一类离散指数型插值算子在L_p空间中逼近的正逆定理

研究了 2类修正的离散型Jackson插值算子在Lp空间中的逼近问题,以K泛函为工具建立了逼近的正逆定理。

多参数离散指数族参数渐近最优的经验Bayes估计的收敛速度

本文构造了多参数离散指数族参数的渐近最优的经验Bayes（EB）估计,若记B_n（δ_n,G）为δn的全面Bayes风险,R_G最小Bayes风险,则在某些条件下c_1n~(-1）<R_n（δ_n,G）-R_G≤c_2n^-λ（μ-2）/μ对0<λ<1,μ>2成立,其中c_1,c_2为正的常数,

冠心病患者心电图复极离散指数测定的意义

为探讨冠心病患者心电图复极离散指数 (RDI)测定的意义 ,将 117例冠心病患者与 94例正常人心电图RDI比较 ,并进行统计学处理 ,结果冠心病患者RDI高于对照组 ,有非常显著性差异。提示结合RDI可提高ECG对心肌缺血的诊断水平。

复极离散指数与缺血性ST-T改变诊断冠心病价值的比较

目的 :比较复极离散指数 (RDI)和缺血性 ST- T改变对冠心病 (CHD)的诊断价值。方法 :以选择性冠状动脉造影 (CAG)为标准诊断法 ,以可疑 CHD患者 2 2 7例为研究对象 ,利用四格表法 ,计算真实性评价指标。结果 :1尤登指数 (YI)最大值为 0 .49,相应的 RDI=0 .40为截断点 ;2 RDI和缺血性 ST- T改变诊断 CHD的灵敏度、特异度及准确度分别为 :6 6 .7%对 6 8.3% (P>0 .0 5 )、82 .2 %对 47.5 % (P<0 .0 1)及 73.6 %对 5 9.0 % (P<0 .0 1) ;3 RDI和缺血性 ST- T改变联合 (系列 )实验的灵敏度为 6 4.4% ,特异度为 83.2 % ,准确度为 72 .7% .结论 :RDI诊断CHD灵敏度与缺血性 ST- T改变接近 ,但特异度高 .

基于离散指数函数优化的GM(1,1)模型在电子装备系统故障预测中的应用

文章基于离散指数函数优化的GM(1,1)模型,研究了该优化后的模型在电子装备系统故障预测中的应用,分析了基本GM(1,1)模型误差产生的来源,对其位置偏差产生的非线性误差进行了实验研究。数据模拟和模型比较表明,优化后的模型提高了背景值的精确性以及灰预测模型的拟合精度和预测精度,能够很好地应用于电子装备系统故障预测中。

一维离散指数族中选择好总体的经验Bayes法则

本文讨论了对一维离散指数族当控制参数θ_0巳知及未知情况的经验Bayes(EB)判决法则及其基本收敛性质,对θ_0已知的情况,研究了ED判决法则的Bayes风险收敛的精确速度.

基于离散平整度指数的城市道路舒适性预估方法

道路平整度是影响行驶舒适性的重要因素,不平整路面会增强行驶车辆的车身振动,降低车辆行驶质量。该研究针对城市道路的行驶舒适性预估问题,提出一种基于离散平整度指数(discrete roughness index,DRI)的城市道路舒适性预估模型和方法。依托MATLAB/Simulink构建8自由度整车仿真模型,提取驾驶员座椅的垂直加速度,并计算最大瞬时振动指标(maximum transient vibration value,MTVV)对舒适性水平进行量化。以某代表车型为试验对象,采用实测路面高程数据进行仿真,解析速度、时长、轮迹等因素对行驶舒适性的影响程度,采用幂函数构建基于DRI的瞬时舒适性预估模型。结果表明,相对于传统采用的国际平整度指数(international roughness index,IRI),DRI与瞬时舒适性的关联性更好,其拟合优度超出IRI达0.1以上;车速对舒适性影响显著,车速越大,MTVV对路面局部平整性敏感度越高。最后,选用2 s-MTVV对应的舒适性预估模型,基于ISO 2631-1(国际标准:机械振动与冲击人体处于全身振动的评价)中提出的舒适性等级标准,提出了可表征瞬时舒适性等级的离散平整度指数阈值。结果可为城市道路舒适性评估,车辆驾驶辅助提供可靠决策支持。

广义离散型指数族ARMA模型的参数估计及其Bootstrap置信区间

针对广义离散型指数族ARMA模型,采用Scoring算法对模型进行参数估计,并得到Scoring算法中方向向量的计算公式;再运用分块移动Bootstrap构造参数的置信区间,这种方法更加实用,收敛速度快,并在模拟数据和真实数据部分都得到令人满意的结果.

