小样本多技术状态性能可靠性的仿真评估方法

针对大型产品性能试验的多技术状态、小样本特点,提出了基于环境因子仿真的性能可靠性评估方法。运用仿真技术获得了环境因子的仿真结果;利用环境因子将多技术状态下的试验数据折算为产品设计状态下的性能试验数据,基于折算后的性能试验数据得到了产品性能可靠性估计。最后,通过一个仿真实例说明了折算模型具有稳健性。     

带有偏好锥的样本数据包络分析方法研究

针对传统数据包络分析方法无法依据确定参考面提供评价信息的弱点,给出了带有偏好锥的样本数据包络分析模型(PSam-C2WH)和相应的SCDEA有效性及弱有效性概念。分析了(PSam-C2WH)模型的性质以及它与传统DEA模型之间的关系,探讨了(PSam-C2WH)模型刻画的SCDEA有效性及弱有效性与相应的多目标规划非支配解之间的关系。进而,分析了决策单元在样本可能集中的分布特征、投影性质和模型含义等问题。     

Gauss波包的几何描述

改进了R.Penrose的方法,对自由粒子的Gauss波包波函数(概率幅度)赋予了更清楚的几何描述.并将波包中含有的每一个可能k值的平面波,解释为随机过程的一个可能的周期性样本函数,进而解释了“几率包的收缩“.     

Rasch模型在李克特量表中的应用

阐述传统测量方法在李克特量表分析中的固有缺陷,即测验依赖与样本依赖,项目间以及项目选项间计分方式的不合理性的基础上;通过研究实例说明Rasch模型中处理这些问题的方法,并阐述了所用方法的客观性。通过比较,说明Rasch模型是一种客观等距的测量模型。     

制造业强国的未来是3D的吗？——3D打印的中国样本

没有人试图创新、自主研发，甚至没有人打算寻求新的供应商。     

“美好城市”之惑 中国未来城市的四个国外样本

4月26日,世博园结束了连续六轮的世博会试运行演练。据悉,每天涌入世博园的游客从5万、10万到20万、30万一路攀升,最高时客流量更是接近40万人次。经历六次拉练,现场秩序已经明显改观。     

一种基于YOLOv5的小样本目标检测模型

深度学习技术在目标检测领域取得了显著的成果，但是相关模型在样本量不足的条件下难以发挥作用，借助小样本学习技术可以解决这一问题。本文提出一种新的小样本目标检测模型。首先，设计了一种特征学习器，由Swin Transformer模块和PANET模块组成，从查询集中提取包含全局信息的多尺度元特征，以检测新的类对象。其次，设计了一种权重调整模块，将支持集转换为一个具有类属性的权重系数，为检测新的类对象调整元特征分布。最后在ImageNet-LOC、PASCAL VOC和COCO三种数据集上进行实验分析，结果表明本文提出的模型在平均精度、平均召回率指标上相对于现有的先进模型都有了显著的提高。     

使用BP算法时应考虑的若干问题

归纳总结了使用ＢＰ算法时可能涉及到的问题和一些技巧。尤其对学习方法的选择、隐居数和隐层单元数的选择、学习步长的选择、避免局部最小的方法、学习样本的选择、激活函数的选择等都作了详细的介绍。     

基于偏最小二乘模型的无人机航材需求预测方法

针对无人机航材存在样本数据量少,影响因素多且复杂多变,以及库存需求预测精度不高等问题,对现有经典小样本下航材需求预测方法进行系统分析,并利用偏最小二乘回归方法在处理小样本数据、变量多重相关性等方面的独特优势,提出了基于偏最小二乘的无人机航材需求预测方法.选取无人机的飞行时间、飞行起落次数、操控人员熟练程度、异常环境温度、异常环境湿度、航材故障率、维修人员技术水平、维修资料等参数,对偏最小二乘法进行原理及模型建模步骤分析,构建了无人机航材需求预测模型,并进行航材影响因素研究.实验结果表明:该模型较其它常用预测模型的精度有所提高,预测结果的平均相对误差绝对值为4.87%,表明该方法可以应用于无人机航材需求预测,能够满足实际需要.     

样本均值函数的期望及收敛速度

本文给出了样本均值X的函数f(X)的数学期望、方差的求法及其余项的收敛速度。