存在车辆干扰的车道线识别

为避免道路上行驶的其它车辆对车道线识别的干扰,提出了一种结合车辆识别的车道线识别方法。融合雷达数据,车辆识别模块首先在图像中识别出车辆占据的区域;对于每一个车道线识别模块挑出的车道线候选点进行判断,去除处于车辆区域的车道线点;如果有效车道线点数目不足,则利用卡尔曼滤波的跟踪结果,确定符合最小风险函数的车道线位置。经过多种工况下的试验验证,该方法能够稳定地对车道线进行识别,准确地提取车道线参数,并且算法对车辆干扰有良好的抵抗能力。

Linex损失函数下正态总体位置参数的估计

首先研究正态分布位置参数在Linex损失函数L(μ,)δ=ea(μ-δ)-a(μ-δ)-1下的最小风险同变估计及其Bayes估计,并给出在该损失函数下位置参数最小风险平移同变估计的精确表达式和Bayes估计的可容许性证明,最后讨论形如cT(x)+d的可容许性.

工序能力指数C_p的MRE估计

在产品规格［Ｌ，Ｕ］为已知情形下，研究了工序能力指数在熵损失函数下的最小风险不变估计（ＭＲＥ），并且给出了最小风险不变估计的精确形式以及Ｃｐ的区间估计．

一类特殊的指数族分布的参数估计

设随机变量X有密度函数p(x) =T′(x)β exp(- T(x)β ) , a <x<b ,其中 ,β>0为未知参数 .分别在平方损失和熵损失下 ,研究了参数 β的估计问题 .特别地 ,当T(x)满足 :T(cx) =T(c)T(x) (如T(x) =xm,m >0 )时 ,导出了在变换群G ={gc:gc(x) =T(c)x}下的最优同变估计 ,并说明了它们的可容许性 .

Wald意义下的局部π-Bayes最优决策

本文在某些必要的适当条件下,采用一种独特的方式证明Wald意义下的最优决策的存在性.并表明:Wald意义下的最优决策作为一种π-Bayes最优决策实际上是局部的.

对称熵损失下工序能力指数C_p的估计

研究工序能力指数在对称熵损失函数下的最小风险同变估计（MRE）和Bayes估计，给出MRE估计的精确形式，并对置信度为1-α的区问估计给出临界值，同时，证明Bayes估计是可容许的．

平衡损失下Bayes线性无偏最小方差估计的优良性

在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性.

对数正态分布的最小后验风险Bayes判别

设有两个总体G0、G1分别服从参数为(μ0,σ)与(1μ,σ)的对数正态分布.基于寿命数据X、最小后验风险准则,给出了相应的判别分析问题的Bayes判别方法,为寿命判别制定了一个操作简便的规则.

一种基于最小总风险代价函数的RAIM门限优化算法

传统接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)算法采用完好性风险最小准则确定判决门限,其过于保守的门限求解方式增加了航空用户的连续性风险。针对不同航空用户完好性需求的差异,提出了一种基于最小总风险代价函数的RAIM门限优化算法,以假设检验中漏检与误警概率之和作为总风险代价函数,在兼顾导航所需性能及RAIM可用性的前提下,最小化总风险代价函数,以此确定RAIM优化门限,实现完好性与连续性风险间的权衡。仿真结果表明,经过最小总风险代价函数权衡,可合理降低用户连续性风险,并使其具备在伪距域中判定RAIM可用性的能力。

Wald意义下的局部π-Bayes最优决策

本文在某些必要的条件下，证明ｗａｌｄ意义下的最优决策的存在性。

第二类多元t分布模型中参数的一致最小风险同变估计的存在性

利用多元正态分布和gamma分布定义了另一种形式的多元t分布,称为第二类多元t分布,并研究了第二类多元t分布模型中参数的一致最小风险同变估计的存在性问题.

