Weibull分布可靠度下限的中转插值方法

对基于以BLIE(最好线性不变估计)及BLUE(最好线性无偏估计)为基础的Weibull分布的可靠度下限的数表,习惯上常用线性插值方法,但是这种插值方法精度很差,满足不了工程实践的需要。本文针对这种情况,为基于BLIE及BLUE的Weibull分布可靠性下限的两种数表,分别设计了一种中转插值方法,它既方便易行,又可将插值精度提高一个数量级以上,适用于在工程上推广使用。最后,并用数值例说明了这些方法。     

Weibull分布环境因子的统计分析

利用有关统计量近似服从正态分布的性质 ,证明了Weibull分布场合环境因子基于参数的最好线性无偏估计的点估计是有偏估计。导出了基于定数截尾样本Weibull分布环境因子的近似无偏估计和近似置信区间。利用模拟方法研究了所给的近似无偏估计和近似区间估计的精度。模拟结果显示 ,所给的近似无偏估计和近似区间估计的精度是相当好的     

基于分组数据的对数正态分布的参数估计

介绍了一种对基于分组数据的对数正态分布进行参数估计的方法。所得估计具有良好的收敛性,同时模拟结果也表明该方法的可行性。     

指数分布场合基于逐次定数截尾步加寿命试验数据的统计分析

导出了指数分布场合基于逐次定数截尾步加寿命试验数据的最大似然估计和最好线性无偏估计.利用最大似然估计的渐近正态性导出了正常应力水平下平均寿命和失效率的近似无偏估计,利用最好线性无偏估计导出了正常应力水平下平均寿命和失效率的无偏估计.利用模拟方法研究了所给方法的精度.     

随机条件久期模型的贴近度新息构建方法

针对随机条件久期(SCD)模型伪似然估计方法的非有效性问题,分析了新息对数正态分布的可能,证明了经修正的对数正态分布不仅满足SCD模型新息构建要求,其在期望值设定和随机取值方面优于原有新息分布,并进一步在此分布基础上提出了贴近度新息构建方法,该方法不同于期望新息构建方法,目的在于产生更少极端值使拟合久期接近实际久期,进而提高模型拟合和预报性能.同时也证明了新方法能包含原新息构建方法,具有一般性.当然,新息的对数正态分布也保证了SCD模型卡尔曼滤波解具备有效性,属于非伪似然估计.最后,通过一组模拟数据证实了新息对数正态分布的可行性,以及所提贴近度新息构建方法的优越性.     

维修性评定

对维修时间服从指数、正态、对数正态分布的情况,本文给出了评定维修性、MTTR、最大维修时间、中位维修时间的置信上(下)限方法。     

对数正态分布下未来区间内故障次数的单样预测

基于产品寿命评估与预测理论, 研究了对数正态分布下未来区间内故障次数的单样预测问题. 引入胜算比, 给出了对数正态分布下未来故障次数的预测子及预测区间, 分析了预测精度的影响因素. 结合风电场对风电机组关键部件合理储备的工程背景, 利用工程实例验证了该方法的有效性. 据此, 对多台同时运行的设备合理规划关键部件的储备、优化维修保障策略具有明显的指导意义.     

基于有偏胖尾分布的随机波动模型估计及其检验

金融资产的收益分布普遍展现出两个重要的典型特征:"有偏"性和"胖尾"性,但目前绝大多数的随机波动模型都无法同时将上述两类典型特征综合纳入其估计的条件分布假定中.以上证综指和标准普尔500指数为例,通过引入有偏的广义误差分布(Skew GED)来综合刻画条件收益的有偏和胖尾特性,并运用马尔科夫链一蒙特卡罗模拟法(MCMC),探讨了在正态分布(Normal)、有偏的正态分布(Skew Normal)、广义误差分布(GED)以及Skew GEI)这4种条件分布假定下的随机波动模型估计方法,同时实证检验了不同分布假定下的随机波动模型对实际市场波动率的刻画精度和适用范围.     

