考虑右删失数据的改进Jelinski-Moranda软件可靠性模型

针对软件可靠性测试停止时间不对应失效的右删失问题,给出考虑完全右删失失效数据的改进Je-linski-Moranda(J-M)模型。定量分析了右删失失效数据对可靠性参数评估值的影响,在此基础上分别给出基于残存缺陷比率、失效率以及可靠度函数的软件可靠性测试停止准则。最后将改进模型应用于一组失效数据集,计算结果表明,改进后的模型可充分挖掘右删失数据中蕴含的时间信息,得到更准确的参数评估值。并且所提出的停止准则可有效指导软件可靠性测试活动的开展,具有较好的工程应用价值。     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中,随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差.针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model,NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法.首先,需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数.其次...     

基于二维密度加权算子的群体评价信息集结方法

群体评价中已有的信息集结算子都没有考虑到信息分布的疏密情况,且其评价信息又通常为二维数据,为此,提出了一种基于二维密度加权算子的群体评价信息集结方法.定义了二维密度加权算术平均(TDWA)算子和二维密度加权几何平均(TDWGA)算子2种新的集结算子.将新算子应用于群体评价的信息集结中,并分别给出了群体评价(二维)数据的分组与群体密度权向量的具体确定方法.最后,给出了一个具体的集结算例.     

基于主基底分析的两阶段变量筛选方法

在实际系统分析及建模中,人们往往需要保留一些特别重要的分析变量。本文改进了基于主基底的变量筛选方法,分两个阶段来筛选系统分析所需变量。用重要变量构建初始主基底超平面,作为筛选其他普通变量的起点。该方法既结合了人们的定性分析经验,又保留了基于主基底分析的变量筛选方法能够自动筛选系统分析所需最简变量集合的特点,达到了数据降维目的。实际案例分析验证了该方法的有效性。     

基于Bayes估计的多传感器数据融合方法研究

对多传感器数据融合方法进行研究 ,以 Bayes估计理论为基础得到了多传感器最优融合数据 ,并将它与其它方法得到的融合数据进行了比较 .     

雷达组网中联合数据关联与偏差估计方法研究

针对雷达组网目标跟踪系统中,单雷达系统偏差严重影响多雷达航迹数据关联及融合跟踪质量的问题,提出了一种联合数据关联与系统偏差估计的方法。该方法利用对雷达系统偏差不敏感的新特征量———目标参照拓扑对多雷达航迹进行自适应的预关联,然后根据关联质量选择可靠的关联航迹对作为雷达系统偏差估计的先验信息,最后应用递归最小二乘算法进行偏差估计,估计结果可为预关联过程提供依据。在无需外界提供关联先验信息的情形下,该方法实现了对静态系统偏差的在线估计,从而可以进行及时的校准,保证了后续数据处理的有效性,具有很高的工程应用价值。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于MapReduce的大规模数据集流形学习降维研究

信息技术的快速发展导致了数据规模的爆炸式增长,传统的机器学习、数据挖掘算法面临新的 挑战. 流形学习克服了传统线性降维算法的不足,成为十年来降维研究的热点领域. 然而流形学习 算法复杂度高,对于大规模的数据集并不适用. 针对大规模数据集下的流形学习降维问题,提出了 基于MapReduce 的分布式流形学习算法. 该算法采用局部敏感哈希函数将相似点映射到同一个桶中,利用流形具有局部欧氏同胚的性质,在每个桶内采用欧氏距离度量点之间的测地距离,桶之间采用 中心点及边缘点来计算修正的测地距离. 在大规模的人工合成数据集和真实数据集上的实验表明,该算法能有效地估计数据点间的测地距离,适用于处理大规模数据集的降维问题.     

一种改进的多传感器多目标跟踪联合概率数据关联算法研究

联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增,会出现计算组合爆炸现象。因此,提出了一种改进算法,即对多传感器多目标量测进行同源划分,将多传感器对多目标的跟踪问题简化为单传感器对多目标的跟踪问题,然后将JPDA当作一种组合优化问题,采用连续型Hopfield神经网络求解关联概率。经仿真研究表明,该方法不仅克服了JPDA算法在多传感器多目标跟踪问题中的缺陷,还提高了跟踪精度。     

董事会特征对内部控制质量的影响——基于我国A股上市公司面板数据研究

以2008~2012年在我国A股上市的公司为样本,采用面板数据模型,并应用Driscoll-Kraay标准误差方法对模型标准误进行修正,就我国上市公司董事会特征对内部控制质量的影响进行了实证分析。实证发现,内部控制质量与董事会规模、董事会会议次数负相关,与独立董事比例正相关。董事长和总经理两职分离的领导权结构有利于提高内部控制质量。异地独立董事在一定程度上有助于公司内部控制质量的提高。这说明我国上市公司董事会特征能够在一定程度上影响公司内部控制质量。     

基于联合像素模型的InSAR干涉相位稳健性估计

针对InSAR处理中存在图像配准误差时,由特征值估计噪声子空间维数失效的问题,提出了一种基于干涉相位和特征向量构造的投影矢量来确定噪声子空间维数,进而估计InSAR干涉相位的方法.该方法在图像存在配准误差时,不仅能够准确地估计出噪声子空间的维数,同时增强了联合像素方法估计干涉相位的实用性和稳健性.通过仿真数据和实测数据的处理结果验证了方法的有效性.