【摘 要】
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本文研究了生长曲线模型和混合系数线性模型中回归系数岭估计的改进估计——几乎无偏岭估计和广义估计，讨论了它们的优良性。全文共分四章，在第一章中，介绍了线性模型及其回归系数的有偏估计的研究状况，特别是广义岭估计，广义Liu估计等一类有偏估计的研究近况。第二章中，给出了生长曲线模型和混合系数线性模型的岭估计和广义岭估计。第三章研究了生长曲线模型岭估计的改进估计——几乎无偏岭估计，讨论了它相对于岭估计的优
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本文研究了生长曲线模型和混合系数线性模型中回归系数岭估计的改进估计——几乎无偏岭估计和广义估计，讨论了它们的优良性。全文共分四章，在第一章中，介绍了线性模型及其回归系数的有偏估计的研究状况，特别是广义岭估计，广义Liu估计等一类有偏估计的研究近况。第二章中，给出了生长曲线模型和混合系数线性模型的岭估计和广义岭估计。第三章研究了生长曲线模型岭估计的改进估计——几乎无偏岭估计，讨论了它相对于岭估计的优良性，给出了应用实例，并考察了广义估计和一类有偏估计的性质。在第四章中，讨论了混合系数线性模型两种形式的几乎无偏岭估计相对于最小二乘估计的优良性。
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近年来,随着复杂性、非线性科学的发展,复杂体系集体行为及演化规律的研究已成为科研工作们广泛关注的热点科研问题。复杂的耦合体系由于各个动力学单元通过各种方式相互作用而形成一个复杂系统,因而具有非常复杂的动力学行为,通过对相应参量的调控可以模拟部分实际体系的行为和功能。特别地,大脑神经网络是一个高度互联的复杂系统,可以表现出复杂网络的典型特征,它是通过所有神经元之间的众多突触（化学突触和缝隙连接）相互
称环R是（强）clean的,如果R中的每个元素都可以表示为一个幂等元和一个可逆元之和（且二者可以交换）.称环R是（强）J-clean的,如果对任意的a∈R,均有a=e+j,其中e∈Id（R）,j∈ J（R）（且 ej=je）.（强）J-clean 环是（强）clean 的.本文主要引入并研究（强）GJ-clean环,推广了（强）J-clean环.首先,研究了GUJ环的基本性质,证明了:（1）设I（
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微分方程理论研究中的一个基本问题是方程解的性态,其中确定方程或系统是否存在周期解,及什么条件下存在周期解是一个重要的方面,受到许多学者的重视.本文研究了一类p-Laplacian中立型Rayleigh方程和一类比率依赖的三种群扩散捕食系统的周期解的存在性问题,分别利用广义的Mawhin重合度理论及重合度理论得到它们存在周期解.全文共分为四章.在第一章中,绪论主要介绍中立型泛函微分方程的发展概况和比
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