基于 Johnson 分布体系的随机振动环境测量数据归纳

为了解决现有随机振动环境测量数据归纳方法不能处理非正态分布数据的难题,提出了利用John-son分布体系转换非正态分布数据进行处理的数据归纳方法。此方法基于Johnson分布体系理论,对Johnson分布选择准则中百分位点z值的确定进行了讨论,并给出了优化z值的选择流程,从而获得合适的Johnson分布转换非正态分布数据,并进一步确定出非正态分布情形一定概率下的随机振动环境测量数据上限。工程实例验证了该方法的有效性和实用性。     

信息不完全确定的动态随机多属性决策方法

针对属性权重信息不完全确定、属性值为正态分布随机变量且数据信息来自于不同时期的动态随机多属性决策问题,给出了正态分布数的运算法则,定义了正态分布数加权算术平均(NDNWAA)算子和动态正态分布数加权算术平均(DNDNWAA)算子,进而提出了一种信息不完全确定的动态随机多属性决策方法.该方法利用DNDNWAA算子和NDNWAA算子对正态分布属性值进行集成;利用正态分布属性值的方差和属性权重的随机性,通过建立优化模型确定最优属性权重;利用正态分布3σ原则、区间数比较的可能度公式和互补判断矩阵的排序公式对决策方案进行排序和择优.最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

基于基2-FFT的伪码快速捕获实现新算法

讨论了基于基2-FFT的伪码快速捕获方法,论述了其中常见的数据内插处理算法并提出Sinc数据内插新方法。Sinc数据内插算法采用Sinc内插滤波器来实现数据的精确内插,以满足基2-FFT的数据点数需要。仿真表明,采用Sinc数据内插方法实现的基2-FFT伪码快速捕获系统,其捕获性能优于传统的补零法和线性内插法。Sinc内插算法更适合在低信噪比下工作和对捕获时间有严格要求的系统。     

顾及局部特性的自适应3D矢量场反距离权重插值法

3D矢量场插值是拓扑分析与可视化应用的重要预处理步骤。针对反距离权重法(inverse distance weighted, IDW)在3D矢量场插值中参考样本选择缺乏科学指导以及无法反映矢量场局部特性的局限性,提出了一种顾及局部特性的自适应3D矢量场反距离权重插值法。首先基于距离影响度搜索初始样本集;然后对初始样本集进行分类,若其为小样本集直接采用IDW算法插值,若其为大样本集则基于矢量场局部线性近似进行优化得到优化样本集进行IDW算法插值。理论分析与实验结果表明,该方法能够自适应选择插值参考样本;并且插值结果在局部范围内符合矢量场的线性近似假设,插值结果更具有合理性;同时该方法还提高了IDW算法的插值精度。     

信息不完全确定的PROMETHEE方法及应用

提出一种信息不完全确定的PROMETHEE方法,该方法根据偏好指数和优序关系,利用决策者对训练集的排序和准则权系数的不完全确定信息等构建非线性规划模型,然后将非线性规划模型转换成线性规划模型,求解线性规划,得到训练集中方案在各准则值的偏好函数值和准则权系数,通过线性插值或样条插值得到决策方案在各准则值的偏好函数值,进而得到方案集中每一方案的偏好指数,按优序关系进行排序,得到方案集的一个部分或整体排序,最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

Interpolation Method Research and Precision Analysis of GPS Satellite Position

According to the precise ephemeris has only provided satellite position that is discrete not any time,so propose that make use of interpolation method to calculate satellite position at any time.The essay take advantage of IGS precise ephemeris data to calculate satellite position at some time by using Lagrange interpolation,Newton interpolation,Hermite interpolation,Cubic spline interpolation method,Chebyshev fitting method respectively,which has a deeply analysis in the precision of five interpolations. The results show that the precision of Cubic spline interpolation method is the worst,the precision of Chebyshev fitting is better than Hermite interpolation method. Lagrange interpolation and Newton interpolation are better than other methods in precision. Newton interpolation method has the advantages of high speed and high precision. Therefore,Newton interpolation method has a certain scientific significance and practical value to get the position of the satellite quickly and accurately.     

