国家自然科学基金(61174099) 作品数:26 被引量:45 H指数:4 相关作者: 何朝兵 刘华文 刘跃军 柴士改 田彦伟 更多>> 相关机构: 安阳师范学院 山东大学 山东英才学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 河南省教育厅自然科学基金 河南省教育厅科学技术研究重点项目 更多>> 相关领域: 理学 更多>>
左截断右删失数据下Pareto分布形状参数多变点的贝叶斯估计 被引量:1 2015年 通过添加缺损的寿命变量数据得到了左截断右删失数据下Pareto分布相对简单的似然函数,给出了形状参数变点位置和其他参数的满条件分布.利用MCMC方法对参数的满条件分布进行了抽样,把Gibbs样本的均值作为参数的贝叶斯估计.随机模拟的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 何朝兵 杜保建 刘华文关键词:似然函数 MCMC方法 GIBBS抽样 截断删失数据下泊松分布参数的点估计 被引量:3 2015年 利用EM算法和MCMC方法对截断删失数据下泊松分布寿命参数的点估计进行了研究.利用逆变换法和舍选法对缺损数据进行了填充,获得了产品的完全数据,得到了参数的EM迭代公式.对满条件分布进行了抽样,把Gibbs样本的算术平均值作为参数的MCMC估计.随机模拟的估计效果较好,估计值比较稳定,且精度较高. 何朝兵 柴士改 刘华文关键词:泊松分布 似然函数 屏蔽数据下指数分布两部件串联系统多变点模型的贝叶斯估计 被引量:2 2016年 通过引入潜在变量得到了截尾情形屏蔽数据下指数分布两部件串联系统交点模型较简单的似然函数.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数进行了抽样.基于Gibbs样本对参数进行估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高. 何朝兵关键词:屏蔽数据 变点 GIBBS抽样 逻辑系统中的拟对偶性与拟排中律 2012年 在经典逻辑和t-模基础逻辑中提出了排中律与拟排中律的新概念,说明经典逻辑(带对偶非的MTL)满足排中律(拟排中律),证明了Go?del模糊逻辑(Lukasiewicz(简称Luk)模糊逻辑)关于最小算子ù与最大算子(关于t-模与t-余模对补算子c)既不满足拟对偶性也不满足拟排中律,检验了Luk模糊逻辑关于Lukt-模与Lukt-余模对?算子满足拟对偶性和排中律。 孙丽华 张兴芳 李友雨关键词:析取范式 有限链上逻辑算子的分配性方程求解 2014年 主要讨论有限链L上的分配性方程F(G1(x,y),z)=G2(F(x,z),F(y,z))。分别针对以下情况对上述分配性方程的解进行特征刻画:(a)F为光滑三角模,G1=G2为光滑三角余模(F为光滑三角余模,G1=G2为光滑三角模);(b)F为S-蕴涵(或R-蕴涵),G1为光滑三角模且G2为光滑三角余模;(c)F为S-蕴涵(或R-蕴涵),G1为光滑三角余模且G2为光滑三角模;(d)F为S-蕴涵(或R-蕴涵),G1和G2均为光滑三角模;(e)F为S-蕴涵(或R-蕴涵),G1和G2均为光滑三角余模。 韩亮 刘华文关键词:三角模 左截断右删失数据下伽玛分布参数多变点的贝叶斯估计 2015年 首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下伽玛分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 何朝兵关键词:MCMC方法 GIBBS抽样 IIRCT下几何分布参数多变点的贝叶斯估计 被引量:4 2014年 首先通过添加数据得到了带有不完全信息的随机截尾试验下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高. 何朝兵 刘华文关键词:MCMC方法 GIBBS抽样 带有不完全信息随机截尾试验下混合泊松分布参数的点估计 被引量:2 2014年 首先,通过添加数据,得到了带有不完全信息随机截尾试验下混合泊松分布的完全数据似然函数,然后分别利用EM算法和MCMC方法,对参数进行了估计,最后进行了随机模拟试验.结果表明参数点估计的精度比较高, 何朝兵 杜保建 刘华文关键词:EM算法 MCMC方法 GIBBS抽样 带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布多变点模型的参数估计 被引量:1 2016年 利用MCMC方法研究了带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布多变点模型的参数估计问题.通过添加缺损的寿命变量数据得到了瑞利分布的完全数据似然函数,对各参数的满条件分布进行了随机抽样.随机模拟证实了各参数估计的精度都较高. 何朝兵关键词:MCMC方法 GIBBS抽样 左截断右删失数据下几何分布参数的点估计 被引量:4 2014年 证明了左截断右删失数据下几何分布参数极大似然估计的存在唯一性,给出了由EM算法得到的参数的迭代公式,进行了随机模拟试验,结果表明参数的MLE和EM估计的精度都较高. 何朝兵 刘华文关键词:极大似然估计 EM算法