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杜秀丽: 作品数：14 被引量：25H指数：3; 供职机构：南京师范大学数学科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金全国统计科学研究计划项目更多>>; 相关领域：理学机械工程建筑科学一般工业技术更多>>

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探测空洞的方法被引量：1: 2001年; 本文通过概率及优化的方法 ,确定了平板上空洞的位置与形状 ,并对几种结果进行了比较 .; 杜秀丽朱群生王建锋; 关键词：数学建模

基于方向性多重假设检验和信息熵的函数型数据聚类新方法被引量：7: 2022年; 近年来,针对函数型数据的聚类分析得到了一定程度的发展.但当数据属于无限维空间时,会给聚类带来一定的难度.传统聚类方法的局限性在函数型数据的聚类过程中日益凸显.因此,本文提出了一种针对函数型数据的新聚类方法,能够更好地适应数据的特点,实现较好的聚类效果.首先基于错误发现率的方向性多重假设检验和信息熵的理论,提出了新的平行度统计量,用以描述函数型曲线的形态差异.在此基础上提出了新接近度的计算公式,最终改进了凝聚式层次聚类算法.新的聚类方法被应用到4个不同类型的函数型数据集中,并与现有的其它方法的聚类结果进行分析和比较,证明了改进后的凝聚式层次聚类方法的有效性.; 杜秀丽姜晓虎孙晨瞳于正; 关键词：信息熵平行度

非平稳环境激励下模态参数识别的连续时间AR方法被引量：2: 2009年; 针对受非平稳高斯随机激励下的线性时不变系统,基于连续时间AR模型,提出了一种时域模态识别的新方法,这种方法仅从响应数据就能够识别系统的物理参数.为了对参数进行估计,把结构动力学方程看作一个连续时间AR模型,并给出了它的状态空间形式,其中的状态方程就是一个随机微分方程;接着利用在非常短的时间段内均匀调制函数接近于一个常数矩阵的事实,得到均匀调制函数的估计;然后再利用Girsanov定理,得到物理参数的精确极大似然估计;最后进行特征分析。; 杜秀丽汪凤泉; 关键词：模态识别

Modal identification to non-stationary random excitation based on wavelet transform and co-integration theory: 2007年; A kind of method of modal identification subject to ambient excitation is presented. A new synthesis stationary signal based on structural response wavelet transform and wavelet coefficient processes co-integration is obtained. The new signal instead of structural response is used in identifying the modal parameters of a non- stationary system, combined with the method of modal identification under stationary random excitation-the NExT method and the adjusted continuous least square method. The numerical results show that the method can eliminate the non-stationarity of structural response subject to non-stationary random excitation to a great extent, and is highly precise and robust.; 杜秀丽汪凤泉; 关键词：CO-INTEGRATION

ARFIMA模型参数贝叶斯估计的渐近性质(英文): 2008年; 首先根据贝叶斯定理得到ARFIMA模型参数的后验边缘分布,并选择后验边缘分布的众数作为参数的估计值.参照季节性ARFIMA模型的极大似然估计的渐近性质的证明思路,证明了模型参数的贝叶斯估计具有相合性、有效性和渐近正态性.最后,对参数的贝叶斯估计方法的大样本性质进行仿真模拟,结果表明当时间序列样本足够大时,参数的估计值越来越接近于真实值.; 洪兆萍杜秀丽; 关键词：贝叶斯方法 ARFIMA模型后验分布渐近性质

带跳单指标模型的半参数跳点检测估计被引量：2: 2019年; 单指标模型是统计学中常用的维数约减模型。在实际应用中,连接函数可能有奇异点,包括某些未知位置上有跳点和某些相关过程的结构变点。检测这些奇异点对于系数估计和了解结构改变非常重要。本文基于精细最小平均条件方差估计和函数二阶导数的零穿越性质,提出一个跳点检测方法,然后利用检测出的跳点给出参数向量和连接函数的半参数跳点检测估计量,并讨论程序参数的选择。在较弱的假设条件下,本文建立跳点检测程序和所提估计量的大样本性质。数值模拟和实例分析验证了所提方法在有限样本下的表现。; 赵彦勇林金官杜秀丽

在ARFIMA模型中使用小波的另一种极大似然估计: 2010年; 用小波变换方法提出ARFIMA(p,d,q)模型中分形差分参数d的另一种极大似然估计(MLE).这种极大似然估计被证明是相合的和渐近正态的.仿真结果显示这种极大似然估计偏差较小,并且与Tse的估计值相比较有更小的根均方误差(RMSE),该方法估计长记忆时间序列是有效的.; 邵祥杜秀丽; 关键词：ARFIMA模型相合性渐近正态性

随机AR(1)-MA(1)模型的参数矩估计及其相容性被引量：3: 2000年; 利用矩估计法 ,给出了双重时序模型AR( 1)MA( 1)的参数矩估计 .在第二重模型MA( 1)噪声方差已知的条件下 ,通过对协方差函数渐近性质的研究 ,证明了该矩估计的相容性 .讨论了第二重模型满足对数MA时的参数的矩估计及其相容性。; 华玉弟杜秀丽陈浩球; 关键词：双重时序模型

非平稳随机激励下线性系统模态识别的小波方法: 2006年; 通过对非平稳随机激励下的线性时不变系统的响应x(t)进行小波变换.利用各级小波系数的正交性,对其中的某些平稳小波系数进行合成,得到满足结构动力学方程的新平稳信号y(b),用其代替原始的结构响应x(t),结合其他各种平稳随机激励下的模态识别的方法,进行非平稳随机激励下系统参数的识别.仿真结果表明,该方法可以在一定程度上消除非平稳随机激励所引起的响应信号的非平稳性.; 杜秀丽汪凤泉; 关键词：模态识别小波变换

基于跳-扩散过程的振动系统的模态识别方法(英文)被引量：1: 2014年; 本文提出了Lévy激励下LTI系统的一种时域模态识别方法.系统响应可看做是一个跳-扩散过程.基于二次变差和多幂次变差的性质,跳-扩散过程被分解成扩散过程和纯跳激励的过程,二者都具有和原系统相同的未知参数.最后通过扩散过程的极大似然估计方法来估计Lévy激励下LTI系统的参数.数值结果表明该方法估计精度高.; 杜秀丽姚奕; 关键词：模态识别跳-扩散过程极大似然估计