指数分布下的产品可靠性抽样检验

对于失效时间遵从指数分布,本文提出了定时截尾样本下可靠性抽样检验方案的统计方法.质量统计是不可靠度的矩估计的严格增加函数,利用渐近正态分布样本量和接受常数被近似确定.     

基于多分辨率直方图的图像检索

文中提出了一种新的基于多分辨率直方图的图像样本检索方法.该方法首先提取检索图像在不同分辨率情况下的信息,然后统计多分辨率直方图作为特征索引的信息.不同分辨率下的图像体现了原图像的颜色空间分布,将其视为不同的样本进行检索,并使用不同的策略对各个样本的检索结果进行融合.实验验证了基于多分辨率的样本检索在不同融合策略情况下的检索性能,并与一般的基于颜色直方图的单样本检索进行比较.结果表明,所提出的新方法比基于颜色直方图的单样本检索性能好.     

两参数指数分布模型多重模糊假设检验的贝叶斯方法

模糊假设检验是统计决策中处理模型概念的一种非常重的情形，对于双参数指数分布尺度参数的多重模糊假设检验，本文在定数截尾样本情形，研究其贝叶斯解，先验分布考虑了Jeffreys先验和共扼先验。     

压力容器钢疲劳裂纹扩展速率曲线测试的小样本方法

提出了一种测试压力容器钢疲劳裂纹扩展速率的小样本方法,可以综合利用历史数据和当前试验数据确定疲劳裂纹扩展速率曲线.与仅能利用当前试验数据的传统方法相比,在精度相同的情况下,可以节省大量试件;在试件数量相同的情况下,可以大大提高测试精度.     

总体比例的分级Bayes估计

在总体比例的Bayes估计中，引入超先验，得到总体比例的分层先验分布，在此先验下，给出总体比例的分级Bayes估计量，当总体比例值较小时，Bayes估计量是分级Bayes估计量的一个特例。     

二元Poisson求和公式及Shannon型样本定理

经典的Shannon样本定理是关于用可数个样本点的信息对有限带(Band-hmited)信号函数进行恢复.文章利用二元Poisson求和公式证明了未必带有限的二元函数的Shannon型样本定理.文中所有结论不难推广到n(＞2)元函数中去.     

基于支持向量机的模式识别方法

介绍了由Vapnik等人提出的统计学习理论和由此发展的支持向量机，分析了其应用前景和研究方向，两个算例表明，在模式识别领域中，采用支持向量机这一新方法，具有其他传统方法不可比拟的优势。     

一类试卷诊断模糊聚类模型

基于截集水平的最小偏差平方和，给出了一类最优模糊聚类的方法，并建立了试卷诊断分类模型，进一步得到了每一类中各样本的主要共同特性，最后给出了一个通过Matlab程序实现的实例。     

小样本复杂系统可靠性增长评定研究

小样本复杂系统的可靠性增长评定具有变母体、试验费用昂贵、试验样本少等特点,用经典统计方法解决这类问题有很多缺陷。采用Bayes方法,综合利用可靠性增长试验过程中的全程信息,结合最大熵方法融合各种来源信息,对可靠性增长的非齐次泊松过程进行了动态描述,在较小样本情况下评定了其可靠性水平。最后,根据提供的模型和方法给出了工程实例。     

运用竞争反样本的人脸认证算法

为了在认证中增强类间可鉴别性,通过引入竞争反样本,提出一种新的人脸认证算法.算法中,测试人脸不仅与所声明客户人脸进行匹配比对,同时也与各竞争反样本逐一计算匹配分值.所有分值综合起来,形成最终认证决策.设计最近邻反样本决策、全体反样本决策、最近邻域反样本决策等3种方案,并结合开集模式的人脸认证领域分别在多个人脸库、不同特征和不同分类器上进行实验和比较.在该文的测试中,新算法的3种方案与原有基于相似度的认证算法相比,错误率依次平均降低25.13%、30.24%、30.97%.