洪水频率分析的非参数密度变换模型研究

以非参数统计理论为基础,把变换理论和非参数统计理论结合起来,建立了洪水频率分析的非参数密度变换模型．通过变换,改进了非参数核密度估计方法,避开了窗宽选择问题,提高了小样本的估计精度．     

条件密度随机窗宽双重核估计的相合

在统计估计及检验中,有时涉及到基于样本(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n)直接估计未知条件密度f(yx)的不少参数方法,而双重核估计就是较常用的一种.许多学者已讨论了f(yx)的双重核估计量f_n(yx)的相合性及收敛速度,但从应用角度来看,此估计量仍有不便之处.在密度估计的情形,Devroye提出了“自动选择窗宽”核估计的概念,即窗宽完全由样本确定.本文推广这种思想于上述估计量,讨论其一致强相合性,并作为应用,顺便得到其“近邻估计”的强相合性.     

φ混合样本下频率插值密度估计的强相合性

Scott 1985年提出频率插值密度估计,并在独立样本条件下证明其均方误差收敛速度快于直方图估计,且达到与密度核估计一样的速度,所以它是一种较好的密度估计.Carbon等1997年在α混合样本下证明频率插值密度估计的强相合性及其收敛速度,Nadia和Sophie2010年将其结果推广到多元情形.本文则是将这些研究推广到φ混合样本情形,证明频率插值密度估计的强相合性,获得较好的收敛速度,并减弱了结论的条件.     

Parzen窗核密度估计的大规模数据模式分类隐私保护方法

 针对大规模数据集上的模式分类任务, 提出基于Parzen 窗核密度估计的模式分类隐私保护算法。利用Parzen 窗算法对原始大规模训练集服从的概率密度进行估计, 根据估计的概率密度函数构造la 个替换训练样本, 其中l 为原始样本的数目, a 通过10 折交叉验证方式确定。最后发布替换训练样本进行模式分类, 以实现原始数据上的隐私保护。在Adult 数据集上的仿真实验充分验证了算法的有效性。     

密度核估计中窗宽选择的一种新方法

提出了密度核估计中窗宽选择的一种新方法,并通过选取适当的核函数,推导出决定窗宽选择的数学表达式,最后在均方误差(MSE)意义下,通过与交叉验证法(cross-validation)进行比较,说明在未知总体分布的情形下,用此方法选择最优窗宽是很有效的一个途径.     

多元有限值变量密度估计

设X_1,…,X_n为取值d维离散分布的iid样本,本文讨论了离散概率P(x)的核估计,在积分均方误差(MISE)准则下,优于常见的频率型估计及相应的一些性质.     

一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法

为抑制CDMA系统中的多址干扰,提出一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法.该算法直接由观测信号样本出发,使用核函数估计分离信号的概率密度函数,并结合梯度下降法和似然比准则进行目标用户的信号检测.计算机仿真及与其他算法的比较表明,该算法抑制多址干扰的能力介于FastICA检测和最小均方误差(MMSE)检测之间.     

变系数模型的核权二次推断函数方法

利用二次推断函数的思想,以一系列基矩阵的线性组合来逼近工作相关矩阵,建立了纵向数据变系数模型的核权二次推断函数(QIF),基于此得到函数系数的局部线性估计,并证明了估计的渐近性质.实际中样本量和适合的窗宽并不能保证独立结构拟合的核估计总是最好的,通过适当扩大窗宽,在局部范围内引入样本相关性,既可以提高估计的效果,又不会造成"过拟合"的现象.模拟中也给出了一种选取QIF窗宽的一种实用方法.     

核估计的一致强相合性

本文研究了样本函数的密度核估计一致强相合性。改变了窗宽条件,扩大了核估计的适用范围。     

基于局部多项式估计方法的ROC曲线估计

在医学诊断检测中,对于连续的检测结果,通常用ROC曲线来测量其准确性.作者研究了常用的ROC曲线的非参数估计,并给出一种新的核光滑估计方法.使用这种新方法,不但可以减少均方误差,而且只需用一个窗宽来估计,克服了Lloyd方法的缺点.     

基于遥感影像的最大似然分类算法的探讨

通过对最大似然分类算法的研究,并将其与马氏距离分类法在相同情况下进行对比试验,结果表明,最大似然分类方法对于光谱特性呈正态分布的遥感影像能提供较高的分类精度,而对于光谱特性呈非正态分布或偏离正态分布总体的遥感影像,最大似然分类法的实际分类效果并不理想,进而分析最大似然分类法的适用性.     

回归模型参数检验及多克隆抗体效价的回归分析

利用经验似然方法研究一元线性回归模型参数的检验问题, 构造了相关检验的检验统计量, 并在零假设下获得了检验统计量的极限分布. 结果表明, 该方法可用于多克隆抗体稀释倍数与有色物吸光度值(OD值)的建模.     

