童心童眼

正本期话题春天来了编辑阿姨的话:小河解冻了吗?小柳条发芽了没有?小燕子飞回来了吗?小青蛙醒了没有?小草儿冒尖了吗?小花苞探出头来了没有?春天来了!春天来了!小伙伴们,快,我们一起去寻找春天的踪迹!春天在哪里早晨,灰蒙蒙的大雾像一个巨大的纱罩(zhào),把大地上的一切都遮住了。午饭过后,我和妈妈去公园玩。我发现路两旁     

印度软件产业发展的思考

2004年11月，我们跟随山东省科技厅徐茂波副厅长带领的信息技术考察团赴印度进行了为期9天的访问。主要参加了在班加罗尔举行的国际信息技术博览会，期间拜会了班加罗尔所在的Karnataka邦政府信息和生物技术司司长，商谈了有关合作问题。会后参观了班加罗尔软件园，访问了印度几家最大的信息技术公司，并就人才培养、软件产品开发等方面进行了深入的探讨，并达成了初步的意向。     

晶闸管整流供电的恒流源

介绍了恒流源控制电路的组成 ,分析了电路的工作原理 ,画出了各组成部分的电路图 ,建立了系统的数学模型并分析了系统的性能。     

我与台湾的第一次亲密接触

申请赴台历经了一番“磨难”,台湾之行收获颇多,在岛内感受了其交通的便利,留下了对其大学的印象,进行了难忘的研讨会,领略了其学者们的风采,与台湾亲密接触了一回。     

汽车悬架的发展现状和展望

阐述了汽车悬架的发展历史和现状,着重分析了悬架的原理,给出了衡量悬架的性能指标,讨论了各种悬架的优缺点,并对未来悬架的发展做出了预测.     

西瓜的故事

正夜深了,乡村的田野一片寂静。看着村子里的灯光次第熄灭,刘爷爷在瓜地巡视了一圈后回家了。想着今年风调雨顺,丰收在望,他满意地点燃了一支烟。夜更深了,两个黑影摸进了瓜地。10分钟,20分钟……他们把一辆三轮车装满了。离开瓜地才走了几步,三轮车却罢工了——陷进了一个坑。     

一种面向宽带多媒体通信卫星网络管理系统

分析了传统通信卫星系统的特点,提出了一种新型的宽带多媒体通信卫星网络(MCSN)拓扑结构,设计了适用于这种网络的网络管理体系结构.引入了适用于卫星网络管理的多元化网络管理协议(MNMP),克服了传统网管协议对于卫星网络的不适应性.提出了网络管理系统方案及其信息流程,在ATM层上定义了网络管理信道,确保网管信息快速、准确的传递,保证网管功能的实现.基于卫星网络仿真平台完成了宽带多媒体通信卫星网络管理演示验证系统的设计与实现,验证了这种网管系统的可行性.     

基于比例方向阀的6自由度摇摆试验台精度控制方法研究

介绍了6自由度平台的控制方法,深入研究了比例方向阀的精度,介绍了比例方向阀的工作原理,对比例方向阀的静、动态特性进行了实验测试,并提出了对称阀控制非对称缸的控制方法.对平台运动轨迹规划进行了研究,提出了轨迹规划的方法,并进行了试验.     

《尼尔斯骑鹅历险记》

名叫尼尔斯的瑞典小男孩被精灵变成了一个拇指大的小人儿。他骑在鹅背上,跟着大雁走南闯北,看到了自己祖国的奇峰异川,学习了祖国的地理历史,听到了许多故事传说,饱尝了不少艰辛苦难,也学到了不少知识技 能……     

水平井中电潜泵的力学分析

阐述了电潜泵在水平井中使用时存在的问题。通过简化,得出了电潜泵在水平井弯曲段的力学模型,导出了电潜泵在水平井狗腿段的变形微分方程式。利用叠加原理,导出了套管和电潜泵的变形度计算公式,分析了电潜泵在狗腿段受到的应力,得出了应力的计算公式,并给出了简单算例。将计算结果与已有文献的结果进行了对比,两者很吻合。     

Bootstrap方法的仿真实现及其在系统偏差估计中的应用

该文研究Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及在小样本情况下的应用问题.分析了这二种统计方法的原理,给出了总体分布中未知参数的点估计方法和区间估计方法,后采用非参数抽样法,编写C语言程序,实现了Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的计算机仿真.通过实例分析,给出了射击系统偏差在Bayes Bootstrap方法、Bootstrap方法和经典统计方法下的具体偏差值,得到Bayes Bootstrap方法优于其它二种方法的结论.     

有限样本递归均值调整单位根检验与Bootstrap研究

针对理论研究和模拟研究参数设置不一致问题,推导零均值递归均值调整单位根检验功效公式,结果表明其分布在大样本下与非零均值结果相同.为纠正临界值检验的不足,提出了3种Bootstrap样本构造方法,证明了Bootstrap方法既可以用于研究检验水平也可以分析检验功效.蒙特卡洛模拟表明,Bootstrap方法不但具有完美的检验水平和较低的水平扭曲,而且也具有功效优势; 实证研究结论也表明Bootstrap方法可以用于实际序列的单位根检验.研究结论既丰富了单位根递归均值调整检验理论,也为实证研究提供一种新检验方法.     

