正态分布与极值分布单样预测的BLUP与SLUP

介绍了求正态分布单样预测的BLUP(最佳线性无偏预测子)的方法,并将其推广到极值分布,讨论了它们的SLUP(简单线性无偏预测子),指出对数正态分布与Weibull分布单样预测存在的问题。     

关于指数分布的MLP与SLP的讨论

对指数分布、双参数指数分布的无替换与有替换的Ⅰ、Ⅱ型截尾样本．给出了单样、双样预测的MLP（极大似然预测子）,对Ⅰ型截尾样本还给出了LP（简单线性预测子）。     

定数截尾时，Weibull分布的Bares单样预测

对定数截尾时的Weibull分布的单样预测,介绍了无信息先验分布下的Bayes精确等尾预测区间,给出了其计算方法,指出了平方损失下,Bayes预测子不存在,介绍了Frequentist （经典）预测子,并用数值例说明之。     

二项分布的Frequentist、Bayesian、Fiducial预测

要研究二项分布随机变量的预测问题，给定过去样本，给出了未来样本成功数的Frequentist（经典方法）预测子，并给出了Frequentist、BayeSian（贝叶斯方法）以及Fiducial（信赖方法）预测区间。     

故障终止的PLP与HPP的经典双样预测

对故障终止的PLP与HPP，给出了双样预测的Frequentist（也称经典）预测子与预测区间，提出了预测区间系数的计算方法，给出了应用于存在显著可靠性增长且符合PLP的失败终止的成败型数据的方法，并用数值例说明之。     

Ⅱ型截尾时双参数指数分布失效数的预测

对于Ⅱ型截尾时双参数指数分布,给出了未来时间区间内失效数的Bayes及Fiducial单样、双样预测子和预测区间（PIs）。     

指数分布单样预测的Bayes方法

对指数分布的单样预测问题用Bayes方法进行了讨论，结果表明，定数截必埋，无信息先验分布的Bayes预测限与经典预测限相同，但两种方法的预测子不一致，对有替换定时截尾，给出了经典方法目前尚未处理的单样预测问题的Bayes预测子与预测限，并用数值例说明了这些方法。     

Ⅱ型截尾时指数分布在未来时间区间内失效数的预测

对一般的连续分布，给出了单、双样预测未来失效数的条件概率，并对指数分布的Ⅱ型截尾样本，给出了未来时间区间内失效数的Bayes及Fiducial单样、双样预测子和预测区间（PIs）。     

双参数指数分布的单样预测问题

对双参数指数分布，本文给出了单样预测问题的预测子及预测区间，指出它们对寿命试验问题的应用，并用数值例说明了这些方法。     

定数截尾时，Weibull分布的Bayes双样预测

对定数截尾时的Weibull分布，介绍了无信息先验分布下的Bayes等尾精确预测区间，讨论了它的计算方法，指出了平方损失下Bayes预测子不存在，给出了Frequentist预测子，并用数值例说明之。     

遗忘因子最小二乘支持向量机及在陀螺仪漂移预测中的应用研究

以陀螺仪漂移误差系数时间序列预测为对象，研究并提出了遗忘因子最小二乘支持向量机算法。构造了以多项式、径向基、小波函数为核函数的支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、遗忘因子最小二乘支持向量机（FFLSSVM），比较了它们用于强非线性测试集的泛化性能。实验结果表明：FFLSSVM比由相应核函数构成的SVM、LSSVM自适应性强、预测精度高；三种核函数生成L2（R）子空间上完备基的能力不同，导致三个FFLSSVM逼近任意目标函数的精度有差异；遗忘因子最小二乘小波核支持向量机可有效地用于陀螺漂移误差动态补偿、可靠性辅助决策、故障预测。     

预定成功数的负二项分布的预测

对预定成功数的负二项分布的预测问题,给出了一致最小方差无偏预测子,Bayes与Fiducial预测子与预测区间,并用数值例进行了说明。     

Whipple防护结构弹道极限方程的多指标修正

为获得适用于国内情况的Whipple防护结构超高速弹道极限方程,研究了指标寻优方法,对国外的Christiansen改进型方程,以国内实验数据为依据进行多指标修正。结果发现：以预测概率型指标（包括总体预测率、安全预测率）和预测误差型指标（如：预测误差平方和）联合进行方程系数的逐级修正,可获得预测效果更好的修正方程。通过对低速段和高速段方程的整体系数进行修正,最终得到的新方程在国内107个实验数据上的总体预测率达到了89.7%,安全预测率则高达100%,分别较修正前的相应指标提高了10.3%和2.8%。     

双参数指数分布的双样预测

对双参数指数分布，给出了双样问题的预测子及预测区间，并指出对串联、并联k/m(G)系统寿命下限问题的应用，并用数值例说明这些方法。     

预定失败数的负二项分布的预测

对预定失败数的负二项分布,给出了一致最小方差无偏预测子及Bayes与Fiducial预测子和预测区间,比较了Bayes和Fiducial PI的优良性,并用数值例进行了说明。     

定时截尾场合，指数分布的Bayes单样与双样预测

对时间截尾场合的指数分布，在近似概率匹配先验分布下，给出了Bayes单样与双样预测区间与预测子，并用数值例说明了这些方法。     

Weibull分布与极值分布的单样预测

对Weibull分布与极值分布的单样预测问题进行了讨论，给出了单样预测的无偏预测子与近似的预测限，并用数值例说明这些方法。     

固体推进剂使用寿命快速预测探索研究

研究了活化能法快速预测推进剂使用寿命，结果表明，点斜法与常规加速老化方法结果基本一致，两点法（７０℃、５０℃）预测结果最接近。提出用动态法求活化能用于点斜法进行快速寿命预测。     

指数分布的Bayes单样与双样预测区间

给出了共轭型先验分布下，指数分布的Bayes单样与双样预测区间，指出了它们与Dunsmore（1974）给出的Bayes预测pdf的关系，并讨论了它们与Frequentist预测敬意之间的关系。     

时间终止时，HPP故障数的Frequentist、Bayesian与Fiducial双样和多样预测

研究了时间终止时,齐次Poisson过程故障数的预测问题,根据已出现的终止时间和故障数,给出了未来故障数的经典（Frequentist）点估计、经典精确预测区间、正态近似预测区间、Bayesian精确预测区间、极大后验点估计、Fiducial精确预测区间。