正态总体下分布参数的Bayes序贯估计

论述正态总体分布参数的序贯估计和Bayes序贯估计问题。在Stein的双子样序贯估计的基础上 ,构造了Bayes双子样序贯估计 ,并作了剖析。此外 ,为了适应当前试验场地“试试看看 ,看看试试”的试验分析和鉴定的需要 ,给出了以序贯Bayes检验为基本出发点 ,使检验和序贯估计相联合的分析方法     

方差分量的Bayes二次无偏估计及可容许估计的非负性

对于有P 个方差分量的线性模型,本文导出了方差分量线性函数的Bayes 不变二次无偏估计的显示表达式,证明了Bayes 不变二次无偏估计类形成了可容许的不变二次无偏估计的完全类。在可容许的不变二次无偏估计类中,讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件。     

一种新的自变量选择准则

本文提出了一种着眼于提高回归系数估值精度的自变量选取准则,同时给出了相应的算法。     

M/G/1(RVT,P(j))排队系统的另一分析方法及其应用

M/G/1(RVT,P(j))表示服务员具有随机长度休息时间(RVT)的、且一休息时间结束时有 j 个顾客等待的概率为 P(j)的、修正的 M/G/1 排队系统。我们用嵌入 Markov 链的技术已详细地分析过这一排队系统,这里提供另一分析方法。最后,应用这个排队系统的分析结果,对时隙 ALOHA 卫星公用信道的分组碰撞概率计算公式作了推导。     

通过协作的人机交互进行态势估计

数据融合表征为在4个抽象级上进行:单元级、态势级、威胁级以及资源分配级。单元级特性试图确定各个平台目标属性。在态势级,探测诸如战斗群这样的单元编队。在威胁级和资源分配级,对可能的敌方意图和我方可能作出的反应进行推理。然而,对于更高级的抽象,也就是战斗力和威胁的抽象,没做什么工作。这篇论文提出了一种态势估计方法,其中包括战斗力与威胁的明确概念化。对这些战斗力与威胁的图形说明是为了加强单元级描述,避免含糊不清。这篇论文采用了一种崭新的用户接口——该接口允许人与计算机进行协作,使得战术估计优于人或机器独自工作的水平。论文随后说明人机责任的自然分工,并以战争情景为例说明这种协作系统的益处。     

带混合边界条件的m——分支半线性反应扩散系统

采用非线性分析的方法与技巧,研究了一类带混合边界条件的m(m≥2)一分支半线性反应扩散系统解的整体存在性.首次给出一种控制条件,使其“IntermediateSums”控制指数可达到 ∞.     

M8装甲火炮系统

为适应高强度战斗的需要,美陆军多年来一直致力于Ｍ８装甲火炮系统的开发。本文重点介绍该系统的战斗杀伤力和装甲防护性能及其开发进程。     

部分参数不准确的线性系统H∞状态估计滤波问题

本文研究了部分参数不准确的线性系统的Ｈ_∞状态估计滤波问题,或即参数鲁棒性Ｈ_∞估计问题。我们先把它简化为带δ参数的对象的Ｈ_∞状态估计滤波问题,采用Ｊ无损分解方法,推导出可解性条件和滤波器的全部显式通解。     

M1A2坦克的改进进入一个新时期

美军Ｍ１系列坦克是世界著名的坦克家族之一。Ｍ１Ａ２主战坦克代表着当今世界坦克的最先进技术。目前美军开始执行Ｍ１Ａ２“改进计划”,旨在完成从Ｍ１Ａ１到Ｍ１Ａ３系统的过渡。本文介绍了Ｍ１Ａ２“改进计划”的主要内容、未来１０￣１５年的长远规划,以及改进后的Ｍ１Ａ３所具备的性能。