增长曲线模型中共同均值参数线性估计的泛容许性

讨论了增长曲线模型中共同均值参数的估计问题，在二次损失下得到了其共同均值参数的线性估计在非齐次线性估计类中是泛容许估计的充分和必要条件。     

矩阵损失下带约束生长曲线模型中齐次线性估计的可容许性特征

证明了约束条件下生长曲线模型中线性估计的可容许性与约束条件下一元线性模型中,线性估计的可容许性在齐次线性估计类中具有等价性,得到了带约束生长曲线模型中线性函数KBL的估计DYF在齐次线性估计类中是可容许估计的充要条件．     

矩阵损失下不可估函数的线性估计的可容许性

一般线性模型可估函数的可容许估计问题已有详细的讨论,对一般线性模型在矩阵损失下,得到了不可估函数的线性估计为可容许估计的充要条件。     

求泛函值的外推法

对于非线性问题所对就的泛函Ｅ（ｆ）＝∫＾Ｔ０（１／２ｆ＾１２＋ｓ（ｆ））ｄｘ，找到了它的渐近展开式Ｅ（ｆｈ）＝Ｅ（Ｆ）＋ｈＷ０（Ｔ）＋Ｏ（ｈ＾）。由此得到外推式２Ｅ（ｒｈ／２）－Ｅ（ｆｈ）＝Ｅ（Ｆ）＋Ｏ（ｈ＾）。这就找到了求泛函值Ｅ（Ｆ）的一种“高效低耗”之法，即外推法。     

某类近于凸函数的邻域

引入两类解析函数Ｓｋ（Ｂ）和Ｃｋ（Ｂ），它们分别是星象函数族和凸象函数的推广，给出了确保Ｎｋ（ｆ）包含Ｓｋ（Ｂ）的充分条件（其中ｆ（ｚ）∈Ｃｋ（Ｂ），Ｎδ（ｆ）表示ｆ（ｚ）的δ邻域）其结论推广了一些已知的结果。     

.NET泛型技术的研究与分析

介绍了.NET泛型机制的性能、安全和重用性,分析了泛型在类、方法、结构、接口、委托上的应用及其注意事项,并研究了泛型约束与继承这两项重要技术在泛型上的具体实现;将.NET泛型与C＋＋模板、Java泛型进行了对比分析;对.NET泛型技术进行了总结,展望了泛型在.NET开发中的应用前景.     

关于Euler方程的一点注记

本文讨论一般二阶线性微分方程２∑ｉ＝ｏψｉ（ｘ）ｙ＾（＾ｉ＾）＝ｆ（ｘ）经变量变换ｘ＝ψ（ｔ）化为常系数线性微分方程的条件及解题步骤，最后，举例说明了上述结果。     

模糊广义系统的静态输出反馈控制

分析模糊广义系统的稳定性,利用模糊Lyapunov泛函方法,给出了一类T-S模糊广义系统的容许性条件,并利用静态输出反馈对该系统进行控制,通过求解严格的线性矩阵不等式,得到模糊广义系统可以通过输出反馈控制的充分条件,并保证闭环系统的容许性和满足一定的性能指标．通过数值仿真验证了结论的正确性以及分析方法的有效性．     

基于线性迭代预测的线性调频信号估计方法

针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号参数估计方法中参数估计范围较小的问题,以旋转求和抽取(rotate add decimate,RAD) 测频方法为基础,提出了一种估计LFM信号参数范围的改进方法.该方法在保证线性调频斜率以及频率估计精度的前提下,将线性调频斜率估计范围扩展至(-π/2,π/2).给出了用线性迭代预测方法改进LFM信号参数估计范围的基本思想和步骤.最后仿真验证了该方法的有效性.     

关于“复数阶仿导数”和“复数阶微积分方程”的设想

本文对于ｆ（ｘ）∈ψ（Ｒ），定义了它的“复数阶仿导数ｆ（ｘ）”，并且对ｆ（ｘ）∈（Ｒ）证明了ｆ（ｘ）在全复平面上是复变量α的解析函数，我们发现当α＝－１时，ｆ（ｘ）是ｆ（ｘ）的原函数，因此当Ｒｅｃ〈０时，我们又称ｆ（ｘ）ｆ（ｘ）的昨数阶积分，本文还对ｆ（ｒ）∈（Ｒ）定义了它的“复数阶广义领导数ｆ（ｘ）”，文中还研究了方程，ｆ（ｘ）－Ｇ（ａ）ｆ（ｘ）＝０，并称之为“复数阶微积分方程”，得到了其解的表     

负相伴样本情形下线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计

在平方损失下导出了线性指数分布参数的Bayes估计,利用负相伴样本密度函数核估计的方法构造了参数的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的.并给出一个满足定理条件的例子.     