城市空间形态离散度指数NDIS构建与应用

中国土地资源有限,需要可持续的、紧凑的城市空间形态与布局,因此,全面度量城市空间形态的紧凑性具有重要意义。通过6个情境分析了离散度指数DIS的优缺点,识别出DIS值在反映城市形态紧凑程度方面的不足,进而提出了一种新的城市空间形态紧凑度指数,即标准化离散度指数NDIS。NDIS不受城市面积规模的影响,且具有唯一性,利于城市紧凑度的横向和纵向比较,能更好地指示城市空间形态。NDIS值越大,城市越离散。进一步将NDIS与成熟使用的标准化紧凑度指数NCI结合,用于分析中国35座城市的空间形态紧凑性,研究结果表明:(1) NDIS最大值是兰州市的1.64,最小值是石家庄市的1.14,均值1.29±0.12(SE); NCI最大值是郑州市0.39,最小值是宁波市的0.1,均值0.24±0.07(SE);(2) NDIS与NCI虽然具有中等程度的相关性(r=-0.44,P<0.01),但是NDIS把城市斑块间的距离关系表达得更为准确;(3)将NDIS与NCI结合,能够更加全面地指示城市空间形态的紧凑程度。准确、全面的衡量中国城市的空间形态,则需要与更多的景观格局指数结合使用。

基于指数分析的农户离散差异化研究——以宝鸡为例

农户离散是农村“空心化”“空巢化”“空废化”和“空壳化”等为典型的“农村病”的根源,对共同富裕带来极大不利影响。文中在总结相关理论的基础上,指出了影响农户分离有5类因素。通过对宝鸡市临邮、凤翔、扶风三县的实地调查,获得了27个乡镇、46个村981户农村家庭包括拉力指标、推力指标、离散指标和个性指标在内的问卷调查资料和访谈材料。基于农户家庭离散指数模型和相关分析方法,分析了农村家庭分离的差异、农村阶层的变化以及返乡障碍。结果表明:农村分离是一个多尺度复合、多因素驱动、多主体差异化的响应过程,农村居民的分离将导致农村社会的异化,加剧农村两极分化,并形成一种不断强化的正反馈过程。文中讨论提出了离散的类反渗透机制,指出要有效解决农村分离问题,必须从从动因、意向、障碍和行动能力多方面切入。

离散化泊松-指数混合分布的性质和参数估计

文章将泊松分布和指数分布以某种权重进行混合并离散化,得到了一种新的寿命数据模型:离散化泊松-指数混合分布。讨论了该分布的分布性质和可靠性性质,研究了参数的极大似然估计和区间估计,通过数值模拟表明所提方法的优良性,并将该分布应用于真实数据,与现有的几种离散分布从p值、AIC、BIC等方面进行了比较。

基于合成孔径雷达影像目标点识别方法

为有效提升永久散射体点目标选取率和效率,本文总结了地基合成孔径雷达影像序列辐射校正原理和永久散射体选取的基本方法。基于矩阵实验室(MATLAB)平台,实现了多种单阈值永久散射体选取方法。针对单阈值法永久散射体目标选取的局限性,设计了多种阈值方法的组合策略,同时设计了点目标选取的验证方法以评价选取质量。对不同的应用场景和条件,对比分析不同永久散射体选取方法的适用性和稳定性。结果表明,组合阈值法结合了能够有效提升高质量永久散射体点目标选取率及效率,为后续地基合成孔径雷达干涉测量的时序分析提供保障。

