数字系统故障诊断的模二模型

本文提出了数字系统故障自动诊断的一个新的理论模型,此模型中的测试记录符合模2运算。文中讨论了模2模型故障症候的充分和必要条件,证明了任何适合此模型的系统都是在故障单元少于半数情况下一步故障可诊断的。进而指出,确定最大可能相容故障集与解模2线性规划问题是等价的。在此基础上,给出了一个求相容故障集的有效算法以及它的APL程序,并且论证了此算法的时间和空间的复杂性都是线性的。最后,将此模型推广到了随机故障诊断。事实表明此模型与其它模型相比有较多的优点。     

斜面抛体滚动模型制作与研究

基于对物体曲线运动的研究,制作了"斜面抛体滚动"模型。此模型可以帮助中学生形象生动地演示物体的曲线运动,方便学生对曲线运动的理解。本文详细介绍了此模型的原理及制作方法。     

基于RBF神经网络的课堂教学质量评价模型

利用RBF神经网络提出了课堂教学质量综合评价模型,给出了课堂教学质量评价模型的指标体系,讨论了怎样使用此模型获得综合评价的最终结果.实验表明,利用此模型能避免人为测评中的不利因素,获得了较好的实验结果.     

计算可压缩流体流动的LB多速度模型

建立了用于计算可压缩流体流动的三速度六角形ＬａｔｔｉｃｅＢｏｌｔｚｍａｎｎ模型，此模型要求粒子碰撞过程不仅满足质量和动量守恒，而且满足能量守恒．确定了此模型平衡态的形式，导出了此模型对应的宏观质量、动量和能量方程．此模型可用于计算具有温度变化的空气动力学问题．给出了一维压力波传播问题的计算结果．     

菠萝去皮器

此模型设有力的放大装置以及特制刀片，可以让人们便利快捷地去除菠萝皮。双轨道结构和齿轮联动结构让此模型更具可行性。本文详细的介绍了此模型的设计和制作。     

基于语义和学习机制的信息过滤模型研究

信息过滤技术是当前研究的热点。本文先分析了向量空间模型和布尔逻辑模型及其它们的优缺点,在此基础上提出了基于语义和学习机制的信息过滤模型,该模型是对字项文档矩阵使用奇异值分解[1](Singular-Value Decomposition,SVD)的方法来实现信息过滤的,并详细分析了此模型的优缺点。     

中国城镇居民家庭购房融资模型分析

分析了我国城镇居民家庭购房的 4种融资渠道 ,在此基础上构建城镇居民家庭购房融资模型 ,并建立相应指标对此模型进行评判 ,结果显示此模型运行效果良好、可行     

资产未来收益率的分段指数光滑预测

提出了一种改进指数光滑模型——分段指数光滑模型,并用此模型对资产的未来收益率进行预测,实证发现此预测方法比移动平均预测有更好的效果.     

数学文献发展的灰色系统GM(1,1)模型的探讨

利用灰色系统的理论和方法,建立了数学文献发展的数据对数化灰色系统ＧＭ（１,１）模型,并用此模型进行数学文献发展的预测,结果表明此模型效果好     

一种基于矢量拟合及神经网络的贴片天线建模技术

本文介绍了一种新的方法来创建一个快速的参数化神经网络模型,此模型在传统的神经网络基础上嵌入了SPICE兼容的等效电路模型[1-3]。此方法结合了矢量拟合技术[4,5]和空间映射[6,7]技术。此方法在贴片天线的建模过程中,首先我们用电磁仿真软件,例如HFSS或ADS等电磁仿真软件来产生神经网络训练所需要的Y参数。采用空间映射技术来完成器件几何尺寸参数到有理函数的系数零点和极点的映射。将得到的系数零点和极点转化为SPICE兼容的等效电路模型中,并提取出电路模型中的元件值。本技术的主要贡献是通过使用神经网络训练算法和空间映射技术解决了由零点和极点转化为等效电路模型时产生的负阻抗问题。此方法的优点是最终的神经网络模型可以表征一个很大的频率范围和很广的贴片天线几何尺寸。同时空间映射技术很好的解决负阻的问题。与电磁仿真器相比,此方法更加的快捷。与矢量拟合技术相比,此模型是以器件几何尺寸为变量的,最终的模型可用于做电路优化并可进行时域分析。     

更为广义的线性回归模型及其气象应用

为了解决传统的线性回归模型不具备全域分析能力以及表达能力受到模型维数限制的问题,基于要素场和矩阵的概念,提出了基于场的更为广义的线性回归模型——全回归模型。利用大规模要素场分布资料构建全回归模型,模型基本方程采用矩阵形式,方程的基本元素为要素场,相较于传统回归模型,该模型涵盖要素场整体信息。与传统回归方案进行对比分析,结果表明:该模型具有全局表达能力,在拟合过程中采用最小二乘方案可以得到全局最优结果;不同于传统回归模型的单调性特征,该模型自变量局部扰动对因变量的影响有利于分析相关过程;对于传统统计预报而言,基于矩阵分析理论及该模型全局表达能力,可以将该模型延伸应用至单站回归预报。     

基于二次Lasso回归的纵向驾驶员模型研究

为了更好地模拟实际驾驶员行为，提出基于二次回归和 Lasso回归方法的纵向驾 驶员回归模型. 通过采集纵向驾驶行为数据，提取可能影响驾驶行为的状态参数，进而建立二 次回归驾驶员模型；面向多参数回归模型中的多重共线问题，采用Lasso回归方法进行状态参 数筛选；结合筛选数据建立二次回归驾驶员模型. 为了验证模型的有效性，与PI驾驶员模型和 一次 Lasso回归驾驶员模型进行仿真对比 . 仿真结果表明，相较于其他两种模型，所建立的驾 驶员模型具备良好的工况跟随效果，同时能较好地反映实际驾驶行为特征.     

