元胞自动机的演化行为研究

基于元胞自动机演化行为研究与仿真系统,通过对元胞自动机的一、二、三维演化行为的研究,从统计和渐进的角度对元胞自动机进行了分类,将元胞自动机的演化行为动态统计图与沃尔弗拉姆对于元胞自动机的分类对应起来研究。这些从不同视角得到的结果有助于对元胞自动机的演化行为进行深入研究;但从统计和渐进的角度对元胞自动机进行分类是否具有普适性,是需要进一步研究探讨的问题。

基于空间自相关的肺结核扩散的机理分析

目的肺结核是我国重大传染病之一,研究其分布特征与扩散机理对预防和控制肺结核的传播具有非常重要的意义。方法本文以中国大陆31个省级行政区的肺结核扩散为研究对象,采用空间统计学中单变量的全局和局部空间自相关分析、双变量的全局空间自相关分析方法研究肺结核扩散的机理。结果研究结果表明,在时-空关系方面,肺结核的扩散在总体上呈地区间的显著正相关性,且相关性有增强趋势;聚集状况方面得到了肺结核的聚集区域和离散区域的分布状态;社会人文因素影响方面,肺结核的扩散与个人的受教育程度、卫生技术人员数、居民存款、地区GDP、城市绿化率、清扫保洁面积以及人均食品支出呈显著的负相关关系,相关性依次递减。结论空间自相关分析方法很好地研究了肺结核的时空分布特征及其扩散相关因素的影响。本文的研究为有关部门提供了预防和控制疫情扩散的科学依据。

变权重组合预测模型在短时交通流预测中的应用

文章通过分析短时交通流时序特性,将组合规划理论应用于短时交通流预测,建立了变权重组合预测模型。并以武汉市雄楚大道理工一桥路口东西直行交通流量为基础数据,采用变权重组合模型对其进行分析。结果表明:组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性;组合模型发挥了4种模型各自的优势,是短期交通流预测的有效方法。

负相伴样本情形连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验问题

在加权“线性损失”下讨论了负相伴样本情形连续型单参数指数族参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o.)性,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近O(-n 1/2).

负相伴样本情形下线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计

在平方损失下导出了线性指数分布参数的Bayes估计,利用负相伴样本密度函数核估计的方法构造了参数的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的.并给出一个满足定理条件的例子.

负相伴样本情形下线性指数分布参数的经验Bayes估计(英文)

本文在同分布负相伴样本情形下利用密度函数的核估计构造了线性指数分布参数的经验Bayes(EB)估计,并在适当的条件下获得了它的收敛速度.最后,给出了一个有关本文主要结果的例子.

线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计

本文研究了线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计问题.利用概率密度函数的核估计,构造了参数的经验Bayes(EB)估计,获得了所提出的EB估计是渐近最优的.

仿射变换中点匹配的筛选基的对准算法

点模式匹配对准算法的基本思想是在两个点集中各选择不共线的3个点,唯一确定一个仿射变换,该变换作用于第一个点集中的所有点,用变换后的点集与第二个点集进行比较,检验变换的正确性,但尝试所有3点组合的计算代价太大。文章基于仿射变换的最小方差的参数估计以及数值计算的稳定性,对两个点集中参与匹配的基进行筛选,来确定匹配点对,并可极大地减少计算量。

指数分布危险函数的经验Bayes估计的收敛速度：Ⅱ型截尾情形

文章对Ⅱ型截尾情形的指数分布在平方损失下获得了其危险函数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes(EB)估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的且有收敛速度O(n-λ(δ-2)(s-1)/[δ(2s+1)])。其中,δ>2,0<μ<1,s≥2为给定的整数。

城市车辆配送线路设计的模型与算法

文章建立了城市车辆配送的多旅行商问题(MTSP)模型,设计了一个新的遗传算法,用2Opt算子改进解的总距离,用贪心交叉算子提供变异功能,计算实例表明了该算法的有效性。

丛上的相交数与Euler数(英文)

