内部审计准则对审计抽样的定义值得商榷

《内部审计准则》对审计抽样的定义只适用于部分内部审计项目,而不适用于所有内部审计项目。《内部审计准则》对审计抽样的定义带有明显的统计抽样特征,因而是错误的,至少是不准确或不严谨的。     

过抽样混沌序列的语音通信加密应用

通过对混沌系统特性的研究,设计出一种安全性高、加密速度快的通信加密方案.首先根据数字混沌序列的特性对混沌的迭代过程进行改进,实现对Chebyshev混沌序列的过抽样处理.设计语音信号传输系统,在发送端实现混沌序列对语音信号的加密,调制后进入高斯白噪声信道,在接收端接收到密文后对加密语音信号进行解调和解密,得到解密后的语音信号.实验证明,过抽样技术应用在混沌扩频通信中,可以极大地提高无线通信的保密性.     

预期短缺ES估计的稳定性分析

在风险管理中,风险量度估计的稳定性对金融机构的经济资本确定及风险分配起着重要的作用.本文从预期短缺(ESα)估计的稳定性角度分析重要性抽样技术和Monte Carlo模拟在估计信用资产组合ESα方面的差异.结果表明,由于组合损失分布尾部事件的稀有性,与传统的Monte Carlo模拟方法相比,运用重要性抽样方法估计的ESα比较稳定,且生成的风险贡献能够明显地体现出资产间不同的风险特征.     

变载频带通信号的多速率采样

对处于非整数带位的带通信号,一阶采样往往要引起频谱混迭。提出了一种用多抽样率技术实现欠采样的方法,借助于修正采样率,该方法较好地解决了可变载频带通信号的频谱混迭问题。还提出了用多抽样技术实现欠采样的三种方式     

实验数据精密处理方法之统计学研究

通过引入ε(n)函数并论述其性态 ,简单明了地优化了来自正态母体的统计量S1、T1的统计特性 ,并使其数字特征和抽样分布的表达式得以简化 ,从而提高了它们在理论研究与工程实践中的应用价值。     

尾矿坝振动实验数据样本容量的优化研究

针对铀尾矿坝振动实验逸出氡累积浓度数据样本容量设计的主观性,本文基于偏向角绝对值均值递减还原逸出氡累积浓度曲线,采用随机起点等距抽样方法,得到不同样本容量的数据子集;通过曲线拟合和样本决定系数度量不同子集对还原实验数据集的代表能力。在保障实验研究精度条件下,得到使实验成本较优的最小样本容量,实验结果表明在样本决定系数大于0.98时,优化后样本容量为实验数据样本容量的10%以下。     

结合节点计算能力的MapReduce负载均衡方法

MapReduce是大数据计算领域广泛使用的编程模型,默认的Hash分区方法易导致数据倾斜,使各计算节点负载不均衡,影响了整体计算性能并造成了大量集群资源浪费。针对这一问题,提出一种结合节点计算能力的分区方法。通过运行一个独立的抽样作业,利用Reservoir抽样算法抽取待处理数据并统计样本里关键字的位置和频次;根据关键字的统计数据制定分区策略,使各分区负载与节点计算能力达到平衡,同时优化网络开销;以全量数据为输入运行计算作业,并采用已制定的分区策略对中间数据进行分区,得出计算作业的运行结果。实验结果表明,方法使各节点负载更加均衡,可明显提升计算作业执行效率。     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

基于MCMC方法的虚拟试验贝叶斯校准研究

虚拟试验利用计算模型研究复杂物理过程,并预测其性能.计算模型输入参数中通常包含部分固定但未知参数,可利用计算模型结果和少量有限的试验数据校准未知参数,并研究存在建模不确定性时虚拟试验的预测问题.提出了一种贝叶斯统计方法,采用高斯过程为仿真计算模型以及模型不确定性建模,利用Markov chain蒙特卡罗抽样方法计算校准参数和仿真模型预测后验分布.设计测试算例演示所提出方法的高效性.     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。