变形监测网稳定点选取的平方型Msplit相似变换法

针对现有参考网稳定点选取方法在不稳定点数较多时正确性和稳健性不足的问题,通过引入平方型Msplit相似变换,提出了一种稳健的稳定点选取方法,在不稳定点较多、甚至不稳定点数超过稳定点数的情况下仍然有效。具体思路是:在计算两期坐标的相似变换参数时,利用平方型Msplit估计将参考点组一分为二,取点数多的一组为稳定点组并继续分裂,直至两个点组对应的相似变换参数无明显差异时停止,利用最终的稳定点组计算相似变换参数来开展变形分析。试验结果表明,当参考网中存在变形量较大的点或不稳定点总数接近甚至超过稳定点数时,本文方法与传统S变换和抗差S变换相比,稳定点的判断正确率最高,求得的变形量与模拟变形量相差最小,稳定点组对应的两期坐标差均方根最小,能够正确反映控制点的实际变形。

线性回归模型系数Stein估计的改进研究

针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.

线性回归模型系数岭估计的改进研究

对作者提出的c-k型估计,进行了进一步的研究.证明利用Stein式压缩技术可以改进岭估计(在均方误差意义下);同时给出了参数的最优值满足的条件.证明了c-k型估计的可容许性.文中的方法为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.

具有随机移走逐步增加Ⅱ型截尾下Burr-Ⅻ分布的可靠性估计

在具有随机移走逐步增加Ⅱ型截尾下,讨论了Burr-Ⅻ分布的可靠性估计及其性质。选取共轭先验分布,基于刻度平方误差损失函数,同时随机移走部件数服从二项分布,给出了Burr-Ⅻ分布参数、随机移走概率、可靠度函数及失效率的Bayes估计,并证明了形如[cT+d]-1的一类估计的容许性。最后运用Monte Carlo方法对各种估计结果的均方误差进行了模拟比较。结果表明,在随机移走概率p=0.4处进行试验,估计结果的精度高。

基于二次型规划考虑网络丢包的鲁棒状态估计

提出一种可以体现网络丢包的离散时间线性时不变状态空间模型,并将鲁棒状态估计的问题转化为向量优化问题.为了能够快速有效地对该问题进行求解,通过标量化方法将向量优化问题转化为普通的标量二次型规划问题,然后将状态估计问题转化为对标准l1正则化最小平方问题的求解.结合Kalman滤波的更新过程,提出了能够适用于具有数据包丢失情况下的鲁棒状态估计算法,通过仿真实验验证了算法的有效性.

回归系数的岭型主相关估计及其优良性

本文研究了线性模型中的一种有偏估计,利用均方误差和残差平方和,得到了岭型主相关估计的一些性质,是对[1]中相关结果的推广.

病态线性回归模型系数的0─c型岭估计

针对病态线性模型病态的实质，提出回归系数的０－ｃ型岭估计。首先研究它的均方误差的最优化问题，给出了参数的最优值或最优值的一个上界和下界，证明可以选择参数，使它在均方误差的意义下优于ＬＳ估计。其次，研究它的偏差，证明存在０－ｃ型岭估计优于ＬＳ估计，且比岭估计β（ｋ）具有较小偏差。最后证明它的可容许性，并讨论在实用中它的岭参数选择方法的优点。

基于逐步递增的Ⅱ截尾样本的Rayleigh分布参数的Bayes收缩估计

在逐步递增的Ⅱ截尾试验下,文章针对Rayleigh分布参数的估计问题,在平方误差损失函数下得到了未知参数的Bayes估计,同时提出了一种新的估计方法—Bayes收缩估计。数值模拟结果表明提出的Bayes收缩估计较Bayes估计更加稳健。

协方差的二次型容许估计

本文研究协方差的二次型估计的容许性，在平方损失下。

Burr-XⅡ部件可靠性指标的贝叶斯估计

基于逐步增加Ⅱ型截尾样本,讨论了Burr-XⅡ分布的Bayes估计及其性质。在不同的先验分布及刻度平方误差损失函数下给出了参数,可靠度函数以及失效率函数的Bayes估计,并证明了估计的容许性。最后运用Monte Carlo方法对各结果的MSE进行了模拟比较。结果表明,本文给出的估计结果精度高。

对Stein的SLS估计的改进研究

提出一类新的估计——c-(K,S)型估计,证明了在均方误差意义下运用泛岭回归技术可以改进S te in的SLS估计,同时给出了参数的最优值满足的条件.

Fourier积分算子的局部光滑性及其相关研究

本文综述满足电影型(cinematic)曲率条件的Fourier积分算子的局部光滑性及其相关研究.电影型曲率条件包含非退化条件及曲率条件.作为范例重点讨论如何通过双线性方法建立变系数版本的平方函数不等式,进而改进了Mockenhaupt-Seeger-Sogge局部光滑性的结果.与此同时,本文还分析了解决局部光滑性猜想的困难、可能的途径,以及它与其他数学猜想之间的联系.