| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 本文的主要工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 1.2.1 主要工作 | 第15-16页 |
| 1.2.2 内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 状态空间模型的建模及算法介绍 | 第17-33页 |
| 2.1 状态空间模型 | 第17-21页 |
| 2.1.1 状态空间模型的基本架构 | 第17-19页 |
| 2.1.2 混合效应状态空间模型 | 第19-21页 |
| 2.2 滤波算法 | 第21-33页 |
| 2.2.1 Kalman滤波算法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 扩展Kalman滤波算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 UKF算法 | 第25-28页 |
| 2.2.4 粒子滤波 | 第28-33页 |
| 第三章 MESSM参数估计 | 第33-47页 |
| 3.1 加权网格估计法 | 第34-35页 |
| 3.2 基于EM方法的参数估计 | 第35-42页 |
| 3.2.1 EM算法的基本原理 | 第36-38页 |
| 3.2.2 基于EM算法和扰动光滑的参数估计 | 第38-42页 |
| 3.3 基于Newton-Raphson的参数估计方法 | 第42-47页 |
| 第四章 MESSM状态估计 | 第47-55页 |
| 4.1 MESSM估计理论 | 第47-49页 |
| 4.2 基于序贯重要性采样的状态估计 | 第49-51页 |
| 4.3 基于Metropolis滑动的状态估计 | 第51-52页 |
| 4.4 基于核光滑的状态估计 | 第52-55页 |
| 第五章 MESSM数值分析 | 第55-61页 |
| 5.1 模拟数据仿真实验 | 第55-57页 |
| 5.2 MESSM在HIV缺失数据中的应用 | 第57-61页 |
| 第六章 结论及展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |