常系数线性递推关系通项的求解

实例说明利用特征根法和生成函数法可求解常系数线性递推关系.并在此基础上给出常见的常系数线性非齐次递推关系通解的求法.

变系数线性结构关系EV模型中参数β〔t0〕的加权M估计的渐近正态性

考虑变系数多维线性结构关系EV模型y=xTβ〔t〕,Y=y+ε,X=x+u,利用一般的函数ρ〔·〕.构造了参数β〔t〕=β1〔t〕,β2〔t〕,…,βp〔t〕T〕在t=t0处的参数β〔t0〕的估计量β^n〔t0〕,并证明它具有渐近正态性.

随机变系数线性结构关系EV模型的参数估计

利用随机加权正交回归最小二乘法给出了随机变系数线性结构关系EV模型中的参数估计.

用矩阵理论求解常系数线性齐次递归关系

利用矩阵特征值特征向量理论求解常系数线性齐次递归关系,对特征方程无重根和有重根的情况分别进行了分析,从而完全解决常系数线性齐次递归关系的求解问题.

常系数线性齐次递归关系的研究

本研究建立了常系数线性齐次递归关系的数学模型及求解理论

关于常系数线性非齐次递推关系的求解

本文利用构造生成函数的方法给出常系数线性非齐次递推关系 :h(n) =a1h(n- 1) +… +akh(n -k) +f(n)解的一般公式及其应用 ,其中f(x)为一般函数。本文的方法是对文献 [1][2 ]中特殊形式f(x) =βnPl(n)求解的一种推广 。

关于常系数齐次线性递推关系的解空间

运用高等代数基础知识讨论常系数齐次线性递推关系的解集合的代数结构 .本文证明了 :n 阶常系数齐次线性递推关系的解集合是 n

关于常系数非齐次线性递推关系特解的注记

利用一元多项式重根的代数性质与求解非齐次线性方程组的分块矩阵方法给出常系数非齐次线性递推关系的一类只依赖于常系数的特解计算公式及其证明,所得结果拓宽了已有文献的相应结果,最后,给出两个实例作为常系数非齐次线性递推关系的特解计算公式的应用,验证了特解计算公式的有效性。

变系数多维线性结构关系EV模型参数的加权M估计

考虑变系数多维线性结构关系EV模型y=xτβ(t),Y=y+ε,X=x+u中的参数β(t)=(1β(t),β2(t),....,βp(t))τ的估计,利用线性模型中的M方法和权函数方法,构造出t=t0处的参数β(t0)的加权M估计量^nβ(t0),并证明了它具有相合性.

有理型变系数齐次线性递推关系的求解策略

给出了有理型变系数齐次线性递推关系的求解策略。

线性常系递推关系的解上的一个问题

介绍两个组合公式 。

振荡模式非线性相关作用的研究

在向量场正则形理论的指导下 ,提出了求解向量场非线性相关系数的算法。把线性化分析中的线性相关因子的概念引申到强非线性系统中 ,求得了非线性相关因子。通过对模式的非线性相关作用的研究 。

双折射椭圆芯光纤中的非线性参数

根据类克尔椭圆芯光纤模型，利用一种新的数值法求解矢量麦克斯韦方程，讨论了光脉冲在双折射椭圆芯光纤中传播的若干参数：非线性传播常量及非线性相关系数等．并通过３种不同方法的比较，说明了标量近似法的局限性．

用非线性方法实现气象历史资料的插补

在使用长序列气象历史资料中,我们往往会遇到解放前历史资料中出现缺测而间断的现象,感到使用不便。为了能利用宝贵的长序列资料,必须对缺测时段的资料进行弥补,并尽可能符合实际情况。以前人们都是采用线性的统计方法建立回归方程来达到这一目的,然而实际情况中相邻两站气象要素的相关性大多是非线性的,因此过去所采用的线性订正法偏差较大。经对沈阳、大连,丹东、营口和朝阳等站温度和降水资料的插补,结果证明非线性回归方程比线性回归方程不论在历史拟合方面还是统计检验效果上都有明显提高,因此插补的数值更切合实际。

基于非线性相关系数核方法的超谱数据分类

针对一对一策略的支持向量机算法进行了加权改造,提出一种新的基于非线性相关系数的核方法,在没有地物真实参考图的情况下进一步提高了超谱数据的分类精度。该方法考虑到遥感超谱数据信息依波段分布不均匀的特性,采用非线性相关系数对各波段数据在核函数内部进行加权,使得与参考图相关信息多的波段在分类器中发挥更为显著的作用。同时还提出一种基于非线性相关系数的参考图估计算法,解决了实际应用中真实参考图难以获取的问题。实验对比了采用径向基函数核的支持向量机分类器,结果显示在内部参数为典型值时,所提方法可在无需地物真实参考图的情况下将多分类平均精度和总体精度提高2.90%和3.11%,且运算耗时无明显增加。

有重复观测时变系数线性结构关系EV模型的参数估计

利用重复观测数据和加权方法给出了有重复观测时变系数一维线性结构关系EV模型中的参数估计,证明了估计的弱相合性和强相合性．

中国耕地生态系统服务价值研究综述

依托中国知网(CNKI)数据库及万方知识数据服务平台,采用文献汇总与分析、可视化图表分析、数据整理与描述性统计、线性/非线性回归相关系数方法,对文献调研并通过可视化分析对文献中有关耕地生态系统服务价值的研究成果进行了探讨,并结合三次全国土地调查数据,提出具体的研究建议。研究发现,中国耕地生态系统服务价值总量与耕地面积呈正相关关系。耕地生态系统服务价值的衡量没有统一标准,忽略了耕地质量带来的价值偏差。中国耕地生态系统服务价值文献在土地利用变化对其影响方面取得较大成果,但仍有一些不足。经估算中国耕地生态系统服务价值总量在30 142.891 2亿~32 768.451 2亿元。预计在2030年后,中国耕地生态系统所面临的问题将得到解决。

风电功率序列的时空相关性研究

研究风电场功率序列之间的相关性对提高风电功率预测精度具有重要意义。首先提出一种判别风电功率序列是否可以采用线性相关系数进行描述的方法;然后引入多种非线性相关系数,对风电功率序列间的相关性进行全面研究和分析,并在常见的Copula函数中选择最优的Copula函数,基于此对其他非线性相关系数进行统一计算。研究结果表明,风电功率序列之间的相关关系并不适合采用线性相关系数描述;而采用非线性相关系数可较好地描述风电功率序列之间的一致性、不一致性以及尾部变化特征。

基于经验模态分解NCC特征选择的高光谱图像分类算法

采用非线性相关系数(nonlinear correlation coefficient,NCC)进行经验模态分解后的特征选择,通过图像特征(内固模态函数和图像趋势)的非线性相关系数进行特征选择(NCC-Feature Selection),进一步提出了基于非线性相关系数经验模态特征选择的高光谱图像分类算法(2D-EMD-NCC-SVM)。仿真结果证实,算法可选择出可分性强、信息量大的高光谱图像特征,提高高光谱图像的分类精度和分类速度。