犬心房不同部位起搏对不应期离散度的影响

目的 :通过分析心房不同部位、不同频率起搏对实验犬心房不应期离散度的影响 ,探讨理想的起搏部位及频率。 方法 :杂种犬 6只 ,开胸后缝制心包吊床 ,在左心房游离壁及右心耳心外膜和左上、左下肺静脉根部分别缝合 1对 4极电极 ,间距 5 mm,通过皮下隧道将电极引致背部体外 ,采用 70 0、5 0 0、30 0 m s的周长起搏右心耳及左心房游离壁 ,分别测量不同频率、不同部位起搏时右心耳、左上肺静脉、左下肺静脉、左心房游离壁的不应期 ,计算 4者之间的标准差 (s)、平均数 (x)以及离散度指数 (DI=s/ x)。分别对同一频率右心耳及左心房游离壁起搏后心房不应期的 s及 DI进行 t检验 ,对同一部位不同频率起搏后心房不应期的 DI进行 t检验。结果 :3种频率左心房游离壁较右心耳起搏能明显减低心房不应期的 s及 DI(P<0 .0 5 )。同一部位不同频率对心房不应期 DI的影响无明显差别。结论 :左心房游离壁起搏较右心耳起搏使心房不应期离散度明显降低 ,同一部位周长在 30 0～ 70 0 m s之间的起搏对不应期离散度影响不大。

SCD模型与ACD模型比较研究

针对近几年在研究金融市场超高频序列时出现的ACD模型和SCD模型,先从理论上探讨了ACD模型、SCD模型与ARMA模型之间的关系,指出两类模型均可转化为ARMA模型,具有一定的相通性;然后实证比较了两类模型的自相关函数对实际数据自相关系数的刻画能力,以及利用基于随机模拟的似然比检验方法,从实证角度比较两类模型对持续期序列的拟合优度,得出在拟合金融市场超高频持续期数据时,SCD模型比ACD模型更具有优势。

组合滑膜控制的鲁棒性研究

基于趋近律的滑膜控制很难同时满足减小抖动和具有强鲁棒性的特点。离散指数趋近律和变速趋近律结合形成的滑膜控制有效地减小了抖动,但是关于它的鲁棒性未曾研究。通过不确定系统滑膜位置跟踪控制,针对组合滑膜控制的鲁棒性进行了推导研究,并且提出了有效改善鲁棒性的方法,即基于鲁棒H∞滤波器的组合控制,经实验仿真证明了该方法的有效性。

永磁同步风电机组神经网络滑模多目标优化控制

将永磁同步风力发电机组中的变流器和电网用等效负载代替并对控制回路进行简化,得到非线性仿射形式的机组模型,利用反馈线性化方法对系统进行精确线性化。固定参数离散指数趋近律滑模控制算法主要缺陷是如两个参数匹配不当,可能会使求得的控制量过大,同时系统在滑模面附近剧烈的高频抖振会导致机组所要承受的机械应力增加,动态性能变差,利用神经网络的自适应学习能力对这两个控制参数进行实时优化,根据机组控制目标定义一个综合性能指标,通过优化该指标得到网络权值修正算法。仿真结果表明,该方法可以使系统快速到达滑模面,实现了机组对最优转速的快速跟踪;同时有效抑制了系统的抖振,减小了额外的疲劳载荷,实现了多目标优化控制。

关于随机序列的无规则性定理

本文研究一类特殊相依随机序列—离散指数分布序列,利用随机序列似然比与相对熵概念作为刻画随机序列相依性的随机性度量,借助B-C引理与纯分析方法,给出了离散指数分布序列无规则性的若干强偏差定理以及与独立连续型指数分布序列间的强逼近定理.

不确定机器人系统无模型自适应滑模控制方法

为了弥补不确定机器人系统模型不准确、参数时变的问题,该文提出了一种数据驱动的无模型自适应滑模控制方法。利用一种新的动态线性化方法转换不确定机器人动力学模型。采用数据驱动无模型自适应控制方法设计控制器。引入离散滑动模态指数趋近律保证其收敛性。以五自由度外骨骼上肢康复机器人为仿真对象,通过Sim Mechanics进行仿真实验。结果证明即使在无法建立准确模型的情况下,该文所提出的无模型自适应滑模控制方法也可使不确定时变的机器人系统沿着给定的轨迹运动且系统稳定。仿真结果证明了该方法的可行性。

基于BP神经网络的轮带系统的变结构控制

采用变结构离散指数趋近律设计出有效的控制律,通过控制张紧臂的状态,从而抑制轮带的横向振动。运用BP神经网络自适应调整控制律的参数,抑制了系统抖振问题。仿真结果表明,基于BP神经网络离散指数趋近律的滑模控制律有效抑制了轮带的横向振动和系统在滑模面的抖振。