数据稀缺条件下水文频率分布模拟及应用

传统水文频率分析往往需要大量样本以保证分布的拟合效果,而我国仍有部分站点水文数据记录较少,因此本文提出小样本算法：将Jackknife方法、Bootstrap方法与水文频率分析中传统参数估计方法相结合,得到新的参数估计值,以增强传统水文频率分布的拟合效果.为验证小样本算法的优越性,以泾河流域为例,将8个站点的年最大日降水量作为原样本,利用小样本算法对不同样本量的样本进行多次再抽样,将多组再抽样样本分别进行分布的拟合,得到小样本算法的参数估计值,并通过Kolmogorov-Smirnov检验和RMSE检验结果,验证小样本算法对传统参数估计方法的改进效果.结果表明：1）在小样本情况下,该算法明显优于传统方法的拟合效果,尤其部分站点的Bootstrap方法,使用较少样本量时达到了使用较多样本量的拟合效果;2）随着样本量的减少,某些站点的传统方法所求分布不能通过检验,而小样本算法可以得到较好的结果.     

Bootstrap在零膨胀泊松回归模型检验中的探索

根据零膨胀计数数据的特点,将Bootstrap统计技术运用到零膨胀泊松回归模型的置信区间计算及参数假设检验。通过计算机模拟,得到：第一,当样本量较小时,Bootstrap对参数估计进行假设检验的结果更为保守;第二,Bootstrap的学生氏置信区间优于零膨胀泊松回归模型的区间估计。     

基于Bootstrap方法的土地出让价格影响因素分析

影响土地成交价格的因素众多,可利用回归模型参数显著性检验方法,分析土地出让成交单价影响因素的显著性.在小样本或者模型误差分布不明确的情况下,该方法存在统计推断不可信问题.为此,在模型中引入Bootstrap方法,提高了参数估计方差的精确度,进而提高了对影响因素显著性统计推断的可信性.用重庆市土地交易数据进行实证分析,结果表明,Bootstrap方法解决此类问题是十分有效的.     

基于Bootstrap的小样本可靠性评估方法

针对小样本情况下,采用极大似然估计Mle法求解分布参数会产生较大误差的问题,基于Bootstrap数据扩充的思想提出了B-mle法,减小了参数估计的误差.首先,利用Bootstrap法对小样本数据重抽样产生多组再生样本,达到扩充数据样本的目的;其次,对再生样本采用极大似然估计求解分布参数,得到多组参数的极大似然估计值,...     

三参数威布尔分布的参数估计方法

给出三参数威布尔分布参数的分位数估计、拟矩估计和改良的极大似然估计，用随机模拟方法研究这些估计和简单估计等的优良性．在优选估计的基础上给出了可靠度的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ置信限．     

采用Bootstrap抽样的靖远黄河大桥 模态参数识别不确定性量化

提出一种基于Bootstrap抽样的模态参数识别不确定性量化方法,从整体和局部的角度评价模态参数识别结果的可靠性.首先,基于动力测试的加速度时程数据,采用协方差驱动随机子空间(SSI-COV)法识别不同测试组的模态参数;引入Bootstrap抽样方法,对多组模态参数识别结果进行B次重复抽样,得到Bootstrap样本数据,并通过其概率统计特征值衡量整体不确定性.然后,对单个测试组中不同时间段的识别结果进行重复抽样,分析并量化单个测试组的模态参数识别的不确定性.最后,以靖远黄河大桥试验数据为例,对靖远黄河大桥竖向单个及多个测试组下的模态参数进行不确定性量化.结果表明:不同测试组识别的前3阶固有频率的均值分别为1.553 9,1.720 6,2.165 2,方差分别为0.076 1,0.042 9,0.096 5;单个测试组识别的前3阶固有频率的均值分别为1.526 5,1.788 0,2.306 0,方差分别为0.015 3,0.049 6,0.018 2;文中方法识别的固有频率值总体较为稳定.     

基于Logistic回归、Markov过程和改进灰自助法的导弹备件需求预测

 为了提高预测间断性需求导弹备件的精度,提出一种基于Logistic回归、Markov过程和改进灰自助法的组合预测模型。将样本序列划分为解释变量序列和自相关序列,对解释变量采用Logistic回归模型预测提前期非零需求发生概率,对自相关序列采用Markov过程估计提前期非零需求发生概率,把这两方面组合得到提前期非零需求发生概率,再运用改进灰自助法进行需求分布确定,得到最终的提前期需求。改进灰自助法先进行Bootstrap抽样,进行GM(1,1)二次数据拟合,既克服了Bootstrap法在小子样下的重复抽样问题,又克服,Bootstrap法在小子样下仿真结果不可信的问题。实例表明,提出的组合预测方法降低了预测误差,说明了该方法的有效性、可行性和实用性。     

基于Bootstrap方法的分布未知情况下的小波动过程质量控制

讨论了在质量特性分布未知的情况下对小批量生产过程中产生的较小异常波动进行监控的一种Bootstrap WV-EWMA控制图设计方法.首先引入赋权方差法将任意未知分布转换为两个正态分布,由此构造WV-EWMA控制图.然后通过对有限样本进行多次随机有放回抽样的Bootstrap方法对未知分布的集中和离散程度进行较为有效的统计估计,由此建立能够对分布未知的小批量过程进行质量监控的Bootstrap WV-EWMA方法.以平均运行长度ARL（average run length）为监控效率的衡量指标,提出了这种小波动控制图方法的优化参数设计方案,并通过与已有的方法进行对比说明这种方法的有效性.