二重配合的概率设计

本文讨论了二重配合的概率设计方法,包括合理规定装配终结环(内配合量)的统计参数值,设计装配前内,外配合量的各统计参数值,分配各相配孔、轴的统计参数值与确定统计公差值。文中给出了有关设计计算步骤与公式以及用计算机进行设计的例子,还讨论了实现合理设计的问题。     

计量器具精密度的统计推断

本文研究了计量器具精密度的统计推断方法。文中统计推断内容主要有两个方面，其一是如何获得方差的点估计和区间估计的问题；其二是关于方差假设的检验问题。本文讨论的推断方法建立在成对数据基础上之上。文章还对某些互换性与测量技术教科书中介绍的等精度测量数据处理提出了异议。     

响应变量缺失下基于协变量平衡下的变系数模型的经验似然推断

在实际问题中时常会遇到缺失数据的问题,这时已有的处理完全观测数据的统计方法将不再适用.本文研究在响应变量随机缺失下的变系数模型的统计推断问题.主要分为以下几个方面:首先基于协变量平衡倾向得分下的广义矩方法得到了选择概率的估计并且给出了估计量的渐近性质;然后研究变系数模型的未知系数函数的经验似然推断,借助选择概率的估计和扩张的逆概率加权方法构造了系数函数的经验对数似然比统计量;最后证明在适当的条件下似然比统计量服从卡方分布,从而得到系数函数的逐点置信区间.     

基于端到端测量的链路状态概率快速推断方法

链路状态的概率分布作为先验知识对于推断链路性能状态的准确度起着重要作用.文中主要研究了在树形拓扑下基于端到端测量的内部链路状态概率推断问题,并将该问题定义为极大似然估计问题.采用乘积模型描述路径与链路的状态概率之间的关系,将链路状态概率的推断归结为路径状态概率的估计,提出了一种通过计算路径状态概率进而获得链路状态概率的方法,并将该方法用于仿真实验.结果表明,该方法具有较高的有效性和实用价值,能够准确有效地推断网络内部链路状态概率.     

基于Bayes统计推断的粗糙集数据挖掘方法

分类发现是数据挖掘的一个重要任务,Bayes统计推断是数据挖掘中数据分类的主要方法也是其基础之一。建立在粗糙集基础上,利用概率工具以及Expectation-Maximization思想（RUBIN算法）和Bayes统计推断规则的结合提出了分类的方法和步骤,并给出实例分析,重点是RUBIN算法和Bayes统计推断规则相结合在粗糙集上建立的决策方法。     

基于Bayes统计推断的粗糙集数据挖掘方法

分类发现是数据挖掘的一个重要任务,Bayes统计推断是数据挖掘中数据分类的主要方法也是其基础之一。建立在粗糙集基础上。利用概率工具以及Expectation-Maximization思想(RUBIN算法)和Bayes统计推断规则的结合提出了分类的方法和步骤,并给出实例分析,重点是RUBIN算法和Bayes统计推断规则相结合在粗糙集上建立的决策方法。     

岩土工程参数Bayes法推断中先验与后验样本大小的探讨

岩土力学参数Bayes统计推断存在验前和后验样本信息问题.在解决工程问题时,先验与后验分布信息的获取是靠样本容量的大小确定,而获取样本信息是要付出工程费用的.为了探讨岩土参数Bayes法推断中先验与后验样本的取值大小,采用贝叶斯推断简化方法,通过对某工程的岩土力学参数分析,得到先验样本数为30~35个和后验样本数不少于4个时,计算出的统计参数均值与方差的误差最小.本文的研究为岩土工程力学参数概率统计样本大小的确定提供了参考.     

计量抽样检查中“μ”法的设计

在计量抽样检查的国际标准ISO3951和国家标准(送审稿)中,都没有给出总体质量特征X～N(μ,σ~2),均值μ已知,标准差σ未知情形的抽样检查方案。本文提出了这种抽样方案的设计方法。称之为μ-法抽样检查。首先,在给定了两类错误的概率α,β时,求出了具有单侧上规格限情形的接收准则,OC函数,标准方程。然后利用迭代法求出样本数n,再得到抽样检查方案(n,h~2)。同时,还对具有单侧下规格限、分立双侧规格限情形,讨论了抽样方案的制订以及它们的图解法。最后,讨论了综合双侧规格限情形的接收准则及图解法。     

托马斯·贝叶斯的逆概率思想研究

目的 系统探讨和分析贝叶斯的概率思想.方法 历史分析和文献考证.结果 作为贝叶斯学派的创立者,贝叶斯首先提出逆概率思想,将归纳推理法用于概率论理论,创立了贝叶斯统计理论.结论 贝叶斯的逆概率思想奠定了概率论的基础,对统计决策函数、统计推断、统计估算等做出了贡献.     