线性Sobolev型方程有限元方法的后处理方法

讨论了线性Sobolev型方程初边值问题的有限元方法的数值模拟,利用有限元后处理方法,得到了近似解及其时间导数在H^1,W^1,∞,Lp的误差估计和L∞的超收敛估计。     

动态参数线性回归模型

讨论了回归系数本身也随时间的线性回归模型，称为动态参数线性回归模型。目标是探讨动态回归系数随时间变化的规律，并从数理统计学角度研究如何对其作出合理的推断。在动态回归系数可为某时间函数的线性组合时，导同了回归系数变化规律的估计表达式，并证明了该估计的两条优良统计性质。     

关于Gronwall不等式的注记

介绍了Gronwall不等式，并给出了一般的证明方法．利用微分方程中的比较原理，将Gronwall不等式对线性控制量的估计推广到关于非线性控制量的估计．同时给出了Gronwall不等式在讨论微分方程解性质中的应用．     

线性回归模型的一个新的随机约束岭估计

研究带随机先验信息的线性回归模型，提出一种新的随机约束岭估计，得到新的估计在均方误差矩阵意义下优于混合估计、普通岭估计、随机混合估计（Yalian，2008）和另一随机混合估计（富月，2003）的充要条件。理论结果与数值实验都表明：新的估计在均方误差矩阵意义下的性能是优良的。     

龙门起重机金属结构强度有限元计算分析

对起重机金属结构进行有限元分析,得到各种工况下最大应力值,与材料的容许应力值比较,从而对其安全性作出评价,并为设计类起重机提出合理建议.     

一类线性奇异系统基于PD观测器的有限频故障估计

研究一类线性奇异系统的故障估计问题,根据PD观测器的设计理论和研究方法,给出了针对此类系统的故障估计的方法.为了减少外部扰动信号对估计器的影响,结合扰动信号的的频率,给出估计器的有限频设计方法.仿真算例验证了方法的有效性.     

关于f（p（f））^n的例外值

推广了杨重骏，杨乐等证明的：若ｆ为一超越整函数，ｎ，ｋ为非负整数且ｎ≥２，则ｆ（ｆ＾（ｋ））＾ｎ唯一可能的Ｐｉｃａｒｄ例外值是０这一结果，证明了当ｆ＾（ｋ）易为ｆ的相当广泛的微分多项式时，相应结论仍成立。     

基于三参数区间泛灰数的技术站能力表示与估计方法

铁路技术站能力是衡量其运输生产效能的重要指标,为了体现能力的伸缩性并提高能力测定的精度,分析了三参数区间与泛灰数应用于能力表示的适用性,通过三参数区间保证能力上下界的取值范围,引入泛灰数来降低能力运算可能带来的区间扩张,并根据作业系统的状态界定了收缩、平衡和松弛3种能力. 通过多种区间估计方法的比对,采用JAB （Jackknife-after-Bootstrap）区间估计方法对铁路技术站能力的伸缩范围进行测定. 郑州北编组站的实例分析表明:相较于原有的能力定值表示方法,基于三参数区间泛灰数的能力表示与估计方法测定的区间宽度更小,区间位置更加精确,当置信水平为95%时,置信区间为[9.6933,10.2043],区间宽度为0.511;当置信水平为90%时,置信区间为[9.7358,10.1653],区间宽度为0.429;郑州北站通过能力的收缩度为0.99,松弛度为1.01,改编能力的收缩度为0.94,松弛度为1.07,说明能力测定结果呈现一定的松弛和收缩现象.      

浅谈工后容许不均匀沉降指标及其在高等级公路的研究

介绍了国内外容许工后沉降指标的确定以及目前存在的问题。结合国内具体情况 ,探讨了国内关于工后容许沉降指标及高等及公路容许工后不均匀沉降指标