有约束的一般Gauss-Markov模型下的线性充分性与线性完全性

本文给出了有约束条件下一般Gauss－Grkov模型中线性充分性与线性完全性的刻划定理。     

正态总体标准差在约束条件下的似然比检验

考虑两个正态总体的标准差在均值和标准差比等值条件下的似然比检验问题。其中均值和方差是未知参数。给出了正态总体均值和标准差的最大似然估计（MLE），似然比检验统计量及其渐近分布等结果。     

带随机初值和固定初值的季节单位根检验统计量检验？…

通过模拟研究,比较了带随机初值和固定初 三种季节单位根据验统计量的检验势得到了对随机初值通常的最小方差统计量检验势为最大,而对固定初值产本的情况下加权对称统计量检验势为较大的结论。     

分块线性模型中Bayes线性无偏估计的可加性

得到了βi在线性模型M=(y,X1β1+X2β2,T)下的Bayes线性无偏估计与其在小模型Mi=(y,Xiβi,T)下的Bayes线性无偏估计相等的充分必要条件,i=1,2;并考虑了Xiβi在小模型Mi下的Bayes线性无偏估计之和与Xβ在全模型M下的Bayes线性无偏估计之间的相等关系.     

线性回归模型中强影响度量的一种新方法

本文通过引入主成分，讨论了帽子矩阵所具有的性质，给出了度量线性回归模型中强影响的统计量，并结合实例，验证了统计量在理论上优于Ｃｏｏｋ距离及应用上简便易行。     

线性模型的秩估计

定义了一个偶的位置自由的离工量，由它产生对统计参数β的秩估计。并证明该估计是一个稳健、合适的离差度量。     

加权线性回归模型的BLUE影响分析

讨论了一组或m组数据扰动或删除前后BLUE的变化及协方差扰动和数据删除对BLUE的混合影响，分别建立了β^W（J），β^W（i），β^W，gi（j）与β^W的关系；提出了度量数据扰动或删除对BLUE的影响的W—K统计量，并给出了W-K统计量与广义相关系数的关系，得到KI(J）与KI（I）的上下界；最后用实例说明了W—K统计量在影响分析时的有效性．     

线性系统鲁棒干扰解耦的条件

基于系统的状态空间模型，利用动态输出反馈，给出了鲁棒干扰解耦的条件。     

Bayes线性无偏估计关于误差协方差及先验分布的稳健性

对于线性模型中未知参数估计的稳健性的研究,一直是统计学中的一个热点.本文研究线性模型中回归系数的Bayes线性无偏估计关于误差协方差及先验分布的稳健性问题,分别得到当误差协方差改变、先验分布改变或误差协方差和先验分布同时改变时,Bayes线性无偏估计还保持其最优性的充分必要条件．     

线性最优控制系统鲁棒性分析

最优控制设计中所采用的数学模型与实际系统总有一定差别，据此设计出的控制参数与实际并不完全相符，针对这一问题，提出了分析线性最优控制系统稳定鲁棒性的一种方法，利用Matlab的专用控制函数工具，分析了系统中某些环节时间常数，放大倍数等参数变动以及加权矩阵的选择对系统鲁棒性的影响，仿真结果表明，该方法可具体分析每个局部对系统稳定性的影响程度，有利于进行系统维护，保证系统安全。     

一般线性模型下方差的最小范数二次无偏估计的稳健性

给出了一般线性模型下方差的最小范数二次无偏估计相等的充要条件,并且当高斯马尔可夫估计与最小二乘估计相等时,获得了一个相对简单的条件,最后给出此条件应用于抽样调查的一个例子.     

基于Matlab的线性最优控制系统鲁棒性分析

针对线性最优控制系统的鲁棒性分析问题 ,提出以系统稳定裕度作为计算对象 ,研究系统参数与稳定裕度之间的动态关系 ,从而得出系统鲁棒性的直观描述 .这一方法采用Matlab的控制函数编制程序 ,连续求解代数Riccati方程 ,得出系统稳定裕度随参数扰动的变化趋势 ,再由计算机作图显示 .仿真结果表明 ,它对具有精确数学模型的最优控制系统的分析有实用价值 .     

运筹学中线性规划的鲁棒性

鲁棒线性规划（RLO）是建模方法,结合计算工具,解决当数据不确定和仅仅了解不确定集时的优化问题.本文讨论了线性优化问题所对应的鲁棒线性优化问题的理论与方法.     

一种基于距离分区的BIM模型零水印算法

针对建筑信息模型（BIM）模型版权保护的问题,基于BIM的数据特征提出了一种BIM模型的零水印算法.首先,将不同数据中约束性不强的点图元排除,获得其他点图元的位置信息,计算单体模型的特征点到各个点图元的基准点之间的距离作为水印构造的载体;其次,将特征值进行排序,求出相邻点之间的变化率,将不符合要求的特征值排除;最后,根据特征值的特征对特征值分区,利用各分区中特征值的奇偶性构造一种用于BIM模型版权保护的零水印算法.实验结果证明,所提算法安全性高,可对常规攻击平移、旋转和模型详细程度的变化有较强的鲁棒性,能够满足实用性的需求,对BIM模型的版权保护有重要价值.     

线性划分问题的一个改进算法

给定一个由n个非负数构成的序列X={x1, x2, …, xn}及正整数k≤n, 线性划分问题要求将该序列划分为不大于k段子序列,使得最小化各段子序列元素之和为最大值。目前已知该问题的最好算法是时间复杂度为O(kn2)和空间复杂度为O(kn)的动态规划算法。利用非负数序列的性质,给出一个快速改进算法,其时间复杂度为O(knlogn),空间复杂度为O(n)。     

复杂三维地层模型地层划分研究

在三维地层建模中,地层界面由稀疏、离散的地质数据插值而成,正确的地质解释和空间分割的实现是处理这些曲面构建理想三维地层模型的前提,也是目前三维地质模型亟待解决的问题。引入地层层序序列和水平集理论可以有效地解决此问题。根据地层地质演变历史建立地层层序序列,此序列记录地层地质年代顺序及其＂覆盖＂和＂侵蚀＂两类拓扑关系。插值生成各种地质界面后,用水平集表达这些地质界面。根据地层层序序列,运用水平集的拓扑操作实现地层交叉划分,形成空间中严格按照地质演变历史为要素进行划分的三维地层模型。用python语言实现了该思想,实例表明是可行的。