删失分位数回归模型的经验似然置信区域

在独立同分布条件下,利用光滑经验似然方法,讨论了删失分位数回归模型参数的经验似然置信区域.     

应用粒子群算法从已知数据中确定置信测度和似然测度

应用粒子群算法确定置信测度和似然测度,针对2种模糊测度的特点,对基本粒子群算法进行改进.通过与基本粒子群算法和遗传算法的分析和比较,验证了改进算法的有效性和高效性.     

基于一次性检测数据的几何型元件串联系统可靠性的置信限

利用一次性检测数据讨论了几何型元件串联系统可靠性的置信限问题.根据可靠度极大似然估计的大小对成功数组样本点进行排序,在实验成功总次数已知的情况下,给出了串联系统可靠性的精确置信下限,证明了其经典精确性和最优性,进而给出串联系统可靠性的近似置信下限,并对近似置信下限的精度进行了讨论.     

基于置信区间的仿真试验结果决策分析方法

仿真试验结果是衡量仿真置信度的重要依据,也影响着决策者对仿真试验的信任程度。为提供辅助决策支持,提出了基于置信区间的仿真试验结果决策方法,并讨论了统计决策的风险函数。通过对由仿真输出抽样计算得到的评估参数的置信区间与接收区间进行比较,提出了仿真试验结果的模糊一致性分析方法,其结果可作为完善模型及优化参数的参考信息。在水下目标辐射噪声仿真系统中的应用实例表明,方法在利用各阶段仿真输出的反馈信息方面呈现出优势。     

基于SVM与Mean-Shift的非刚性目标跟踪框架

针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的比例缩放目标框并选择最优者以适应目标尺度变化。以此时的目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,进行下一幅图像的跟踪,直至完成整个序列图像跟踪任务。实验证明,该方法适用于动态背景及非刚性目标的跟踪,且实时性较好。     

大庆外围油田的安全混输温度界限研究

大庆油田外围油田的集输系统绝大部分采用环状掺水流程,该集输系统受单井产量低,气油比低、井口出液温度低、集输半径大,原油凝固点高等因素的影响,集输系统生产能耗一直偏高。针对油田生产的这种现状,经过两年的现场试验及相关理论研究,给出了适合该类集输系统安全运行的技术界限,为外围油田环状集油工艺低温运行探索了新的途径,也为实现油田不加热集输提供技术支撑。     

低渗透挥发油藏回注溶解气开发注采参数界限

低渗透挥发油藏回注溶解气在开发初期地层压力较高,存在“采油易,注气难”,随着地层压力的降低,开发中后期又会出现“采油难,注气易”的情况。因此,明确注采参数的界限是制定开发技术政策的前提。本文通过建立注采参数界限模型,推导得到已知地层压力下的最大采油速度、最大回注比以及临界压力的表达式,结合实例油藏绘制注采界限图版,研究了多因素对注采参数界限的影响规律并提出开发技术政策建议。结果表明,注采参数界限及图版准确可靠,能够反映实际生产情况;注采参数界限受注采能力、地层压力、采油速度、井网类型、井网密度等因素的影响,并且存在相应规律;溶解气应尽量全部回注,适当增大井网密度,在开发初期提高注气井比例,并根据回注比确定采油速度,在开发中后期降低注气井比例,提高采油速度,从而保障高质高效开发。     

作图法处理数据实验结果的不确定度评定

利用不确定度概念,从理论上给出了利用作图法处理数据实验结果不确定度评定的规范化方法,通过实例论证了作图法处理数据不确定度评定的可行性,为采用作图法处理数据实验结果的不确定度评定提供了理论依据和可行的操作方法。     

有不等式约束的回归模型的置信带

建立置信带在回归分析中得一个重要的问题,但在有约束的回归问题里,这个问题并没有很好地解决,在此文中,我们研究有约束的回归中的置信带,从文中的结论我们可以看出有约束的回归中的置信带与无约束的情况有较大的不同。     

对指数分布定总时有替换可增长型数据的NATURAL字典排序法的改进

通过引入随机化方法对处理指数分布定总时有替换可增长型数据的NATURAL字典排序法给予了改进,进而改进了对产品可靠度置信下限的估计。