理系统

针对ＡＧＡ７８０热象仪图像信号和扫描方式的特征，研制了一套热像仪微机图像处理系统，因而大大增强了热像仪的热图分析和处理手段，拓宽了红外热成像技术的应用领域该系统不仅结构简单、功能强和实时性好，而且可靠性高、成本低。

虚拟光栅三维形貌测量的小波数字低通滤波器

采用一种基于小波数字滤波［１］的正交解调算法，用于三维形貌测试系统中的相位分布计算，文中考察了基于软件相移的相位计算［２］［３］，以及空域均值滤波和小波低通数字滤波的结果，得出由一副单帧变形光栅图可迅速、精确地重建物体的三维形貌，文中给出了计算机仿真和真实的螺旋浆叶片的实测结果。

居民阅读现状Logistic回归分析

设计居民阅读现状的问卷,统计分析不同读书方式下选择图书的因素和途径,建立影响读书方式选择因素的logistic回归模型,对模型进行估计和评价.分析结果表明:居民在选择图书时最为注重图书的是内容质量;用手机阅读和购买图书的人较多;年龄、文化程度、家庭月平均收入对读书方式的选择存在显著性影响.

纵向可加部分线性测量误差模型的渐近估计

基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数值模拟和实例数据分析结果显示,该模型估计方法在同等条件下要优于广义估计方程方法。理论和数值结果显示,偏差修正的二次推断函数可以有效地处理测量误差和个体内相关性,是一个有效的纵向数据和测量误差数据分析工具,具有一定的理论和应用价值。

外遗调节与神经干细胞分化

神经发生与神经干细胞的分化调控机制是当今神经发育生物学的重要研究热点,在阐明干细胞的可塑性机制和临床治疗神经退行性疾病等方面具有广阔的应用前景。最近研究表明,外遗调节在神经干细胞的生长及分化方面表现出重要作用。这些外遗调节包括组蛋白的乙酰化/去乙酰化,DNA甲基化以及非编码RNAs对细胞命运决定的影响。

纵向数据下变系数测量误差模型的渐近估计

本文主要研究纵向数据下变系数测量误差模型的估计问题.利用B样条方法逼近模型中未知的变系数,构造关于B样条系数的二次推断函数来处理未知的个体内相关和测量误差,得到变系数的二次推断函数估计,建立估计方法和结果的渐近性质.数值模拟结果显示本文提出的估计方法具有一定的实用价值.

纵向可加模型的渐近估计

文章研究纵向数据下可加模型的估计问题。首先利用多项式惩罚样条逼近可加模型中未知的非参可加函数,将对可加函数的估计转化为样条回归系数的估计。为了避免样条回归的过拟合问题以及处理纵向数据的个体内相关性,建立了关于样条回归系数的惩罚二次推断函数,证明了估计的渐近性质,结果显示,该方法具有较强的理论价值。

纵向部分线性变系数EV模型的估计

纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域.在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计.本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables,EV)模型的估计问题.利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质.数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值.

大数据方向统计学专业人才培养模式探讨

大数据时代已然来临,大数据思想理念已经在不断改变我们的生活方式、思维方式.统计系专业知识曾是数据处理分析的重要工具,大数据背景下,传统的统计学思维模式面临着挑战.本文通过总结传统统计学专业人才培养的特点、分析大数据时代下统计学专业的机遇与挑战、探究大数据统计分析方向、统计学专业人才培养模式的改革思路,对大数据时代统计学专业的发展方向提出建议.

经济增长、通货膨胀、货币供给互动关系研究——基于SVAR模型的实证分析

基于我国1995-2017年的相关数据,通过构建SVAR模型和运用相关检验分析,对我国经济增长、通货膨胀、货币供给互动关系进行实证研究。研究结果表明:当期经济增长对货币供给具有明显的促进作用,而当期经济增长对通货膨胀和当期通货膨胀对货币供给均具有抑制作用;货币供给与通胀对我国经济增长的影响短期为正,长期为负,且货币供给对经济增长的影响具有时滞性;同时货币供给对通胀具有持续的正向影响,而经济增长对通胀的影响则具有阶段性;经济增长与通胀对货币供给的短期影响存在较大差异,前者为正,后者为负,最后根据研究结果给出合理建议。

用红外热成像技术精确测定物体发射率

根据红外探测器对物体辐射的输出响应，从实际测量的角度提出了物体发射率的一般性定义，分析了红外热成像技术进行精确测量的条件，导出了物体温度Ｔｏｂｊ、环境温度Ｔｓｕｒ、物体发射率ηｏ和测量精度ｅ之间的关系，并建立了一套用红外热成像技术精确测定ηｏ的方法。

超临界CO_2环境中沉积薄膜材料的研究进展

介绍了超临界流体沉积技术的基本原理及其沉积过程中的影响因素,综述了国内外关于超临界流体沉积技术制备金属、合金及氧化物薄膜材料的研究进展,并展望了今后的研究趋势。