正态总体参数的Bayes评估及其应用

论述了正态总体参数的Ｂａｙｅｓ评估问题及其在命中精度估计中的应用。叙述了正态总体参数的验前、验后分布和多阶段试验之下的估计,推导出了正态总体参数的Ｂａｙｅｓ估计置信区间以及Ｂａｙｅｓ假设检验,提出了相容性检验的必要性及其方法,并对反舰导弹的命中概率和舰空导弹的落入概率作出Ｂａｙｅｓ估计。     

用差分方法解二阶线性常微分方程边值问题的误差估计式的另一证明

关于二阶线性常微分方程两点边值问题差分解法的收敛性证明,所见文献中都是借助于差分的极值原理给出了误差估计式.本文利用矩阵的理论和方法,也得到了同样的结果.     

对数正态分布加速因子的Bayes估计

基于对数正态分布形式以及分布对数标准差不变的条件,运用Bayes方法对对数正态分布加速寿命试验条件下的加速因子进行分析。首先基于全寿命试验数据和随机变量函数分布的理论推导出加速因子的先验分布;然后由Bayes公式结合少量的现场截尾试验数据,得出加速因子的Bayes估计模型;最后给出实例进行说明。     

异常市场的判别

给出了股票价格的Black Scholes模型中股票期望收益率μ及波动率σ2的估计,并证明了这种估计的良好性质。给出异常市场判别准则,提出第一、第二警戒值的计算公式。     

二维Root-MUSIC

将一维Ｒｏｏｔ－ＭＵＳＩＣ推广到二维，从而得到了一种新的二维方向估计方法，它具有计算量小的优点。     

Bayes 试验分析中验前分布的表示

结合武器系统试验鉴定中的问题，研究Ｂａｙｅｓ方法运用中的验前信息表示问题。文中运用自助（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）方法和随机加权法确定验前分布。对于多种信息源之下的验前信息，给出了验前分布的融合估计。对当前工程实践中常用的方法及存在的问题，提出了看法和处置方法。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

浅析上海战役取得军政全胜的主要经验

上海战役是我军战史上“军事服从政治”的鲜活实践,以取得军政全胜闻名于世。党中央、中央军委高瞻远瞩,科学确定了军政全胜的作战指导方针；各级指挥员自觉服从政治需要,作战指挥灵活高效；人民解放军英勇作战,严格落实政治进城要求,树立了良好形象、赢得了民心；中共中央上海局和地下党组织隐蔽斗争卓有成效,有力配合了正面作战。     

小子样下命中概率的估计

研究了当试验次数较少时 ,命中圆域的概率估计。给出了自助估计法和融合估计方法 ,对于估计的精度进行了分析。方法易于实现 ,适用于工程应用     

一种新的时频分析方法

首先分析了传统时频分析方法的特点及其局限性,而后评述了一种最新的适用于非平稳、非线性信号的通用的时频分析方法--基于经验的模式分解及希尔伯特变换谱,指出了该方法需进一步研究的有关问题