广东省工业各行业发展水平的定量分析

利用多元统计分析中的聚类分析与因子分析方法，对广东省工业四十个行业发展水平进行分类，这对于加强宏观调控，促进国民经济协调发展有着重要的意义．     

Ⅰ型极值分布样本异常值的Irwin型检验

考虑Ⅱ型极值分布总体,给出了判断样本异常值的Irwin型检验统计量的分位点以及模拟试验的功效。其中部分结果已被国家标准GB6380—86所采用。     

(n,有,数)寿命试验中k个指数总体相等的假设检验

本文在（n,有,数）寿命试验中,在取得定数截尾样本条件下,构造了一种检验k（k＞2）个单参数指数总体相等的统计假设检验方法。     

带有未知参数的Shewhart (X)控制图的运行长度的分布

讨论了七种标准差估什方法对Shewhart X^-控制图的影响，通过对运行长度的分布角度对这七种参数估计做了比较研究，模拟结果显示三种中位数估计方法较其余四种有较好的稳健性。     

WOD样本密度函数和失效率函数递归核估计的逐点强相合性

考虑同分布宽象限相依(WOD)随机样本未知密度函数的一类递归型密度核估计量.利用WOD序列的Rosenthal型不等式,在一定条件下证明了该估计量的逐点强相合性,并讨论了失效率函数估计的逐点强相合性.     

PA样本下刻度指数族参数的渐近最优的EB估计

本文在PA样本下研究刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计,在刻度平方误差损失函数下导出参数的Bayes估计,利用核估计的方法构造了参数的EB估计,并且证明这种估计的渐近最优性,最后给出一个例子.     

基于非均等排序集抽样的符号检验

为检验未知总体的中位数,提出基于非均等排序集抽样的符号检验.通过比较符号检验的Pitman效率,表明非均等排序集抽样效率高于排序集抽样和简单随机抽样. 考虑到非均等排序集样本独立但不同分布,提出与秩次有关的加权符号检验,具体给出使检验效率达到最大的权数,并证明出最优权数具有适应任意分布性. Pitman相对效率的计算结果表明,非均等排序集抽样下最优加权符号检验优于排序集抽样下最优加权符号检验. 最后,对阔叶松树的一组真实数据进行了实际应用.      

小样本下基于贝叶斯空间估计的故障诊断算法

针对小样本下系统故障诊断问题,提出一种基于贝叶斯空间估计与主元分析(Principal Component Analysis, PCA)相结合的方法.首先运用主元分析离线建立SPE(Squard Prediction Error)统计量阈值和故障模式特征向量矩阵库,然后在小样本情况下通过利用故障先验信息,采用吉布斯抽样(Gibbs Sampling, GS)提取数据特征向量矩阵,再利用与故障模式特征向量矩阵的相似性,完成故障诊断.实验结果表明了此方法的有效性.     

基于独立成分分析降噪与集成分类器的疲劳脑电研究

疲劳驾驶是引起众多交通事故的重要因素之一,脑电作为一种直接反映大脑组织电活动的信号日趋成为评估驾驶疲劳检测与预警的研究焦点。本文提出了一种基于AdaBoost的组合型实验方法用于分析脑电检测疲劳驾驶。试验过程中针对不同受试者采用独立成分分析(Independent Component Correlation Algorithm, ICA)处理分析,继而进行样本熵、信息熵、模糊熵和AR系数的特征提取;最后运用AdaBoost将最小二乘向量机基于三种核分类器集成为一个强分类器。试验结果显示,采用AdaBoost分类器分类效果优于单个核分类器,对疲劳驾驶平均识别率达到93%,五折交叉验证准确率为91.04%,在一定程度上推动了基于脑电信号的安全驾驶辅助监控系统的研究。