本文主要研究了带边流形上丛截面的相交数 应用作倍流形上的向量场的延拓 。

平面点匹配的一点校准算法

点模式匹配是一项重要的视觉课题。对于一个平面点集,由平移和旋转并伴有一定噪声作用产生另一点集,提出一个基于一点校准的点模式快速匹配算法,并推广到带有属性点的匹配问题中。基于一点校准的点模式匹配算法,其计算复杂性为O(mn),其中m,n分别是两个点集所含点的个数,比基于两点距离近似相等的校准匹配算法,其计算复杂性为O(m2nl)(其中l为第二个点集中与第一个点集中任两个点的距离近似相等的平均个数),极大地减少了计算量。

渐近最优的经验贝叶斯决策(英文)

本文在加权线性损失下讨论一类广义指数分布刻度参数的经验贝叶斯检验问题.利用核密度估计函数构造单调的经验贝叶斯检验函数,在适当的条件下证明所构造的检验函数的渐近最优性并获得其收敛速度.该收敛速度可以任意接近O(n-1).最后,给出一个例子用以验证本文的主要结果是合理的.

一般组合逆同余法的算法与偏差分析

本文研究了逆同余产生伪随机数的方法,给出了一般的组合逆同余法算法. 将已有结果进行理论比较,得到了一个较好的伪随机数序列的产生方法.

绝对损失下双边截断型分布族参数的渐近最优经验Bayes估计(英文)

本文在绝对损失下构造了双边截断型分布族参数的经验Bayes估计,并在合适的条件下证明了该估计的渐近最优性.最后,给出两个有关本文主要结果的例子.

层次Bayes模型在抽样调查中的应用

在抽样调查中,经常需要估计总体中具有某一特征的个体单位的比例p,当我们所关心的这个比例很小,或者是样本量n很小时,通过样本得到的估计就不是很好。文章构造了层次Bayes模型,利用参数和超参数的先验分布推导出总体的后验分布,通过随机模拟了解比例p的大致分布情况。这种随机模拟的方法计算速度很快,而且准确性也较高。

指数分布危险函数渐近最优的经验Bayes估计——Ⅱ型截尾情形

对Ⅱ型截尾情形的指数分布在平方损失下获得了其危险函数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes(EB)估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的.

基于贝叶斯推断的HIV非线性混合效应联合模型研究

在纵向数据研究中,混合效应模型的随机误差通常采用正态性假设。而诸如病毒载量和CD4细胞数目等病毒性数据通常呈现偏斜性,因此正态性假设可能影响模型结果甚至导致错误的结论。在HIV动力学研究中,病毒响应值往往与协变量相关,且协变量的测量值通常存在误差,为此论文中联立协变量过程建立具有偏正态分布的非线性混合效应联合模型,并用贝叶斯推断方法估计模型的参数。由于协变量能够解释个体内的部分变化,因此协变量过程的模型选择对病毒载量的拟合效果有重要的影响。本文提出了一次移动平均模型作为协变量过程的改进模型,比较后发现当协变量采用移动平均模型时,病毒载量模型的拟合效果更好。该结果对协变量模型的研究具有重要的指导意义。

基于CD4细胞含量的AIDS病人免疫能力分析与疗效评估

CD4细胞含量和治疗效果关系密切,是衡量AIDS病人免疫能力的重要指标。本文以武汉市疾病防御中心提供的患者数据为基础,建立了CD4细胞和随访次数间的线性回归模型。得出一般病人接受治疗时处于疾病晚期,经过3个随访周期后能恢复到疾病中期,免疫能力有所提高。并以初始状态的免疫能力为指标将所选病人分为两类。通过比较CD4细胞均值随随访次数变化情况的不同,分析了治疗措施对不同免疫情况病人效果的差异。得出免疫能力越低的病人治疗效果越明显。大约在16次随访之后,初始免疫能力较低的患者CD4细胞均值反超免疫能力高的患者。通过治疗,患者一般能恢复到疾病中期,但免疫能力较低的患者需要更长的时间。建议综合考虑恢复到疾病中期的时间长短和治疗效果的高低来确定病人接受治疗的初始时期。