电子电器触电风险评估模型

电子电器在使用过程中,因元器件失效等导致的触电伤害在总伤害类型中占比高达59.6％.为了分析其触电伤害模式,评估风险程度,将熵权法和反向传播(back propagation,BP)神经网络法相结合,从电能意外释放角度分析触电风险的传递路径,构建了电子电器触电风险评估模型.通过对168组电子电器触电风险样本数据的训练及仿真模拟,结果表明:本文模型在低、中、高风险水平评估过程中的相对误差百分比分别为2.80％、4.97％、3.06％,准确率较高,评估结果与产品的实际风险程度具有良好的符合性.通过随机取样评估结果的对比分析,该模型评估的精准度比传统熵权法提高了.     

基于组合赋权法的土地资源定级因素因子权值的确定

在土地资源定级过程中,因素因子权值的确定直接影响着定级结果的准确性。为避免单一赋权法带来的误差,在研究常用的2种确定因素因子权重方法——特尔斐法与熵权法的基础上,提出了一种基于组合赋权法的土地资源定级因素因子权值的确定方法。该方法将特尔斐法与熵权法结合,首先分别使用特尔斐法、熵权法求出对应权值;然后建立合适的数学模型,并利用该模型计算特尔斐法、熵权法的系数;最终根据组合赋权法公式得出权值结果。研究表明,组合赋权法既避免了特尔斐法人为主观性过强的缺陷,同时又避免了熵权法无法体现决策者对不同因素的重视程度的缺点。该方法不仅反映了专家的理论知识与经验,也充分利用了收集到的客观样本数据,使因素因子权值的确定更加切合实际,从而使后续的土地资源定级结果更加合理。最后将该方法应用于甘肃省会宁县的土地资源因素因子权值的计算中,结果表明该方法比单一的特尔斐法或熵权法准确性更高。     

基于熵权集对分析的船舶海上应急能力评价

基于熵权集对分析理论提出一种船舶海上应急能力评价模型。该模型以船舶操纵者为应急主体,将船员海上应急能力作为核心构建船舶海上应急能力评价指标体系。在指标权重的确定上,结合考虑指标本身的重要性和样本数据包含信息量对评价结果的贡献程度,采用专家调查法赋权与熵权赋权法相结合构成综合权重。在评价过程中,充分考虑数据的不确定性,用联系度表达评价对象与评价标准在信息意义上的同异反关系,最终确定评价等级。对实例的评价结果表明,与集对分析法和综合评判法相比,基于熵权集对分析法的评价模型更具客观性和科学性。     

神经网络在系统可靠性分配中的应用

将神经网络应用于可靠性分配中 ,建立了系统可靠性代数分配法的神经网络模型 ,并通过一部分样本数据训练该模型 ,用另一部分样本数据对该模型进行验证 ,最后提出一种考虑综合因素的系统可靠性分配神经网络模型     

矿井多指标系统的灰色评估

建立了适用于工程应用的多指标示系统评估的灰色统计和灰色聚类模型。提出了以实际样本数据为依据确定灰色权系数的方法,有效地克服了确定权系数时的主观因素的影响。通过实际使用说明,将灰色统计与灰色聚类有机地结合起来进行灰色评估是正确的。     

分类算法的区分能力和泛化能力

区分能力和泛化能力是分类算法极其重要的两个方面。区分能力是指分类器很好的将不同类的样本区分开来。泛化能力是指从训练样本数据得到的模型也能够很好的适应测试样本数据。本文简要介绍目前的各种分类算法,并从这两个方面对各个分类器进行了比较。     

基于熵权法的小样本灰色置信区间估计

针对小样本数据的灰色点估计和灰色区间估计问题,将样本误差均值、样本误差标准差引入到灰色距离测度中,改进了已有灰色估计算法.在对小样本数据进行密集扩充过程中,可以提高灰色估计的区分度.该算法利用数据本身分布特点,设计了数据间的灰色距离矩阵,提出了基于熵权法的灰色点估计权重计算方法.最后结合小样本数据进行了参数估计的仿真实例验证,在对小样本数据进行Bootstrap重抽样法作用下进行了不同灰色点估计和区间估计的比较,突出了所提算法的有效性,验证了理论分析结果的正确性.     

福建省中小企业贷款信用风险实证分析

首先介绍了获取样本数据的途径和Logistic回归模型的选择;接着介绍了各指标变量的含义,根据样本数据的实际情况对指标变量进行初步筛选,选定6个财务指标和11个非财务指标进入回归模型,通过SPSS向前（条件）逐步回归最终进入模型的有4个非财务指标;最后对模型进行显著性、有效性和拟合优度的检验,结果证实该模型对福建省中小企业贷款信用风险度量具有较高的适用性。     

人工神经网络之BP模型算法实现

BP网络模型误差反向传播算法，有效的解决了权值调整问题，也是至今为止应用最广泛的神经网络。因此，本文介绍了BP的网络模型算法理论，并通过C#语言对该算法进行实现，可根据不同样本数据建立相应的BP模型，本研究具有一定的实用价值。     

加权线性回归及其应用

介绍权的定义、权的性质、协因数传播律,讨论加权回归的本质以及加权回归法在幂函数、指数函数、双曲函数、S型曲线4种拟线性回归模型中的应用.     