基于车辆车载诊断数据的山地城市道路异常驾驶行为空间分布特征

为了探究山地城市异常驾驶行为的空间分布规律,本文基于车辆OBD（On Board Diagnostics）数据建立了异常驾驶行为空间分布规律模型。首先,以重庆市6条主干道130个路段为研究对象,定性分析道路坡度、弯度、公交站和开口与异常驾驶行为间的关联性;然后,分别构建Possion回归模型和零膨胀Possion回归模型（ZIP）、零膨胀负二项回归模型（ZINB）,对急加速、急减速、急转弯和超速行为发生频率的空间分布特征进行了描述;最后,随机选取路段进行模型验证,结果表明：对于急加速率、急减速率空间分布特征,Possion回归模型拟合效果较优,绝对误差在10%~10%;急转弯率适宜采用ZINB回归模型,80.77%的绝对误差分布在（-0.005~0.005）;超速率适宜采用ZIP回归模型,71.15%的绝对误差基本分布在（-0.002~0.002）区间。     

模糊变系数回归模型在基金评价中的应用

在现有的CAPM模型基础上,利用模糊变系数回归分析方法,将模糊数设置为高斯模糊数,扩大模糊回归分析的实用范围,并运用局部核权最小二乘法对模型进行求解。给出了评价指标GOF,基于现实生活更适用的评判标准,建立适用于中国基金市场的模糊估值模型;与经典回归模型相比较,采用模糊变系数回归得到的参数估计有更好的应用价值。实证结果表明模糊变系数回归方法具有较好适用性。     

热带终轧温度计算的逐步回归分析模型

基于大量现场工程记录数据,考虑轧制速度、精轧入出口厚度、机架间水量等影响热带终轧温度的主要因素,采用逐步回归分析法进行热带终轧温度计算模型的多元线性回归建模,在模型系数未进行学习时采用线性模型进行模拟计算,将计算结果与工程记录数据进行比较,模型计算结果与记录数据之差小于15℃范围内的达70.1%,表明该模型计算效果能够满足终轧温度控制精度要求.针对线性回归模型的局限性,对该模型系数自学习方法进行了讨论.     

空间统计方法在自由曲面加工误差分解中的应用

为了便于对自由曲面的加工误差进行分析,应用空间统计方法分析加工误差数据,将构成加工误差的系统误差和随机误差这两部分分解出来。该方法首先对加工误差进行空间统计分析,判断加工误差的空间自相关性,然后构造基于B样条曲面的确定性曲面回归模型,计算各个测点的残差后对该回归模型进行充分性分析,将服从空间独立分布的残差作为分解后的随机误差,进而得到系统误差。针对一个自由曲面进行仿真验证。结果表明,该误差分解方法精确、有效。再对上述自由曲面进行数控加工,并获得该工艺系统的系统误差,根据该系统误差进行补偿加工,显著提高了零件的加工精度。      

基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法. 以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法. 用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证. 结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%.     

我国区域经济发展对就业效应影响研究——基于1994～2011面板数据的回归分析

基于柯布道格拉斯生产函数构建了产业结构演化的就业效应理论模型,分别采用混合回归模型和个体固定效应回归模型实证检验了影响区域就业效应的影响因素,通过F检验采纳了个体固定效应回归模型的分析结果.研究表明人口总量对4大经济区域的就业总量存在显著的正向影响,人均GDP对4大经济区域的就业总量均存在负向影响,物质资本投资、人力资本投资以及政策投入对就业总量的影响,根据不同区域经济发展的特点而各有不同.     

基于多元线性回归模型的考试成绩评价与预测

为增加教学环节考试成绩评价与预测的科学性, 根据多元线性统计分析中的多元线性回归分析方法, 对考试成绩指标进行量化, 建立了考试成绩评价与预测的回归模型。解析国家四级英语考试成绩与学生的期末考试成绩之间的联系, 建立了基于成绩评价的多元线性回归的数学模型, 并得到了回归系数的数值。通过对回归模型以及回归系数进行显著性检验, 证明了模型的合理性。结果表明, 利用该模型对数据进行合理的评价与预测, 并在充分的条件下, 根据学生的期末考试成绩能合理地预测出学生的英语四级考试成绩。     

线性回归模型中估计与检验的稳健性

本文讨论线性回归模型中回归系数的最小二乘估计和似然比检验统计量的稳健性,分别给出了充要条件,充分条件和必要条件;并给出这些结果在两阶段抽样回归模型中的应用。