托马斯·贝叶斯的逆概率思想研究

目的系统探讨和分析贝叶斯的概率思想。方法历史分析和文献考证。结果作为贝叶斯学派的创立者，贝叶斯首先提出逆概率思想，将归纳推理法用于概率论理论，创立了贝叶斯统计理论。结论贝叶斯的逆概率思想奠定了概率论的基础，对统计决策函数、统计推断、统计估算等做出了贡献。     

抽样分布定理的推广

将基于简单随机样本的抽样分布定理,推广到异方差样本和常相关样本的情形,为研究非简单随机样本的统计推断理论与应用作基础。     

基于序贯估计方法的电子器件技术参数统计推断

对A．瓦尔德所研究的序贯抽样方案,用序贯估计方法,研究A公司一类新投产的电子器件的特征参数并给出统计推断．利用这种方法对某些重要参数,只要恰当地选取样本容度,除了节省抽样量之外,还可提高推断的可靠程度及精确程度．进一步用两个定理证明了样本最佳密度、特征参数及置信区间等几个重要问题．     

基于可靠性分析的过盈配合优选法

研究一种基于可靠性分析的计算和选择过盈配合的新方法.首先根据结合直径确定国家标准推荐的优先和常用配合过盈量的数学期望和方差,计算给定设计条件下各种配合的可靠度,在此基础上选择能够经济地满足可靠性要求的配合.此外,对影响过盈联接可靠性的基本因素进行分析,针对前期结构设计中可能存在的不足提出改进措施.这种方法不仅使过盈配合...     

因变量缺失下线性回归模型的估计与检验

文章研究因变量缺失下的线性回归模型,借助单点插补方法,首先给出模型的估计,研究参数估计量的渐近正态性,其次,对于模型系数的线性约束检验问题,基于Wald方法构造检验统计量并给出其渐近分布.最后,通过数值模拟验证所提方法的有效性.     

模糊推理在导线间串扰预测中的应用

提出应用模糊逻辑推理对互连导线间串扰问题进行预测的方法,从前期测量数据中选择有效的电磁干扰参数作为预测因子,并根据数据的统计特性对其分级,然后归并模糊蕴涵式语句确定模糊蕴涵关系集。该方法与人工神经网络预测方法相比,不仅可以充分利用原有的专家的经验和知识,而且能够从实际数据中自动总结和提取新的推理规则。实例分析表明该方法对导线间串扰问题的预测是可行的。     

基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化

研究一种基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化方法。利用满意度函数计算含噪声干扰过程的各个响应的满意度值,然后经过模糊逻辑推理,将多个响应的满意度值转化为模糊推理等级;进而根据主效应法选取最优参数组合。构建包含可控因素和噪声因素的神经网络预测模型,对最优参数组合处的噪声实验进行预测,得到优化参数的响应质量指标值;并且计算出优化参数的信噪比。将该方法运用于铣切削工艺过程多响应参数稳健优化。结果表明:基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化方法得到的最优参数组合,不仅有效地降低了铣切削表面的粗糙程度和粗糙高度,而且对噪声因素的影响具有较好的稳健性。     

启发式搜索的一种新技术─SA算法

在一定的假设下，可把启发式搜索看作一种随机取样的过程。从而把统计推断方法引进搜索。根据上述思想．把Ｗａｌｄ序贯概率比检验方法与Ａ（Ａ＊）搜索结合，得到一种新算法──ＳＡ算法。文中讨论了该算法的优点及细节。最后通过一个实例说明算法的原理。     

输油管道池火灾事故后果不确定性分析

输油管道发生池火灾事故存在突发性和随机性,为此,以液池直径、燃烧速率和风速3个对池火热辐射通量影响较大的因素为不确定性参数,建立了输油管道池火灾事故不确定性分析模型,结合工程实例确定各不确定性参数的取值范围并采用拉丁超立方抽样法获取30~000个随机组合样本,再利用蒙特卡洛法分析池火热辐射通量分布特征,得到与事故点不同距离处池火灾致死率统计规律。结果表明,热辐射通量均值和致死率随事故点距离的增大而减小。根据致死区域的分布情况可为管道周边风险等级划分提供依据。     

转速随机波动旋转机械振动信号的周期平稳性

首先推导了旋转机械转速波动的随机角位移统计特性,证明了随机角位移信号是一种非平稳的随机过程.对于离散随机角位移序列,提高采样率可以减小其随机性.当采样率无限增加时,该序列将退化为确定性序列.然后以不平衡质量的惯性力为例,以转角和时间为参量,分别推导出一阶和二阶矩统计量.这些统计量证明,以转角为参量的惯性力随机矢量信号是非平稳的,但具有周期平稳性;而以时间为参量的惯性力随机矢量不仅是非平稳的,而且一般也不具有周期平稳性.     

隧道岩石力学参数的随机-模糊统计分析

由于岩体赋存条件的复杂性以及地质勘探工作量和实验工作量的限制,地质勘探取样存在随机性.实验工作中也不可避免的会产生误差,从而产生随机误差.岩石工程中对岩石的分类、岩体的分类以及对样本的分组也是人为划分,从而岩石样本也存在模糊性.传统的统计方法不适应处理模糊性,因此,建立一种既考虑岩石力学参数和岩体力学参数的随机性又考虑它们的模糊性的随机—模糊统计分析模型.