间歇性连接移动网络中节点移动范围自感知路由

节点的稀疏分布、频繁断开或周期性的移动会导致移动网络中节点间歇性连接,源节点和目的节点之间不存在端到端的瞬时路径,传统的路由协议不能适应这种情况.在网络状态未知的情况下,提出了基于节点运动范围自感知的路由协议MSAR(Mobility Scope Aware Routing).不需要地理位置定位等硬件的支持,利用节点历史相遇信息来分析节点的运动范围,作为消息复制转发的依据.仿真结果表明, MSAR路由协议能够保证较高的消息交付比率和相对较低的延时,能够大量减少消息在网络中的分发数量,减小网络的开销.同时,协议还具有实现比较简单,控制开销比较小的特点.     

平衡损失下等式约束模型参数的Minimax估计

研究等式约束模型中回归系数的线性Minimax估计问题.在改进Zellner提出的平衡损失函数的基础上,分析了齐次线性估计类中等式约束模型中回归系数线性估计损失风险的极大极小性,并得到了回归系数的线性Minimax估计;在适当的假设下,证明了回归系数线性Minimax估计的唯一性.     

基于Minimax理论的多机电力系统干扰抑制控制器设计

为了解决具有耦合性能的多机电力系统的干扰抑制问题,提出了一种基于Minimax理论的干扰抑制算法.该方法将广义哈密顿理论进行改进,建立多机励磁系统的伪广义哈密顿形式,并将Minimax理论引入到具有干扰的多机电力系统中.通过构造与性能函数有关的检验函数,对多机励磁系统的最坏干扰程度进行计算,确定最大破坏程度下的干扰抑制控制器.该方法避免了对系统干扰程度的假设,降低了传统干扰抑制方法因为不等式放缩等原因造成的保守性.仿真结果表明,在大扰动影响下,该方法和控制策略能够使系统状态快速收敛于平衡点,能够有效提高电力系统的暂态稳定性能.     

一类Minimax分式规划问题的迭代算法

对一类Minimax分式规划问题(MFP)提出一个迭代算法.首先通过引进变量和指数变换,将问题(MFP)等价转化为问题(Q),然后利用代数-几何平均不等式以及合适的转化过程,将等价问题(Q)压缩为凸规划问题(Q).从而根据选择不同的点所对应的压缩问题(Q),将原问题的求解过程转化为求解一系列的凸规划问题.数值实验表明算法是可行有效的.     

约束增长曲线模型的Minimax可容许估计

讨论在矩阵损失函数下约束增长曲线模型中回归系数的Minimax可容许估计问题,给出在某些线性估计类中Minimax可容许估计的充要条件.     

山路引理的对称形式

研究了Minimax原理和山路引理,分别得出了Minimax原理和山路引理的一种对称形式.     

一种基于节点运动范围自感知的路由方法

针对传统的路由协议不能适应移动网络中由于节点稀疏分布、频繁断开或周期性移动造成的节点间歇性连接的情况,文中在网络状态未知的情况下,提出了基于节点运动范围自感知的路由协议MSAR.它不需要地理位置定位等硬件的支持,利用节点历史相遇信息来分析节点的运动范围,选择运动范围重叠较小的节点来转发消息.仿真实验结果表明,MSAR路由协议能够保证较高的消息交付比率和相对较低的平均延时,并能够大量减少消息在网络中的分发数量,减小网络开销.     

矩阵损失下带约束的回归系数非齐次线性估计的Minimax可容许性的特征

在短阵损失下给出了带约束回归系数线性估计在非齐次线性估计类中是Minimax可容许估计的充要条件。     

生产函数模型中参数的Minimax估计及应用

 生产函数模型中参数的估计问题是生产函数建模和统计推断的重要环节,也是用于测算科技进步的重要手段.在实际问题中,由于数据的原因,用传统的最小二乘估计得到的结果与实际解释会产生较大的偏差.文章介绍有效利用先验信息进行模型参数估计的Minimax估计方法,并给出了一种迭代算法,同时通过实例进行了分析和说明.     

Minimax线性估计中的两个影响度量

本文给出了度量数据对Minimax线性估计影响大小的两个统计量:方差比和A—P统计量.用它们研究了数据对Minimax线性估计的影响问题,建立了两组数据的联合影响和单组数据影响的关系。