基于偏最小二乘回归的可靠性增长费用分析

为消除武器装备可靠性增长费用建模中自变量之间的多重相关性,引入了偏最小二乘回归分析,并针对某型现役装备使用阶段可靠性增长费用数据进行了建模与分析。结果表明,与一般的多元回归分析相比,偏最小二乘回归分析避免了自变量之间多重相关性带来的问题,能够得到与实际经验相符合的模型。     

蚁群算法在水位流量关系拟合中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质.针对传统水位流量关系曲线拟合过程中存在精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来拟合水位流量关系,并将该方法与遗传算法及传统的优化方法进行比较.结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法.     

一种基于SVR的综合预测方法及应用

针对一类因变量具有复杂自变量、且不具备相同采样周期的预测问题，综合运用支持向量回归估计(SVR)、多元回归和主成分分析等多种数据分析技术，提出了一种综合预测方法，建立起了飞机故障率与其错综复杂的影响因素间的一种数学关系，并且采用航空装备质量控制的统计数据对所提出的方法进行了实验，预测结果显示了方法的有效性。在影响因素量化过程中，还引入了Pearson相关系数方法。     

区间系统鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的检验条件

讨论了区间系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的有限检验问题,给出了线段多项式鲁棒稳定性的充分必要条件,利用该条件对多项式多面体鲁棒稳定性和区间系统鲁棒镇定性进行了有限检验,并给出了相应的检验结果。该检验条件直观简明,利用它可非常方便地对这些区间系统进行鲁棒稳定性分析。     

基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类

针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的.     

左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.     

平图的transition多项式的Maple计算

将现有的计算方法改进得到了一种新的计算平图的transition多项式的方法。算法使用了圈置换的方法计算每个transition操作所产生的欧拉圈的数目。利用Maple软件编写出了该算法的程序,通过这个程序,可以实现任意一个平图的transition多项式的计算。     

应用型本科高校经管专业统计学教学实证分析 ——以莆田学院为例

针对应用型本科高校统计学教学效果不佳的现状,在莆田学院经管类专业展开问卷调查,并采用问卷数据进行实证分析。统计分析发现,学生对统计学的使用性认知有限、努力程度不足,统计学教学和考核偏理论、缺乏实际应用等问题。因子分析表明,影响教学效果的多个变量可降维为教师教学水平、学生学习投入、专业联系度、实践教学和教材适用度5个因子。回归分析表明,这5个公因子对教学效果均存在显著影响。最后,提出相关建议:提高教师教学水平、改变学生对统计学使用性的认知、增加实践学时等。     

二值响应数据贝叶斯中位数估计

中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性.     

基于柔度曲率曲线拟合的薄板结构损伤识别研究

提出了基于柔度曲率多项式曲线拟合的损伤识别方法,并用该方法对薄板结构进行损伤研究。采用有限元软件ANSYS进行模态分析,得到损伤薄板的模态振型和固有频率,进而得到X方向和Y方向柔度曲率,然后分别在X方向和Y方向进行多项式曲线拟合。基于拟合值与原始值的差值构造新的损伤指标。数值算例的结果表明,基于柔度曲率多项式曲线拟合的方法相比仅采用柔度曲率矩阵的方法能够更好地进行平板损伤定位,同时相比柔度曲率差等需要结构损伤前后模态数据的损伤识别方法,该方法不需要用到结构损伤前的模态数据,可以运用于难以获得健康结构的模态振型数据的结构损伤识别中。