基于逻辑回归的滚动轴承性能退化评估

设备运行状态从正常运行到发生故障通常要经过一系列不同程度的,可以量化的性能退化状态,如果能对这些状态进行实时监测评估,可以帮助实现设备的智能维修。本文以滚动轴承为研究对象,提出基于逻辑回归的性能退化评估模型,并用美国凯斯西储大学轴承中心数据进行了验证,结果表明,该方法取得了良好的评估效果。     

回归生活——道德教育的应然选择

通过对当前道德教育现状的审视,指出学校道德教育与生活世界脱离是造成道德教育实效性低下的主要原因。道德教育要回归现实生活,在生活世界中进行有德性的教育是道德教育的应然选择。     

回归分析法在样本长度误差分析中的应用

在回归分析研究的基础上,采用最大似然法来确定回归方程的系数,并对线性假设进行显著性检验,最后对拟合效果进行量的分析,并给出样本长度在不同参数控制依据下的相对统计误差.     

空间自回归模型下的高校学费分析

为了使高校学费收费更加合理化,同时给有关部门提供更科学合理的参考依据,运用空间自回归方法,以中国高校收费的实际情况为背景,结合近年来中国经济生活各方面的发展出现的一些新特点,并且将城镇居民的生活水平也纳入参考标准范围内,计算出对于城镇居民来说较为合理的高等学校学费的一个实际金额。该分析成果对今后高校收费具有一定的参考价值。     

基于小波分解和残差GM(1,1)-AR的非平稳时间序列预测

提出基于二进正交小波变换和残差GM(1,1)-AR方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构建自回归模型,对低频信息则用灰色残差模型进行拟合;最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值.该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.实验结果表明,这种方法比传统的非平稳时间序列预测方法具有更高的预测精度.     

并形系统的3种网络DEA模型与应用选择

网络数据包络分析模型可以用来同时测算决策单元的系统及其每个子系统的效率.现有的网络数据包络分析模型可以分为独立模型和关联模型两类,且主要以并形和链形这2种基本网络结构为对象,研究其规模报酬不变假设下的效率评价问题.根据实际情况,将给出半独立并形系统的效率评价方法,并在规模报酬可变的假设下,建立一个并形关联网络DEA模型,用来测算纯技术效率和规模效率.对独立、半独立和关联网络DEA 3种模型的比较研究发现:独立网络DEA模型不符合管理实践;尽管半独立网络DEA模型具有实践背景,但理论分析和实证研究表明该模型应用价值有限;而关联网络DEA模型不仅具有实践背景,而且与其他模型相比系统效率评价结果具有较强的可分性,这些特质使其有理由成为目前并形系统效率评价的首选模型.     

回弹法检测混凝土抗压强度在兰州地区的试验研究

采用兰州地区常用的混凝土原材料及配合比制作混凝土标准试块,按照技术规程进行回弹值及抗压强度测试,对混凝土抗压强度与回弹值的相关关系进行了试验研究.根据最小二乘法原理,通过回归分析,建立了几种回弹值与混凝土抗压强度相关关系的数学函数模型;基于精度分析与国家测强曲线的比较,得到了兰州地区回弹法检测混凝土抗压强度地区测强曲线,验证了测强曲线的优越性;对影响混凝土测强曲线的因素进行了讨论.     

Latent ancestral graph of structure vector autoregressive models

A class of latent ancestral graph for modelling the dependence structure of structural vector autoregressive (VAR) model affected by latent variables is proposed.The graphs are mixed graphs with possibly two kind of edges,namely directed and bidirected edges.The vertex set denotes random variables at difforent times.In Gaussian case,the latent ancestral graph leads to a simple parameterization model.A modified iterative conditional fitting algorithm is presented to obtain maximum likelihood estimation of the parameters.Furthermore,a log-likelihood criterion is used to select the most appropriate models.Simulations are performed using illustrative examples and results are provided to demonstrate the validity of the methods.     

基于岭回归径向基神经网络的MIMU误差建模

对MEMS（Micro Electro Mechanical systems微电子机械系统）IMU（Inertial Measurement Unit惯性测量单元）的随机漂移和误差进行建模和补偿是提高捷联惯导系统性能的主要方法之一。为了避免径向基（RBF）神经网络输出之间可能存在的复共线性,更加准确有效的对MIMU的输出误差建模,提出将岭回归径向基神经网络用于MIMU的误差建模中。通过与时间序列建模方法的仿真比较表明,在对MIMU误差补偿上所建立的岭回归RBF网络与四阶AR模型方法精度相当,比一阶AR模型精度高,而且无需对数据平稳性处理。

Abstract：

It is one of the main methods to improve the performance of Strap-down Inertial Navigation System for compensating the random drift and bias of MEMS （Micro Electro Mechanical systems） IMU （Inertial Measurement Unit）. In order to eliminate latent multicollinearity of radial basis function neuron network output layer and model the drift and bias of MIMU accurately,the radial basis function neuron network based on ridge regression method was proposed which was applied in modeling and compensating MIMU errors. The simulation shows,compared to the AR model,the precision of compensation of MIMU error using radial basis function neuron network based on ridge regression method is equal to the fourth order AR model,better than first order AR model,and no data stabilization processing.     

呼唤诗意世界的回归——读刘春新著《一个人的诗歌史》

中国是诗的国度,可是,现在还有多少人在写诗,又写出了多少好诗呢?王小波说过,一个人只拥有此生此世是不够的,还应该拥有一个诗意的世界。可是,现在还有谁在读诗,还有多少人从内心里对诗心存敬意呢?对于诗歌,我一向是喜爱的,曾经有两个