基于概率积分变换与似然比的高维相关性检验

高维相关性的拟合优度检验是Copula尤其是高维Copula实践应用中遇到的复杂课题。为了解决这一难题,该文将Berkowitz在2001年提出的基于概率积分变换的似然比检验单变量分布的方法推广用来做多变量分布的拟合优度检验,特别是用来检验高维copula的拟合优度。通过Monte Carlo模拟对比实验,结果表明基于概率积分变换的似然比检验统计量对高维相关性的拟合优度具有很强的检测能力,同时对小样本数据同样有效。     

基于模糊信息优化处理法的膨胀土分类

针对膨胀土胀缩性“高低”划分属于模糊概念，应用模糊信息优化处理方法对国道G316公路沿线某段膨胀土滑坡区域膨胀土进行分类。首先将22组土样的试验资料，按照二维正态信息扩散公式分别建立液限、塑性指数、含水量和胀缩等级之间的模糊关系矩阵R，然后将10组验证土样的液限、塑性指数和含水量按一维信息分配公式进行信息分配，求得原因集Xo；最后通过两级模糊近似推论得出了该10组土样的分类结果，并将其与灰色系统理论方法的分类结果进行比较，其中7组的分类完全相同，而其余3组土样的分类精度则更高。结果表明该方法是一种有效的膨胀土分类方法，可以为膨胀土的工程治理设计提供参考。     

基于模糊C均值聚类改进的最大似然分类法

基于参数密度分布模型的最大似然分类法(MLC)是遥感影像经典分类方法之一,它具有清晰的参数解释能力、易于与先验知识融合和算法简单而易于实施等优点,但是由于遥感数据具有高度的模糊性和随机性,使得贝叶斯(Bayes)判别函数中的均值向量和协方差矩阵很难准确确定。因此首先利用模糊C均值聚类得到模糊划分矩阵,然后基于模糊划分矩阵计算出每一个聚类类别模糊均值和模糊协方差矩阵,并利用模糊均值和模糊协方差矩阵来代替贝叶斯判别函数中的均值向量和协方差矩阵从而建立一个新的判别函数,最后与传统的最大似然分类结果进行比较,结果表明改进后的最大似然分类法在总体精度、Kappa系数均优于传统的最大似然分类方法。     

基于土拱效应的桩承式路堤承载变形计算研究

从桩土差异沉降、土拱效应、荷载分配三者的关系出发,提出桩体向上刺入路堤的体积等于土拱区体积的压缩量的假设,通过对桩承式路堤进行力学分析,并结合其变形协调特性,推导出用差异沉降表示的桩土应力比以及拱高的计算公式.采用模型试验和数值模拟结果对该方法进行了验证,并分析了桩土面积置换率、填土高度、填土内摩擦角对桩土应力比以及拱高的影响.结果表明了该方法所求得结果与实测值较为接近,验证了其合理性.     

一种基于高斯模型的人脸检测方法

提出了一种在复杂的灰度图像上使用高斯模型检测人脸的方法．该方法首先使用自组织映射网络为每个训练样本确立类别标签,然后用改进的Ksher线性判别模型对所有样本进行投影以尽可能拉大各类之间的距离,最后使用高斯分布对每类样本进行建模．高斯分布的参数使用极大似然估计法求得．实验显示,该方法的检测正确率令人满意。     

海泥海砂混合料最大干密度确定方法研究

海泥海砂混合料能否作为海堤填料,很大程度上取决于混合料的最大干密度。因此,如何准确确定最大干密度就显得至关重要。通过轻型击实试验、相对密实度试验、振动台试验等室内试验对海砂海泥混合料最大干密度确定方法进行比较分析研究,得出以下结论:当海泥含量比较多时,击实法得到的干密度大于振动台法,这主要是由于击实试验采用的为干法;在粉碎过筛的过程中,土体结构遭到破坏,土体中的含水率明显变小;而振动台法则直接采用原样土进行试验,更符合现场施工情况。从不同比例掺合料的含水率来看,当海砂海泥比例小于1.5∶1时,此时的掺合料处于饱和状态,采用振动台法更加适合;当海砂海泥比例大于1.5∶1时,混合料含水率小于饱和含水率,相对密实度法得到的结果较振动台法更加准确,此时应采用相对密实度法确定最大干密度。     

基于概率分布的涡轮叶片冷却效果试验数据处理方法研究

应用基于概率分布的统计分析方法对涡轮叶片冷却效果试验的试验数据进行了进一步的精细处理,以便通过参数估计与统计推断得到更加准确的试验数据结论。绘制了上述间接测量值单个状态水平下的正态概率图、箱型图及概率密度分布图加高斯拟合曲线,对各测量数据值对正态分布的符合程度进行了定量分析,指出了离群值及置信区间。根据数据处理结果分析了影响数据概率分布好坏与否的关键因素,对该类试验具有较强的参考价值与实用价值,补充完善了相关试验领域的空白。     

X区块低孔渗气藏储层特征及分类评价研究

在岩心实验、物性实验、压汞实验、核磁共振实验等资料综合分析的基础上,结合测井资料、试采资料,对X区块主要目的层H2~H6层位储层特征及分类评价方法进行研究。研究表明,储层岩性以细砂岩为主,岩石成分以石英含量居多;储层以低孔低渗、特低孔低渗地层为主;孔隙结构中岩石孔隙喉道对储层渗流能力具有明显的控制作用,可动流体饱和度、可动流体孔隙度受储层物性的影响较大。根据储层特征,提出了孔渗关系图谱,用于描述地层流体分布特征与地层孔渗关系。应用K-means聚类分析的方法建立了储层分类评价标准,利用Fisher线性判别方法建立了储层类型判别函数,应用效果与测井资料符合程度高。储层分类方法可为寻找研究区相对优质的储层位置提供依据,为其他区块勘探提供指导。