各总体方差单调时一种新的齐一性检验法

Pearson—χ^2检验法是一种常见的齐一性检验法，但是所需要的样本量很大．在多个总体期望相等而方差单调的假设下，提出用F-检验法进行齐一性检验，所需样本量比Pearson—χ^2检验法大为减少．通过Monte—Carlo模拟还可以看到，在节省样本的同时，F-检验法还具有比Pearson—χ^2检验法更高的功效．     

基于卡尔曼滤波的导航系统的故障检测

探讨了一种导航系统的故障检测方法,即基于卡尔曼滤波的残差x2检验.在传统方法和现代方法对比层面上对该方法进行了分析,然后又通过一个具体实例进一步讨论了如何利用神经网络的优点来提高该方法的检测效果.     

数字高程模型数据分布规律的研究

数字高程模型(DEM)为"数字地球"的重要组成部分,在数字制图、地理信息系统、遥感等领域得到广泛的应用.在用分层设色表示地貌时,DEM数据分布规律是合理地选择色层和色度的重要参考依据.一般认为,自然地形的起伏满足随机分布规律,DEM数据服从正态分布,笔者用严密的数理统计方法--皮尔逊χ2检验对此进行了检验,结果表明:DEM数据实际上并不服从正态分布,其总体分布呈现出中间大两头小、前偏的形态.该结果对于进一步研究DEM数据的分布规律具有参考价值.     

几种常见分布的Kullback-Leibler距离

研究了两密度函数Kullback-Leibler距离,计算了几种常见分布的Kullback-Leibler距离,得到了几个简单的距离公式.     

伪随机数随机性的一种新检验

伪随机数通过的随机性检验越多,说明其随机性越好．利用生产的随机数精度固定这一特点,根据小数点后面n个数字之和,提出了尾数和的概念,并给出了求尾数和分布频数的算法．根据尾数和分布概率提出了一种检验伪随机数的新方法．当尾数较长时,尾数和的分布服从渐近正态分布．求出其期望和方差,并给出了求尾数和分布概率的近似估计公式．     

故障条件下的联邦滤波鲁棒信息分配方法研究

研究了某个子系统发生传感器故障时,信息分配对无故障子系统的鲁棒性影响问题。基于提高无故障子系统的抗故障污染能力考虑,从使故障影响极小化出发提出了一种鲁棒信息分配思想。对于仅由双子滤波器组成的联邦滤波结构,给出了一种基于故障检测函数的自适应信息分配方法。从概率的角度,根据这种方法可使其他无故障子滤波器具有较强的抗干扰能力。对于具有主滤波器的联邦滤波结构,给出了一种给定故障衰减系数条件下的鲁棒信息分配系数设计方法。理论分析表明,该方法可使其他无故障子滤波器对故障具有很强的抗干扰能力,从而有利于提高联邦滤波器的快速重构能力。仿真说明本文思想是可行的。     

假设检验在杜郎口教学法中的应用

在蓬勃发展的21世纪,国家教育部在全国各地的中小学提倡素质教育,全面提高学生的综合能力,同时,学生的学习成绩也比原来有所提高。在新课程改革过程中,杜郎口中学的“三三六”教学法就是成功的一个例子,现已在全国范围内推广。本文利用假设检验的思想分析杜郎口教学法的可行性,从数理统计的理论与方法分析入手,通过运用X^2-检验法对学生考试成绩进行科学、客观的分析,给出从学生的考试成绩对教学质量进行改进的思路及标准,并对不同容量的样本举例说明该方法的可行性与可操作性,从而来检测杜郎口教学法是否会提高教学质量,是否值得在全国各地推广。     

模拟伽玛随机变量的一种有效方法

模拟产生伽玛随机变量,在统计理论和应用上都有很重要的意义．现有产生伽玛随机变量的方法,或需要借助比较复杂的优化函数,或依赖于中间参量的取值,方法上都有一定的局限性,这一点尤其体现在形参α∈（0,1）情形中．论文分析了伽玛随机变量形状参数在模拟过程中所起的作用,及“拒绝方法”在模拟过程中的局限性,利用截尾伽玛分布,成功模拟出形参α∈（0,1）的伽玛随机变量．模拟结果完全通过检验,效率较高,效果理想．     

一种改进的故障检测算法在组合导航中的应用

为提高组合导航系统的容错性能,实时检测滤波器处理测量信息的有效性,针对组合导航系统突变故障的检测问题,提出了相应的改进算法. 该算法不仅对系统层面上进行故障探测,而且对故障进行定位和隔离,分析了作为假设检验量的标准化残差之间的相关性强弱对故障正确定位的影响,由此对基于标准化残差的故障检测与隔离算法进行了改进,实现子系统内部故障的正确定位与隔离. 实验结果表明,改进的算法能够更有效地利用多余观测量,从而提高组合导航系统的稳健性.      

