摘要：针对模型响应不确定性的稳健参数设计问题,在高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)建模的框架下,结合贝叶斯超参数最大后验(Maximum a posteriori estimation, MAP)估计和多目标线性加权方法构建一个新的优化模型.首先,利用MAP方法获得最优超参数组合,构建高斯回归模型;然后,考虑响应不确定性与响应之间的交互效应,采用线性加权准则,构建多响应稳健优化模型;最后,利用聚类分析方法获得最优参数解.该方法考虑了输出响应不确定性对优化结果的影响,权衡了最优因子水平与多元质量特性之间的关系.结合实际案例和软件仿真对所提出方法进行实证研究,结果表明,该方法能够较好地兼顾输出响应的最优性和稳健性,从而实现稳健参数设计.

摘要：针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.

摘要：现有的空中计算依赖融合中心的最大似然(maximum likelihood,ML)估计恢复来自不同设备传输信号的算术和,但在实践中,实现准确的信道增益预编码和设备之间的严格同步很困难,ML估计在非对齐空中计算场景中会遭受严重的错误传播,而且计算复杂度高。针对非对齐空中计算问题,设计了一个基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing,GAMP)计算框架的最大后验估计器,即GAMP-MAP。该估计器使用传输符号数据的均值和方差作为先验以提高估计准确性,利用GAMP算法标量估计特性降低计算复杂度。在不同信道相位偏移和时间偏移下进行仿真实验,实验结果表明GAMP-MAP估计器的准确性明显优于ML估计器,其运行时间相对ML估计器和LMMSE估计器有显著下降。

摘要：对基于变分正则化的混合泊松-高斯噪声图像的去噪模型及算法进行综述.首先,简要介绍了2个针对单一类型噪声的去噪模型,包括处理高斯噪声的ROF模型和处理泊松噪声的TV-KL模型;然后,在此基础上重点介绍基于变分正则化方法的混合泊松-高斯噪声去噪模型,包括通过最大后验估计推导的精确泊松-高斯噪声去除模型、Shifted-Poisson模型、TV-IC模型,以及广义的Anscombe变换模型和PURE模型等;相应地,总结了求解上述模型的常用高效数值算法,包括原始-对偶算法、交替方向乘子算法和半光滑牛顿算法等;在数值实验部分,对相关模型的噪声去除效果进行评估;最后,对该领域未来的研究方向进行了展望,指出了在模型改进、具有收敛性保证的算法设计、自动调参策略以及高维非线性等几个方面存在的问题和未来的发展方向.

摘要：在实践中准确地测定和表征出MOS器件样管的开启电压,对于大规模集成电路的设计以及将MOS器件作为分立器件的在电路应用,均是至关重要的。文章采用贝叶斯统计推断工具用于器件输入曲线的处理,从中提取出与器件开启有关的更为精准和深入的信息。建立合适的分层模型,应用基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法的最大后验估计(MAP),求取目标量的后验分布。这类算法为目前概率与统计领域的最高级算法。将该先进算法引入到IC领域来分析处理所获取的大数据是后摩尔时代的一个发展方向。

摘要：地铁客流量预测的数学建模和有效算法有助于合理配置地铁电力资源,优化调度计划,对城市交通路网的运营至关重要.地铁客流量一方面表现出特定的周期性,同时又有较大的随机性.现有大部分算法难以对早晚高峰期流量这一精细尺度进行高精度预测.本文根据对地铁客流量早晚高峰精细刻画的实际要求,通过多成分经验分解,首先将Prophet模型中的周期项进行了更为细化的多尺度分解,提出了包含6种成分的改进Prophet模型;进而对改进的Prophet模型,在待求解的模型参数服从一定先验概率分布的假定下,采用网格寻优算法在训练集上实现模型超参数的自动选取;最后设计了数据和模型双驱动的地铁客流量预测算法,并在天池平台提供的杭州地铁公开数据集上进行实验验证,结果表明该算法比基于Prophet模型的算法预测精度大为提高.其中最大误差、平均绝对误差和均方误差这3个评价指标在整体测试集上分别减少了42.39%、 52.13%和50.02%;在高峰期测试集上分别减少了89.49%、 93.20%和92.19%;相比LSTM算法,在高峰期测试集上分别减少了1.43%、 60.53%和62.12%.

摘要：利用贝叶斯最大后验估计理论研究了双变量层间模型、模型的子带自适应参数估计方法,推导了对应的萎缩函数;在此基础上设计了一种子带自适应图像滤波方法,并与两种基于模型的类似算法进行了比较.实验结果表明:利用小波系数层间模型可以有效地改善图像去噪质量.