基于非线性回归最小二乘法的改进Gompertz模型参数估计

可靠性增长试验是产品研制阶段不可缺少的一项提高产品可靠性的工程项目。成败型试验的可靠性增长数据通常用Gompertz模型进行评估,但存在S形增长数据拟合精度差的不足。根据高斯一牛顿最小二乘法和多元线性回归最小二乘法原理,提出改进的Gompertz模型参数估计的非线性回归最小二乘法。用试验数据对改进后的模型进行验证,拟合度较好。     

权回归模型中的相对效率

将线性模型中定义的一种新相对效率e4()=min1≤i≤pλi(Covβ)λi(Cov)推广到权回归模型中,并研究了它的下界以及它与某些广义相关系数之间的关系.     

经济差距、城市创新能力与经济高质量发展——基于长三角城市群面板数据的实证分析

为探究经济差距对长三角城市群经济高质量发展的影响,在厘清经济高质量发展影响因素的基础上,首先运用指数测算模型测度了2014—2020年长三角城市群经济高质量发展指数,然后用专利授权数刻画城市创新能力,利用面板模型考察了经济差距、城市创新能力与经济高质量发展之间的关系。研究结果表明：长三角城市群经济高质量发展水平持续走高,在发达城市的辐射带动下,部分落后地区经济发展增速较快;经济差距的存在抑制了经济高质量发展,且这种抑制作用在安徽地区与长三角边缘城市表现得更为明显;在影响机制上,经济差距带来的城市创新能力的差异间接影响了城市高质量发展水平。研究结果对城市在制定经济政策、缩小经济差距、提升高质量发展水平等方面具有一定的借鉴意义。     

南京市MODIS气溶胶光学厚度与PM10质量浓度的相关性分析

利用NASA MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品与南京市区API转换得到的PM10质量浓度进行了相关性分析;发现二者的直接相关程度较低。对气溶胶光学厚度进行垂直和湿度影响订正后,二者的相关系数显著提高。结合风速和气压等气象因子分季节进行多元回归分析,相关系数进一步提高。分析结果表明卫星遥感气溶胶光学厚度可以作为监测PM10污染分布的有效手段。     

正交多项式回归在橡胶配方试验中的应用

应用均匀设计安排橡胶配方试验,研究四个因子（包覆剂M81、包覆剂M82、氯化钠和硬脂酸盐）对粉末氯丁橡胶500％定伸应力,邵尔A型硬度,永久变形三项性能的影响。采用正交多项式回归分析法建立回归模型,并对回归方程和回归系数进行显著性检验。结果表明,所得的回归方程可以良好地预测4项变量对粉末氯丁橡胶物理机械性能的影响。     

多元响应线性回归模型的马氏Mallows模型平均方法改进

针对多元响应线性回归模型,提出了修改的马氏Mallows模型平均(MMMAc)方法。为了更充分地利用多元响应变量之间的相关性信息从而更好地提高预测精度,组合权重选择准则的构造同样考虑了马氏距离预测风险,并通过构造Wishart分布,推导出预测损失的无偏估计作为权重的选择准则,最终得到的MMMAc准则相比马氏Mallows模型平均(MMMA)准则增加了一个偏差矫正项,减小了对预测损失估计的偏差,因此通过最小化该准则得到的权重估计能更接近不可得的理论最优组合权重;最后,模拟对比实验验证了MMMAc方法的优势：MMMAc估计具有与MMMA估计同样的渐进最优性,因此两者的表现在大样本情形下没有太大差异,然而,由于修改后的权重选择准则为预测损失的无偏估计,因此在样本量不足的情形下,MMMAc方法的预测表现更佳。     

支持向量机控制与在线学习方法研究的进展

支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能控制的研究,主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练,因此出现了对SVMR在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展,旨在探讨归纳支持向量机在控制领域研究的主要成果和存在的问题,以便为进一步的研究提供一定的支持与帮助。     

基于EM算法及Cox回归模型下右删失数据的研究

右删失数据是删失数据中最常见的数据类型,通常出现在数学、医学和科学研究等领域,由于受到外界因素的影响和在实验过程中研究对象起始和结尾发生的结果不同就使得实验中发生了右删失数据。因此,在数据分析时处理产生的删失数据是最为关键的一步。旨在处理右删失数据的方法为EM算法和Cox回归两种方法,这里主要研究产生右删失数据的过程,并深入了解EM算法和Cox回归方法的基本思想。     

民机驾驶舱人机交互脑力负荷预测模型

针对民机驾驶舱人机交互中飞行员脑力负荷问题,设计不同难度的人机交互飞行实验任务,分析飞行作业过程中飞行员脑力负荷在评估指标上的变化.在此基础上,提出一种新的改进的多元线形回归方法,探索人机交互中飞行人员脑力负荷变化预测模型的构建方法.结果显示:飞行作业过程中脑力负荷在反应时间、正确率、NASA-TLX、SDNN 4个评估指标上变化显著;在RRI Count、Max RRI、Minimum RRI、Mean RRI、Max/Min 5个评估指标上变化不显著.改进的多元线形回归模型可对不同飞行难度下个体脑力负荷水平进行预测和等级划分,平均预测准确率为87.5％.提出的预测模型与实测数据吻合性较好,能够较准确地反映民机驾驶舱人机交互中飞行员脑力负荷变化特性,可为未来民机驾驶舱人机交互中工效学评价与优化设计提供依据.     

基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究

为改善信息安全风险评价的精确度,利用改进的粒子群算法,提出了一种新的优化回归型支持向量机的信息安全风险评估方法。首先,通过模糊理论对信息安全风险因素进行量化预处理;其次,经过预处理后的数据输入到回归型支持向量机模型中;再次,利用改进的粒子群算法来优化和训练回归型支持向量机的参数,得到了优化后的信息安全风险评估模型;最后,通过仿真实验对该模型的性能进行验证。实验结果表明,提出的方法能很好地量化评估信息系统风险,提高了信息安全风险评估的精确性,是一种有效的评估方法。