用于公路桥梁可靠性评估的车辆荷载多峰分布概率模型

通过对京沪高速公路车辆运行状况的实测和统计分析,发现由于汽车工业的发展以及超载现象的存在,实测的车辆荷载呈现出多峰分布的特性,难以用传统的单峰概率分布模型来描述.利用极值型Ⅰ分布函数和正态分布函数的加权和,拟合得到了由轻型车辆、普通车辆和重型(含超载)车辆所组成的多峰型车辆荷载的概率分布函数.通过滤过复合Possion过程和滤过复合Weibull过程分别对一般运行状态和密集运行状态下的车辆荷载过程进行了模拟.最终以后续服役期内轻型车辆、普通车辆和重型(含超载)车辆荷载最大值分布的0.95分位值作为桥梁在剩余可靠度研究的评估荷载.该多峰型车辆荷载模型更符合实际,提高了桥梁剩余可靠度评估的准确性和合理性.     

基于样本数据重抽样的时序数据预报方法

研究时序数据预报和提高预报精度的方法,提出了一种新的利用误差项对时序数据样本进行ＢｏｏｔＳｔｒａｐ重抽样的方法。该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型,并通过重抽样技术提高预报精度。通过ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法与ＢＰ算法的预报偏差平方和比较说明ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法提高了预报精度,将提出的重抽样技术引入时序数据预测中,可提高神经网络的预测精度,并适用于股票价格及外汇交易预测等效应领域。     

面向高维小样本数据的层次子空间ReliefF特征选择算法

高维小样本数据的特征维数远远高于样本数,因为其通常包含大量的冗余特征,ReliefF算法在处理这类数据时存在以下挑战：传统ReliefF算法无法剔除冗余特征,而现有的改进ReliefF算法大多通过启发式地计算特征与特征之间的互信息来剔除冗余特征,不适用于高维数据;通过截取与标记相关性最大的若干特征来进行分类,可能不是最优选择,因其没有考虑不同特征组合对分类性能的影响.为了解决以上问题,提出一种基于层次子空间的ReliefF特征选择算法,将原始特征集划分为具有层次结构的子空间,并利用邻域粗糙集理论来计算低层子空间的局部依赖度,能在高维小样本数据上高效率地批量剔除冗余特征.此外,为了考量不同特征组合对结果的影响,引入“局部领导力”的概念,保留部分子空间中“带队”能力较强的特征,从局部和全局的角度共同给予特征更加客观的评价.在六个微阵列基因数据集上的实验表明,与现有方法相比,提出的方法更高效,而且能保持良好的分类性能.     

基于尾部样本数据的尾部相关性分析

尾部相关性为两个变量联合分布的尾部性质。针对尾部相关性分析,给出了两种二维顺序统计量的概念,讨论了其联合分布;给出了尾部样本数据的概念,提出了通过尾部样本数据拟合Copula函数进而得到尾部相关系数估计的思想,讨论了基于尾部样本数据的尾部拟合参数估计方法、基于尾部样本数据的尾部拟合检验方法及相应的尾部相关系数估计方法并采用蒙特卡洛模拟验证了方法的有效性;最后探讨了上证和深证指数间的尾部相关性。     

两组数据分布的一致性分析及其应用

对2个样本数据分布的一致性（高低变化的一致程度）,给出归一化统计量——分布一致水平,讨论了其分布规律与数字特征,并给出具体的数学应用模型。     

直觉犹豫模糊集距离测度及其应用

在决策过程中考虑决策者对备选方案给出评估信息的犹豫性,定义了直觉犹豫模糊集的犹豫度。首先,结合传统的距离测度,给出了基于犹豫度的直觉犹豫模糊集的距离测度,通过具体的模式识别案例分析,将所提出的直觉犹豫模糊集的距离测度与已有的直觉犹豫模糊集的距离测度进行了比较,结果显示,所提出的距离测度具有实用性和有效性。其次,结合有偏好的决策问题和TOPSIS方法,给出了备选方案的决策模型和算法步骤。最后,将此方法应用于锂离子电池供应商模型,并对相应的参数进行了敏感性分析,证明了所提出的距离测度具有稳定性和可行性。     

