国家自然科学基金(11171001) 作品数:14 被引量:37 H指数:4 相关作者: 胡舒合 王学军 沈燕 张永军 韦来生 更多>> 相关机构: 安徽大学 合肥学院 中国科学技术大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 安徽省自然科学基金 安徽省高校省级自然科学研究项目 更多>> 相关领域: 理学 自动化与计算机技术 更多>>
(α,β)混合序列的强极限定理(英文) 被引量:5 2011年 研究了(α,β)混合序列的收敛定理并得到(α,β)混合序列加权和的强稳定性.并且还得到一些新的大数定理.这些结果推广了独立序列的相应结果. 沈燕 张永军 王学军 胡舒合关键词:强稳定性 加权和 线性模型中回归系数和误差方差同时的经验Bayes估计及其优良性 被引量:1 2012年 在线性模型中,当先验分布中超参数部分未知时,构造了回归系数和误差方差的同时参数型经验Bayes估计(PEBE).在均方误差矩阵(MSEM)准则下,讨论了回归系数的PEBE相对于最小二乘估计(LSE)的优良性;在均方误差(MSE)准则下讨论了误差方差的PEBE相对于其LSE的优良性.当先验分布中超参数全部未知时,重新构造了回归系数和误差方差的同时PEBE,并给出了它们在MSE准则下相对LSE优良性的模拟结果. 陈玲 韦来生关键词:最小二乘估计 实时采集中异常值的自动甄别与纠错方法研究 被引量:1 2013年 随着科学技术进步,规模猪的生长过程研究手段也日益现代化。传统上对猪的生长研究大多采用人工收集数据,不仅麻烦费事,而且极易产生猪的应激反应,对猪的生长产生影响。随着各种传感器和现代通讯技术在养猪事业中的应用,数据的收集变得更加科学、方便。然而,由于采集数据对象的特殊性,使得在采集数据的过程中,客观存在挤、拱、撞等现象,从而造成采集的数据存在偏差,对后期分析研究猪的生长性状产生一定影响,因此,必需加以修正。鉴于此提出了将经典算法与神经网络方法相结合来自动甄别与纠正采集的数据,通过Matlab仿真及在安徽菩提果公司研发的"9SC-05猪用选种选料自动测定设备系统"的应用实践,表明该方法具有纠错准确率高、速度快、适应性好等优点。 王永国 胡娇娇 季学枫关键词:数据处理 神经网络 MATLAB ND序列部分和的大偏差和强收敛性 被引量:6 2011年 利用ND随机变量序列的矩不等式、极大值不等式以及随机变量的截尾方法,重点研究了ND随机变量序列部分和的大偏差结果和强收敛性,推广了文献中一些相依随机变量序列的若干相应结果. 李旭 王学军 刘小涛 胡舒合关键词:强收敛性 φ混合序列的一些收敛性质(英文) 2012年 研究了不同分布φ混合序列的一些收敛性质.得到了不同分布φ混合序列的完全收敛性,推广了独立同分布情形的结果.并且还将独立序列的Marcinkiewicz强大数定理推广到不同分布φ混合序列的相应定理. 沈燕 张永军 王学军 胡舒合关键词:随机控制 Φ混合序列 强大数定理 Strong Laws of Large Numbers for Weighted Sums of Ч-mixing Sequence 被引量:4 2013年 In this paper, strong laws of large numbers for weighted sums of ■-mixing sequence are investigated. Our results extend the corresponding results for negatively associated sequence to the case of ■-mixing sequence. LIU Ting-ting CHEN Zhi-yong WANG Xue-jun WANG Xing-huiEND随机变量加权和的强极限定理 2015年 END(extended negatively dependent)序列是一类非常宽泛的随机变量序列,它包括独立随机变量序列、NA(negatively associated)序列、NOD(negatively orthant dependent)序列等.利用END随机变量序列的Rosenthal型矩不等式,研究了END随机变量加权和的强极限定理,所得结果推广了独立变量和若干相依变量的相应结果. 沈燕 杨洁 刘溪关键词:极限定理 加权和 随机效应模型中方差分量的Bayes估计及其优良性 2016年 在平衡单向分类随机效应模型中,假定方差分量具有共轭先验分布,在加权平方损失下导出了方差分量的Bayes估计;在均方误差准则下研究了方差分量的Bayes估计相对于经典统计方法中的ANOVA估计的优良性.最后,给出了本文主要结果的一个注释. 陈玲 韦来生关键词:随机效应模型 方差分量 BAYES估计 混合序列的Bernstein型不等式及其逆矩 被引量:4 2012年 吴铁肩等在Lindeberg型条件下,得到非负独立随机变量逆矩的渐近逼近.该文获得了φ-混合、Ψ-混合序列的Bernstein型不等式及其完全收敛性,并给出其逆矩的渐近逼近,推广和改进了吴铁肩等和胡舒合等文中的相应结果. 胡舒合 李晓琴 杨文志 王学军关键词:Ψ-混合 Ψ-混合 相依函数型数据条件密度估计的渐近性质 被引量:1 2012年 利用Kolmogorov熵的方法研究了基于相依函数型数据条件密度函数的非参数估计,在一定的条件下建立了条件密度函数双重核估计量的几乎完全一致收敛速度及估计量的渐近分布,推广了现有文献中相关结果. 凌能祥 丁洁关键词:渐近正态性