具有二次函数的多准则层次分类方法

提出了一种集成函数是二次函数且有训练集的多准则层次分类决策方法。该方法利用决策者对训练集的分类结果(属于最高分类和不属于最高分类)构建非线性规划模型,然后采用一系列处理方法将非线性规划模型转换成线性规划模型,求解线性规划,得到训练集中各方案准则值的偏好值和相应参数,通过线性插值或样条插值得到方案在各准则下的偏好值,并计算方案集中方案的与该分类一致性指标值和与低于该分类一致性指标值的差,以确定方案是否属于该分类,然后对不属于最高分类的训练集中的方案进行分类,并构建模型。继续上述过程,直到方案集中所有方案均进行分类为止。最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

重建二维轴对称电导率剖面分布的快速有效方法

用变形玻昂迭代法 ( DBIM)来重建二维轴对称电导率剖面分布 ,着重讨论了提高反演计算效率的方法。首先是利用数值模式匹配 ( NMM)解的 z向解析性 ,导出了 z向积分的解析结果 ,而径向数值本征模用线性插值 ,从而避免了二重数值积分 ;其次用双共轭梯度法 ( BCG)求解矩阵方程。数值模拟结果表明 ,采用上述方法后可以大大提高计算效率和改善成像质量。     

基于阈值判断的区域指导插值算法

针对传统图像放大算法对边缘区域划分不准确造成图像质量较低,而自适应插值放大方法模型复杂且计算量大的问题,提出一种基于阈值判断的区域指导(area directed threshold judgment, ADT)插值算法。该算法利用阈值判断的方法对插值点周围进行区域划分,结合近邻法和众数法确定插值点所属区域,根据插值点类型不同,利用不同权值大小的线性插值公式实现自适应插值,提高图像质量。仿真测试结果表明,与基于协方差的自适应插值算法相比,ADT算法在图像质量降低不显著的前提下,能显著提高插值速度;与双线性插值算法相比,图像峰值信噪比平均增加2.19 dB。     

B-spline patches and transfinite interpolation method for PDE controlled simulation

This paper is to discuss an approach which combines B-spline patches and transfinite interpolation to establish a linear algebraic system for solving partial differential equations and modify the WEB-spline method developed by Klaus Hollig to derive this new idea.First of all,the authors replace the R-function method with transfinite interpolation to build a function which vanishes on boundaries. Secondly,the authors simulate the partial differential equation by directly applying differential operators to basis functions,which is similar to the RBF method rather than Hollig’s method.These new strategies then make the constructing of bases and the linear system much more straightforward.And as the interpolation is brought in,the design of schemes for solving practical PDEs can be more flexible. This new method is easy to carry out and suitable for simulations in the fields such as graphics to achieve rapid rendering.Especially when the specified precision is not very high,this method performs much faster than WEB-spline method.     

双插值拟合的共形电磁矢量传感器阵列解相干

共形电磁矢量传感器阵列依附在共形载体的几何表面上, 具有很高的分布自由度。但是不同传感器回波的极化矢量随着所依附的共形载体法线指向的变化而变化, 导致无法直接用平滑类算法解决相干信号的参数估计问题。本文创造性地利用双插值拟合思想, 将子阵列虚拟平移后得到一个同极化分量的插值子阵列, 然后对插值子阵列进行极化平滑估计目标参数。同时, 为了降低插值拟合误差对插值子阵列数据的影响, 提出了一种双插值拟合方法实现了回波解相干并有效估计了信号的二维角度和二维极化角。最后,数值结果分析了双插值拟合误差和解相干性能。