一种改进的深度网络残差学习的图像降噪方法

近年来,基于深度卷积神经网络的学习方法在图像降噪方面取得了前所未有的成果,通过调整网络结构和参数来获取更好的图像降噪效果已成为研究热点.降噪卷积神经网络在深度神经网络中采用残差学习方法,在提高降噪效果的同时,在一定程度上解决了盲降噪问题.其不足之处在于算法收敛时间长.该文针对降噪卷积神经网络结构做了进一步的改进,提出了一种基于反卷积降噪神经网络的图像降噪算法.该文工作的主要特色如下：1) 在原有的网络结构中,引入反卷积神经网络,优化了残差学习方式;2) 提出一种新的损失函数计算方法.使用BSD68和SET12测试数据集对本文提出的方法进行验证,实验结果表明,该文算法的降噪性能与降噪卷积神经网络算法相比,在相同降噪效果情形下,该文算法的收敛时间缩短了120%～138%.同时,与传统的深度学习图像降噪算法比较,该文方法的降噪效果和运行效率也都有提高.     

玄武岩残积土的崩解性试验

论述了残积土的崩解性,并对两种不同风化程度下的玄武岩残积土进行了室内崩解试验,试验在原状土、烘干、风干三种条件下进行。试验结果表明,原状土样崩解速度较慢,风干土样崩解速度最快,烘干1h土样次之。同时,土样本身的矿物成分、颗粒大小、含水率等是影响土样崩解的重要因素,棕红色土样由于含有游离态氧化铁等因素,崩解速率大于黄褐色土样。     

区间估计中一个问题的探讨

讨论了正态总体的均值已知时方差的区间估计．两种方法找到了不同的置信区间,通过举例和分析x2分布表,对这两个区间进行了甄别．     

磁性法测定A633D钢焊接接头残余应力的研究

本文介绍了一种无损伤测定焊接残余应力的方法 ,即磁测应力法 ;采用该方法对A6 33D焊接接头焊缝正面及其背面不同位置的焊接残余应力进行了测试 ;并分析了焊接接头残余应力的分布规律。试验结果表明 :该测试方法可靠性好 ,且不损伤焊接接头。     

残余力向量结构损伤诊断的神经网络方法

以残余力向量作为结构参数识别的网络输入,针对训练样本在数据空间分布不均匀的状况,提出了一种基于残余力向量结构参数识别的神经网络方法,并采用GSL变换对训练样本数据进行预处理,从而提高网络收敛速度及参数的识别精度,文中算例证明了该方法的有效性。     

仪表着陆系统远区场飞行检验方法研究

介绍了使用微波着陆系统(MLS)对仪表着陆系统(ILS)进行飞行检验的一种新方法。从理论上分析表明，通过选择特殊的检验航线及数据处理方式，此方法可适合于对仪表着陆系统远区场进行检验，且可对检验结果进行统计分析。     

事件驱动法模拟输配水管网中余氯浓度变化

考虑余氯在水体中衰减和与管壁发生反应两个消耗输配水管网中余氯的主要途径。依据这两个途径组合下的余氯浓度衰减模型，利用事件驱动模拟机制及事件调度算法。实现对输配水管网中余氯浓度变化的动态模拟，文中给出了一个模拟实例，模拟结果与真实的余氯浓度变化情况体现出良好的吻合性。     

一种针对WWW业务的移动台状态转移方案

针对WWW业务的非连续特性,提出了一种根据业务参数的变化动态确定移动用户设备信令连接释放时刻的算法.该算法兼顾了会话过程中的信令连接重建概率、信令连接占用效率以及信令负荷三方面因素,网页下载时间和阅读时间的预测采用了具有重尾特性的Pareto模型.此外,算法的输入参数还包括每次会话中网页请求的平均次数,从而进一步增强了优化效果.在信令负荷的预测上同时考虑了状态转移信令和移动性管理信令.仿真结果表明,这一动态算法对信令连接重建概率和信令连接占用效率两方面性能提供了良好的平衡机制,并使控制信令总量维持在一个较低的水平.     

计算分子参量的留数方法

将复变函数论中的留数定量应用于分子轨道，建立了键级、电荷密度等分子参量的积分表达式，这这些参量的计算开辟了新途径，也为探讨分子的结构和性能的关系提供方便的工具。     

水泥砼路面冲击压实后的残余承载能力试验评价

为评价旧水泥混凝土路面实施冲击压实后的残余承载能力,在试验段进行了贝克曼梁检测和承载板试验以获取其回弹模量,并将两种方法测得的结果进行了比较,结果表明,承载板试验结果离散性较小,检测效果好于贝克曼梁.根据冲击压实后的表观效果,将水泥砼路面分成了三类进行分析,结果表明,冲压后路面的平均回弹模量及其离散性均随着表观破裂块度的减小和裂缝宽度的增大而减小.移除冲压后的砼板后,还在一些测点的基层上进行了承载板试验,结果表明,冲压后的砼路面与基层的回弹模量具有线性相关性.