选择最小方差阈值的判别式方法

本文阐述了选择最小方差阈值的各次累积矩判别式方法,证明了零次矩判别式最小方差阈值选择法在理论上可使统计累积矩的次数降到最低,在实用上可进一步减少运算量。     

自调匀整中的最小方差控制研究

在自调匀整方案中,应用以方差最小为性能指标的新的控制方案,对改善匀整效果具有现实意义。本文以此为目的,在已得到对象数学模型的基础上,推导了广义最小方差控制律,求得控制算式,研制了用微机实现控制的硬件和软件系统。现场试验表明:整定得好的新控制方案较之原有PI控制,输出棉条线密度方差确有明显战小。     

基于新息的最小方差对偶控制

针对参数未知且随机变化的系统的最小方差控制问题，提出了基于新息的最小方差对偶控制策略，将系统参数随机变化的最小方差控制问题转化为多个基于新息的单步控制问题，利用卡尔曼滤波对参数进行估计，每步仅需求解一个非常简单的优控制问题，然后把控制加入系统，根据系统的输出获得新息，再重复卡尔曼滤波，最终可实现最小方差控制。仿真结果表明，该控制器具有对偶作用，一方面通过学习可消除系统参数的不确定性，另一方面可使系统输出稳定在期望输出值上，从而能够获得较好的参数辩识结果与良好的控制目标。     

最小方差调节律参数灵敏度分析

探讨了最小方差调节规律参数灵敏度问题．给出了最小方差调节律参数灵敏度的精确描述,推导出标么化参数灵敏度的计算公式并进行了分析．结果表明方差目标函数(ISE)对控制器参数在最优参数附近宽范围内变化不敏感,为最小方差调节器的降阶设计提供了理论依据;适当配置系统闭环极点,能使系统近似ISE最优并具有较强的扰动抑制能力;仿真实验证明,适当配置了闭环极点的系统在噪声和扰动的双重作用下,性能良好．     

固定资产投资的最小方差控制

建立一类固定资产投资的随机动态模型，在此模型的基础上，讨论投资的控制问题．给出最小方差控制策略．     

关于国民收入随机模型的最小方差控制

通过对希克斯（Ｈｉｃｋｓ）一般模型的修正,建立一类关于国民收入的Ａｓｔｒｏｍ模型．由此讨论最小方差控制策略,同时结合我国实际问题进行计算、分析．     

最小方差波束形成与基于最小方差相干系数融合的超声成像方法

在医学超声成像中,最小方差波束形成(MV)可以有效地提高图像的分辨率,但不能提高成像的对比度.针对最小方差波束形成的低对比度,提出一种最小方差波束形成与基于最小方差相干系数融合的成像方法.该方法利用最小方差波束形成的输出取代相干系数中相干部分的能量和,得到加权系数,然后利用该系数加权最小波束形成的结果.仿真成像结果表明:该方法在分辨率、对比度方面都优于传统的延时叠加波束形成法,最小方差波束形成法以及最小方差波束形成与相干系数融合的方法.     

最小方差自校正控制—具有恒定的闭环极点

提出一种具有恒定闭环极点的最小方差自校正控制器,该控制器将最小方差策略和极点配置策略结合起来,既保证了良好的伺服跟踪能力和抗干扰能力,又增强了控制器的鲁棒性。本文采用递推估计算法在线调整加权多项式来配置闭环极点,因而在不显著增加在线计算量的条件下有效地改善了控制器的性能。     

改进的最小方差无畸变响应波束形成方法

提出一种改进的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成方法,通过调节波束形成的权向量设计中的增强因子来改善其方位分辨力,并且不以牺牲信号与干扰+噪声比增益为代价.仿真结果表明,所提出的方法可以有效改善MVDR波束形成的方位分辨力,且不损失MVDR波束形成的信号与干扰+噪声比增益.     

基于最小方差控制的闭环辨识信号设计

讨论了系统辨识实验信号的设计方法．从实际控制器和理想控制器间误差的角度出发，评价系统性能指标为系统在实际和在理想控制器控制下输出误差的平方均值最小．当输入信号或输出信号能量有限时，分别推导出辨识输入信号功率谱密度．当控制策略为最小方差控制时，给出信号功率谱的具体表达式．结论对在最小方差控制下的闭环辨识信号设计有指导作用．     

证券组合投资分析的最小二阶矩方法

引入最小二阶矩方法讨论和分析证券组合在当前价格的风险，得到证券组合的最小二阶矩模型，并导出风险和风险系数的计算公式，推论的结果与Markoitz的最小方差法的结果一致，分析结果表明，证券组合的最小二阶矩法比最小方差法更具优越性。     

关于最小二乘法的参数估计问题探讨

数学建模中经常要用最小二乘法进行参数估计,本文介绍了用最小二乘法进行参数估计的原理,以及在计算机上如何估计参数.     

对最小二乘问题的研究

给出了一种新的求解非线性最小二乘问题的方法，它是通过寻求新的非线性方程组的解法来实现的。他给出了不用计算导数的求解非线性方程组的收敛迭代方法，他是建立在求解动力系统的稳定点的基础上，采用了较稳定的常微分方程初值问题的数值方法进行迭代求解，在离解较近的区域采用Steffensen加速技术以提高收敛速度。     

约束非线性最小二乘的极大熵方法

研究一种将变尺度方法与极大熵方法相结合的新方法，并将其用于约束非线性最小二乘问题，这是一种对有约束和无约束非线性最小二乘问题的统一算法，实现了对Ｈｅｓｓｅ矩阵的整体逼近．新方法具有显式搜索方向，因而在迭代中不需要求解二次规划子问题．数值结果表明该方法是有效的     

区间数判断矩阵的最小二乘排序法

指出李梅霞的不确定型AHP中的一种新排序方法中拟最小偏差法的错误．从偏差的角度,给出区间数判断矩阵的最小二乘排序方法.最后,给出一个算例加以说明。     

确定图象二值化阈值的线性方法

考虑图象分割处理实际应用中要求算法结构简单,性能可靠,应用普遍,以及易于实现等因素,本文以图象的简单统计为基础,提出了适用于图象分割二值化过程中自动阀值选取的一种新方法。该方法适用于各种文字图象的分割处理。     

曲线最小二乘拟合的自适应方法

文章提出了一种自适应的最小二乘曲线拟合方法.根据观测数据该方法自适应地选择拟合函数模型.数值结果表明,所提出的自适应方法能更好地拟合观测数据之间的关系.     

基于广义最小二乘法三参数对数正态分布的渐近参数估计

通过二步迭代和广义Gauss-Markov定量,给出了三参数对数正态分布参数的一种渐近估计,这种方法既适合于全样本场合又适合于一般缺失数据场合,模拟结果表明：这种渐近参数估计方法对于中等及大样本情形具有既简便又有效的优点。     

一个求解非线性最小二乘问题的新方法

在Gauss-Newton(G-N)方法和Levenbery-Marquardt(L-M)方法(阻尼最小二乘法)的基础上给出了一种新的求解非线性最小二乘问题的方法，它是通过寻求新的非线性方程组的数值方法来实现的，首先给出了不用计算导数的求解非线性方程组的收敛迭代方法，该方法是建立在求解动力系统的稳定点的基础上，采用了较稳定的常微分方程初值问题的数值方法进行迭代求解，并采用Steffensen加速技术以提高收敛速度，最后，给出了用Matlab试算的数值例子、试验结果表明了该方法的有效性。