刻度参数同变估计类￡_2中估计的ε-稳定性

本文在平方损失函数下,考虑了刻度参数的最小风险同变估计Tn有关的一般同变估计类￡2=Tn[1+(∑in=1X2i)-12∑in=1ci|Xi|],ci 0中估计的ε-稳定性,同时也对正态分布中刻度参数σ的估计的ε-稳定性作了细致的讨论。

刻度参数同变估计类L_1中估计的ε稳定性

采用统计判决中的最优准则方法,讨论了在平方损失函数下与刻度参数的最小风险同变估计Tn有关的一般同变估计类L1=Tn1+∑n-1i=1ciXiXn中估计的ε稳定性问题,给出了此估计类中估计的ε稳定性条件,并用该方法讨论了Γ分布族刻度参数λ估计的ε稳定性.

通胀风险和最低保障约束下基于二次效用函数的DC型养老金最优投资策略

本文以期望效用最大化为优化目标,研究在通货膨胀风险和最低保障约束影响下的DC型养老金最优投资组合问题.模型考虑将养老金投资于无风险资产,风险资产(股票和指数债券),缴费为随机过程.在二次效用下,运用鞅方法得出最优投资策略和期望效用值的显示表达式.最后,通过数值分析讨论通胀风险,风险厌恶系数等参数对最优投资策略的影响.

SEVERAL RESULTS ON ESTIMATION OF PARAMETERS UNDER MATRIX LOSS FUNCTION

In this paper,the definitions of Bayes estimator,minimax estimator,minimumrisk equivariant estimator and admissible estimator under the general matrix loss functionare given.Several results on estimation of parameters with the ordinary loss function areextended to the case of the matrix loss function.

一种对称损失函数下正态总体刻度参数的估计

本文研究正态分布中刻度参数在损失函数 L(σ,δ)=(σ-δ)~2/(σδ)下的最小风险同变估计及 Bayes 估计,并讨论(cT(x)+d)^(1/2)形式估计的可容许性与不可容许性,我们发现在这种损失下σ的极大似然估计是不可容许的。

具有特殊协方差结构的SURE模型中参数估计的若干结果

本文讨论具有特殊协方差结构似乎不相关回归方程（SURE）模型中参数的估计问题．除非另有说明，损失函数将取为二次损失和矩阵损失．本文证明了回归系数的线性可估函数的最小二乘估计是极小极大的且在矩阵损失函数下是可容许的；还分别在仿射交换群和平移群下导出了存在回归系数的线性可估函数的一致最小风险同变（UMRE）估计的充要条件，并证明了在仿射交换和二次损失下不存在协方差阵和方差的UMRE估计．

误差服从多元t分布的一类线性模型下参数估计的若干注记

研究一类线性模型下参数估计的若干问题．这类模型包含了多个因变量线性模型、增长曲线模型、扩充的增长曲线模型、似乎不相关回归方程组、方差分量模型等常用模型．在这类线性模型下,证明了当误差服从多元t分布时与误差服从多元正态分布时,具有相同的完全统计量和无偏估计,且在后一种情况下的充分统计量必为前一种情况下的充分统计量．对于带有多种协方差结构的前述几种模型,把在误差服从多元正态分布下,相应的协方差阵及有关参数的一致最小风险无偏(UMRU)估计存在性的结论推广到了相应的误差服从多元t分布情形．此外,对于误差服从多元t分布的这类统一的线性模型,给出了回归系数的线性可估函数的无偏估计的协方差阵的C-R下界．

一种对称损失函数下刻度参数的最优同变估计

本文研究刻度参数分布族1/σf(x/σ)中刻度参数在损失函数L(σ,δ)=(σ-δ)2/σδ下的最小风险同变估计及其最小最大性.

一类线性模型下最优线性无偏估计的存在性

考虑包含如方差分量模型、似乎不相关回归方程模型、增长曲线模型和扩充的增长曲线模型等众多常见模型的一类较广泛的线性模型。对模型中误差向量的分布不作假定时,给出了在二次损失或矩阵损失下存在回归系数的线性可估函数的一致最小风险线性无偏估计的充分必要条件。