用数理统计方法改进中位数公式

本文针对组距式资料的中位数计算进行了讨论,指出了传统公式的不足,改进了中位数位置的确定标准,提出了用均匀分布次序统计量的数学期望来估算中位数的方法,并在此基础上推导出新的中位数计算公式。     

平均值置信区间的公式表示

4个常用 p值的 t分布分位数 ,可用 4个简单的公式表示 .用于国际标准和国家标准的平均值置信区间的表示中 ,不用查表 ,非常方便 ,误差也很小 .在 n=3,置信区间所产生的置信概率误差 ΔP<0 .1 6 ;n≥4 ,Δp<0 .1 .     

危重新生儿血糖值的区间数分析

为探讨血糖值与疾病危重程度的关系,首先测定了83例危重新生儿及30例正常新生儿的血糖水平,然后运用区间数比较大小的方法进行分析比较.结果危重新儿的高血糖的发生率为72.3％,血糖值明显高于正常值,血糖升高程度与疾病的危重程度相关.揭示危重新生儿易发生高血糖,严密监测血糖水平有助于预测病情.     

水冷却大电流短网设计

以碳化硅冶炼电阻炉供电短网为例,论述了水冷却低压大电流短网设计中短网的结构形式、排列方法、导体材料及其型式规格的选择。并着重对影响短网安全和经济性最大的传热性能和感抗进行计算。实践表明设计计算与实测结果十分接近.     

轴心受压复合方箍短柱正截面承载力的计算

通过实验数据的分析，提出了轴心受压复合方箍短柱正截面承载力的计算公式并给出了配箍特征值与箍筋间距的关系，具有一定的实用价值。     

短纤维复合材料中短纤维对基体裂纹的阻滞效应

分析在短纤维增强复合材料中纤维跨过基体裂纹时 ,纤维对裂纹扩展的阻滞作用。现有的文献只限于研究桥架纤维阻滞作用的二维力学模型和纤维处裂纹不拉开的模型 ,这些模型与实际情况均不符合。该文从裂纹扩展及部分纤维脱粘的实际情况出发 ,推导出纤维在复合材料中的阻滞效应公式。结果可以看出 ,影响阻滞效应的因素是复合材料中纤维含量、纤维与裂纹的尺寸大小 ;纤维材料与基体材料的模量 E、纤维长径比以及纤维与基体脱粘的临界能量释放率等     

美元/欧元汇率的趋势与波动分析及区间预测

对美元/欧元汇率进行趋势与波动分析并作出区间预测。利用BP神经网络提取趋势,对残差分别运用自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型分析波动性,将趋势与波动性结合给出区间预测。对2001年7月至2017年10月美元/欧元汇率的研究发现,BP神经网络具有很好的非线性刻画能力,但只有合适的预测精度才能得出较好的预测区间,同时也发现,广义自回归条件异方差模型对波动性的分析效果优于自回归移动平均模型。因此,BP神经网络模型与广义自回归条件异方差模型的组合模型(BP-GARCH模型)更适合时间序列的中长期区间预测。通过调节BP神经网络的参数、误差及预测精度提高组合模型的精度。     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

区间值模糊集中蕴涵算子基于重叠和分组函数的分配性

用区间值模糊集的方法和原理,通过引入可表示的区间值重叠函数和分组函数的概念,在边界条件下给出以下4种方程及类似方程的解:I(x,O_1(y,z))=O_2(I(x,y),I(x,z));I(O_(x,y),z)=G(I(x,z),I(y,z));I(G(x,y),z)=O_(I(x,z),I(y,z));I(x,G1(y,z))=G2(I(x,y),I(x,z)).并说明t-可表示的连续Archimedean三角模(三角余模)分配性方程的解类似于上述结果.     

双参数广义几何分布的 Bayes 估计及其应用

考虑具有双参数结构广义几何分布的Bayes估计问题, 给出分布中参数Bayes估计的精确表达式, 并将该分布应用于短期聚合风险模型中, 提出一类新的聚合风险模型, 给出分布函数的相关性质及聚合理赔量的近似模型. 数值模拟结果验证了Bayes估计具有渐近无偏性与相合性. 最后将该结果应用于汽车保险索赔数据中, 得到了不同索赔次数下的保单数量拟合结果.