古诺模型在发电定价策略中的应用

探讨了在电力市场改革的条件下,按照“厂网分开,竞价上网”的原则,发电商应如何制定合理的发电价格的问题。通过采用古诺模型,分析了发电商在信息完全条件下和信息不完全条件下所能制定的最优均衡价格,从而实现发电商所追求的利润最大化的目标;同时力求使电力市场的运行达到更有效率的状态。     

双向分类随机效应模型中方差分量经验Bayes估计的收敛速度（英文）

本文在加权平方损失下导出了平衡的双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用 非参数方法构造了方差分量的经验Bayes (EB)估计。在适当的条件下证明 了EB估计的收敛速度。最后,给出一个满足主要结果的例子。     

双边定数截尾下线性指数分布的参数估计

在双边定数截尾样本下讨论了线性指数分布中未知参数的极大似然估计和Bayes估计.通过Newton-Raphson迭代法得到了参数的极大似然估计,并证明了极大似然估计的唯一存在性.选取无信息先验分布与共轭先验分布,分别在对称损失函数和非对称损失函数下,通过Tierney-Kadane近似讨论参数的Bayes近似估计.利用MatlabR200b模拟了未知参数的极大似然估计的均方误差以及Bayes估计的均方误差,结果表明：不同样本量不同截尾方案下,选取Gamma先验分布并在平方损失函数下,未知参数的Bayes估计的均方误差是最小的.     

基于Boosting算法的文本自动分类器模型设计

对数字文本进行准确高效的分类是保证数字资源被全面检索和充分利用的基础。本文以Boosting算法为基本框架,详细论述了数字图书馆建设过程中,数字文本分类过程所采用的算法,设计了一个综合了Nalve Bayes算法和Boosting算法的文本自动分类系统模型,并通过实验证明了该分类器的准确性。     

正态总体均值和误差方差同时的经验Bayes估计

在正态分布情形下,假定均值参数和误差方差服从正态-逆伽马分布先验时,导出了均值参数和误差方差的 Bayes 估计, 利用历史样本构造了它们的参数型经验 Bayes 估计 (PEBE). 在均方误差(MSE)准则下,分别获得均值参数和误差方差相对于一致最小方差无偏估计 (UMVUE) 的优良性.最后,给出一个有关主要结果的注释.     

一个三角不等式证明方法的改进——兼谈"分段线性估计法"

文[1]给出如下一个命题： 命题A设0〈α,β,γ〈π/2,且sin^3α＋sin^3β＋sin^3γ=1,则tan^2α＋tan^2β＋tan^2γ≥3/3√9-1.     

指数分布无失效数据参数的Bayes估计

本文对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在参数的先验分布为不完全Beta分布和指数型分布时,给出了参数的多层Bayes估计和综合Bayes估计,从而可以得到可靠度的估计.     

序约束下两个Pareto总体参数的Bayes估计

在平方损失函数和熵损失函数下,文中讨论了序约束下对任何先验分布的两个Pareto总体参数的Bayes估计,给出了序约束下不同先验分布的两个Pareto总体的Bayes估计的精确形式,同时证明了该估计是可容许的.     

定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的经验Bayes估计

文章指出了文献[1]中的错误,给出了文献[1]所考虑的双参数分布刻度参数经验Bayes估计问题的正确结果。在三种不同的试验方案下进行了刻度参数估计问题的数值模拟,模拟结果表明本文的方法确实可行且精度较高。     

无失效数据情形参数的综合估计

对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在先验分布为Beta分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计．