离散参数随机过程非线性滤波的稳健性及其应用（一）

离散参数随机过程非线性滤波的一种重要类型是次序统计滤波器（OSF）,而研究次序统计滤波器的有效途径则是考察次序统计量的稳健性性质,作者通过概率分布距离空间上统计量泛函的弱连续性及统计量泛函的影响函数,研究次序统计量的稳健性性质,考察在各种概率分布类型下中值滤波器与最大值滤波器的低通、带通特性,并将它们成功地应用于图像处理。     

一种离散型模糊从属函数及其应用

给出了一种离散型模糊从属函数,它是在采用模糊综合评判方法之前,由被评判对象的某一因素的评定分数求得此因素属于“评价集”中各档次的“从属度”的计算公式,从而使模糊综合评判的方法定量化成份加重,评判结果更符合实际情况。     

一种离散型随机变量二项分布函数的应用

简介了经典测试理论,分析了组卷问题的数学模型和常见的组卷算法,提出一种基于二项分布原理的优化随机组卷算法。在组卷过程中,以难度系数为主要控制指标,知识点指标为辅,可以很好地解决试卷的难度控制问题,能够使得试题平均难度系数接近正态分布,符合组卷要求。通过四场摸拟考试与数据得出实验数据呈正态分布,信度是83.22,总体来看...     

关于样本区间长度的联合分布

设（X1，X2，…，Xn）为服从I=[0，1]上均匀分布的简单随机样本，它们将[0，1]分成（n＋1）个样本区间，以Y0，Y1，…，Yn分别表示这些样本区间的长度．本文讨论Y0，Y1，…，Yn的联合分布及其极限分布．     

爆堆粒度分布测定的摄影抽样法和抽样数的确定

通过对露天矿爆破后爆堆表面粒度分布的直观描述,提出了在爆堆表面以粒度分布均匀程度为标志的分区摄影抽样法,并根据数理统计规律推导出了与爆破规模、可信程度和误差范围有关的抽样数公式,并进行了验证。     

二维顺序统计量的概率分布

研究了二维样本的次序统计量的分布问题,给出了依第一分量排序的次序统计向量的分布的计算公式,证明了在给定第一分量的一个次序统计量的条件下,第二分量的次序统计量的条件分布与某个一维样本的次序统计量的分布是相同的。     

数据挖掘及其在高校教学系统中的应用

简要介绍了数据挖掘技术，详细分析了关联规则挖掘算法。给出了一个完整的数据挖掘系统一教学系统的设计与实现过程。它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤。文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程，并增加了兴趣度阈值来提高挖掘的精度，为高校管理决策提供了科学依据。     

比例数据的拟似然推断及其应用

本文基于拟似然方法研究比例数据的统计推断及其在计量经济分析中的应用问题.拟似然估计不需要响应变量确切的分布假定,只需要一阶条件矩假设.与已有方法相比,本文提出的拟似然估计不仅具有稳健性而且具有很好的适应性.最后,通过家庭食物消费数据分析充分说明了所提方法的有用性.     

小样本数据生成及其在异常检测中的应用

在不平衡数据的应用中,少量的负样本(异常数据)往往是检测准确率低的重要原因,如在主机异常检测领域中,异常样本过少使得检测效果不佳.为解决这一问题,该文改进了深度卷积生成对抗网络,使其更易于收敛和生成样本.再通过将改进的深度卷积生成对抗网络用于入侵检测评测数据集ADFA-LD异常样本的训练,构造出更多的异常样本.最后,为验证生成样本的效果,以多种异常检测方法检测对上述增加样本后的平衡数据进行实验,实验结果发现新增加的异常样本能被全部检测出,而且已测出的异常样本无漏检,实现了高检测率和低误报率.对比实验表明该文提出的小样本数据生成方法能有效解决某些数据不平衡的应用问题.     

水泥样品无线数据采集装置设计

针对水泥样品库中样品实时状态、检验数据和环境的有效监控,提出了一套基于RFID技术,采用C8051F340单片机为核心的无线数据采集装置设计方案.详细介绍了无线接收模块,温湿度传感器模块,存储器模块和报警模块等硬件电路及软件设计方法,实现了采集测控样品的状态、存储检验数据和环境温湿度和超限报警,完成与上位机通信,实现水泥样品库现场的参数信息数据传输.     

数据挖掘及其运用于设计物流配送方案的设想

物流配送的不舍理是制约电子商务发展的瓶颈．将数据挖掘这种数据分析技术运用于物流配送之中，可以设计出更合理的物流配送方案。能更好地为物流配送服务．