α-混合样本下Pareto分布参数的经验Bayes双边检验

在弱平稳α-混合样本下,利用核估计构造了Pareto分布参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性,并获得了它的收敛速度.     

基于修剪树的优化聚类中心算法

针对传统聚类算法存在样本形状及孤立点敏感的问题,提出基于修剪树的优化聚类中心(Optimized Clustering Center Based on Trimmed Tree,OCT)算法.该算法自适应地寻找裁剪尺寸来修剪并分割最小生成树为森林,获取森林全部叶子结点并再次构造最小生成树,根据预设簇数n,修剪最小生成树...     

HERMITE型导数样本定理和Sobolev类上的混淆误差

证明了:如果函数f属于带有限函数类B2σ,p,1相似文献   

现代统计方法在建设工程造价变更研究中的应用

针对建设工程造价变更研究的特点,设计了统计调查样本基础数据表,建立了建设工程造价变更与其影响因子之间的多元线性回归模型     

舰船维修工时费率与物价指数的阈值协整关系实证研究

基于不同时期舰船维修工时费率与物价指数的波动特征,提出采用非线性阈值协整理论,建立了工时费率与物价指数的阈值向量误差修正模型,并分析模型估计、检验方法。鉴于研究对象的小样本性质,设计了基于参数化残差的Bootstrap仿真实验,实现模型的检验及估计。根据模型结果,对不同机制下工时费率与物价指数因果关系进行检验,并与线性协整假设下的检验结果进行比较。实证结果表明：工时费率与物价指数属于两机制非线性阈值协整系统,当对均衡态的偏离超过阈值时,系统向均衡态调整,并且工时费率的调整速度大于物价指数调整的速度;否则,系统不进行调整。在不同机制下,工时费率与物价指数存在不同的单向因果关系。     

一种新型的支持向量机约简方法及其应用

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据集常出现的训练速度慢、计算代价大以及实时性差等缺点,将基于密度的样本块划分法和基于欧式距离的边界样本筛选方法相结合,提出了一种新型的支持向量机约简方法。该方法首先进行空间块的划分,根据空间块的密度提取候选样本区域,并通过基于欧式距离改良的相对距离提取出大概率分布支持向量的边界样本。该方法既保证了训练样本的精度,又降低了计算代价,提高了泛化能力。工业应用结果表明了该方法不仅精度不低于SVM,并且计算速度远快于SVM。     

DNA保存与古DNA

正"波士顿色魔"案初步破解的报道,让不少人产生了这样的疑惑:DNA究竟能保存多久?DNA会随着时间降解(或称退化),它能保存多久取决于保存状况。暴露于诸如热量、水和阳光之类的因素,可导致分子降解得更快。保存DNA的最好办法就是将它冷冻,并密封在真空容器里。2012年,科学家估计出DNA的半衰期(指一个DNA分子支架上的半数键断裂的时点)是521年。这意味     

生物样本库

生物样本库作为医学研究的重要资源,是转化医学研究的基石。建立高质量的生物样本库对于探索新的治疗途径,开拓新的诊治手段,优化医药研发的资源配置都有极其重要的意义。     

基于样本优化的神经网络方法在储层裂缝识别中的应用

常规测井资料解释应用于非常规储层裂缝识别时,存在裂缝识别率低,储层评价不准确等问题;而成像测井方法(FMI)识别效果好,但成本过高。为了提高常规测井裂缝识别的准确率,首先采用BP(back propagation)神经网络方法,建立常规测井参数与裂缝发育程度之间的非线性关系。在神经网络样本选取上,引入K-means聚类算法,依据不同样本特征对其进行优化分类。最后,利用聚类结果分别建立更为精细的神经网络模型,并用于实际裂缝预测。将该方法应用于塔河油田碳酸盐岩储层A探井,识别结果表明:基于样本优化方法的裂缝密度曲线拟合效果(相关系数R分别为0.84、0.89、0.76)明显优于未考虑样本优化方法(R为0.58),验证了本文方法的优越性,可以将其作为一种识别储层裂缝发育程度的新方法。     

中国少数民族全基因组DNA高通量提取及其样本库建立

为保存中国不同民族基因组遗传资源,建立中国少数民族全基因组DNA样本库.按照临床采血标准,遵守知情同意原则,采集不同民族志愿者外周血2 mL,采用全自动核酸提取设备高通量提取DNA,经质量控制后编号入库,建立了包含545例样本的中国少数民族全基因组DNA样本库.本研究将为研究人类起源、环境与遗传背景相互作用提供物质基础,为探索疾病病因、诊断技术和治疗策略提供资源保障.