古典概型中样本空间选取教学法探讨

本文讨论了在古典概型教学中最重要,也是最基本的问题：样本空间的选取方法及在此问题中初学者易犯的各种错误与确定样本空间的正确思考方法及技巧。     

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。     

双参数指数分布顺序统计量的概率分布性质

设[Xk,1≤k≤n]独立同分布,X（1）≤X（2）≤…≤X（n）为其顺序统计量,当总体服从双参数指数分布exp（μ,σ）时,得到了其顺序统计量的联合概率密度函数和极端顺序统计量的密度函数,进一步得到X（1）和X（n）的期望与方差的表达式.此外还证明了样本间距X（1）,X（2）-X（1）,…,X（n）-X（n-1）独立不同分布,利用样本间距构造一组独立同分布的指数分布exp（1）,借助顺序统计量还构造了x2和F两组概率分布.最后研究了统计量极差Rn=X（n）-X（1）的概率分布.     

土体取样的扰动影响及其评价指标

对土体聚样所动的影响研究进行了综述,建立了受取样扰动土体特性的指标体系,以便对土体取样的扰动程度进行评价。     

杉木种子园结实量近期预测方法的研究

本文用可见半面树冠球果估测法、球果切开法和标准木法对安徽省山斗杉木种子园结实量进行了研究。结果表明,可见半面树冠球果估测法工作量小,精度较高,至少可以提前3个月预测杉木的结实量。把可见半面树冠球果估测法与球果切开法结合使用,可以预测单株或林分的种子潜在产量。     

线性判别分析与主成分分析及其相关研究评述

线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）都在各个领域有着重要的作用。他们各自抓住样本在特征空间的不同特征,一般情况下更趋向于使用LDA,因为LDA直接处理类间的分析问题,而PCA则没有突出类的结构。然而实验证明PCA在某些问题上又明显优于LDA。于是,改进或结合使用LDA与PCA成了非常必要的课题。现阶段在这个领域上已经有许多优秀的研究成果,本文简单的介绍了其中几种效果较好的相关分析方法,其中又以混合判别分析（HDA）最优。HDA不仅同时抓住了样本的判别信息和描述信息,使PCA与LDA在各种情况下达到平衡,而且在二维参数空间中提供了一系列的分析方法,更有利于解决小样本问题和高维问题。Boosted HDA的提出通过用迭代的方法改进弱分类器,避免了HDA复杂的参数搜索,并得到一种统一计算HDA的方法。文章将在第三部分引用一些已有的实验结果来验证HDA的优越性。     

并行工程在汽车制造行业设计开发中的应用

本文在分析汽车制造行业设计、开发过程特点的基础上 ,指出在汽车制造行业设计、开发过程中引入并行工程的必要性 ,并提出了一种基于虚拟样车、逆求工程及产品异地并行设计技术的并行工程开发系统 ,详细叙述了其系统结构及技术支撑     

发射光谱法同时测定地质样品中微量Ag和Mo

采用按Na2CO3：C：BaO：硅酸盐基体=11．25：48．75：15．00：25．00的比例配制的光谱缓冲剂，以Pd为Ag和Mo测定的内标元素，用发射光谱法测定了地质样品中的微量Ag和Mo，对Ag和Mo分析的RSD％分别为0．61％～3．5％和0．60％～2．3％。     

计量抽样检查中“μ”法的设计

在计量抽样检查的国际标准ISO3951和国家标准(送审稿)中,都没有给出总体质量特征X～N(μ,σ~2),均值μ已知,标准差σ未知情形的抽样检查方案。本文提出了这种抽样方案的设计方法。称之为μ-法抽样检查。首先,在给定了两类错误的概率α,β时,求出了具有单侧上规格限情形的接收准则,OC函数,标准方程。然后利用迭代法求出样本数n,再得到抽样检查方案(n,h~2)。同时,还对具有单侧下规格限、分立双侧规格限情形,讨论了抽样方案的制订以及它们的图解法。最后,讨论了综合双侧规格限情形的接收准则及图解法。     

基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪

粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法.利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化.实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法.