基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法

前馈网络具有很强的信息处理能力，但是实际应用中的样本量有限，训练出来的网络效果不太理想，本文提出一种自适应前馈网络算法，通过调节参数α向量，使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑，若训练出来的网络满足先决条件，就认为网络规模是合适的，此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点，从而避免了维数灾难，并给出一种调整剩余权重的算法，避免重新训练，文中讨论了网络结构的重要性，并用该方法进行仿真实验，结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。     

基于瑞利分布的计量型序贯网图检验

针对瞄准发射系统中着落点位置通常服从瑞利分布的事实,研究了计量型检验问题,建立了基于瑞利分布的序贯网图检验.采用搜索和迭代的计算机程序,可以得到计量型序贯网图检验方案.通过实例将序贯网图与计量型定数检验和计量型序贯概率比检验进行比较.结果显示,计量型序贯网图检验在减小最大样本量方面有更好的效果,更适用于高成本的抽样检验.     

相关性电磁分析攻击及最小样本量分析

对相关性电磁分析方法中的均值差法与Pearson系数法的中间过程进行了分析.由于中间点的选取与密钥相关的位数不同,因此Pearson系数法的分析效果优于均值差法.以AT89C52上实现的数据加密标准(DES)加密系统为对象进行2种相关性电磁分析攻击实验,结果证明了分析的正确性.利用统计学中假设检验的基本概念与原理推导了2种相关性分析方法所需的最小样本量计算公式,为密码实现提供一项安全性评估参数.     

叙述性偏好法实验的有效样本量模型框架

叙述性偏好法(SP)是一种通过实验设计研究人们偏好的方法,通常结合离散选择模型估计参数.针对SP实验设计缺乏足以得到准确参数估计的有效样本量的问题,提出一个易于操作、更加全面的SP实验有效样本量估计方法框架,实现通过一个线性模型来估计实验所需的有效样本量.应用该框架开展实证研究,发现要素的数量、要素水平的数量、参数的尺度、样本量以及实验设计策略都对参数的准确性产生显著的影响,得到3种设计策略下的有效样本量估计模型.以此为基础,提出SP实验设计的实践原则.     

怎样看待“诊脉验孕”

<正>"诊脉验孕"并非一场闹剧,其中蕴含着诸多严肃而深刻的问题,值得我们思考。不久前,某著名博主、烧伤科医生声称,中医的"切脉诊孕"是没有根据的,如果哪位中医医生切脉验孕的准确率达到80%,他愿意提供奖金5万元,并终生不称中医为伪科学。某媒体人据此安排了一场近似擂台赛的挑战赛,向全国中医发出     

基于支持向量机的小企业信用评级最适样本量的研究

随着企业信用评级研究的深入,大多数研究者都得出支持向量机方法在企业信用评级中具有许多优势.为了探寻支持向量机模型的最适样本量,选取安徽省2007年和2008年的小企业作为样本,运用支持向量机并采用逐级调整样本量的方法探寻模型的最适样本量.     

投资项目风险模拟分析中样本量的决定方法

介绍了蒙特卡罗模拟应用中两种判断模拟样本量的方法——绝对偏差方法和相对偏差方法.结合一个风险投资项目的事例,通过大最模拟计算,对模拟样本量的判断方法进行了验证,将双样本方法、多阶段方法与基本的单样本方法的结果果进行了比较,并且分析了置信区间与置信度的参数改变对所需模拟样本量的影响.     

ATR算法识别率的区间估计与样本量分析

针对雷达ATR性能评估中样本量的特点,从贝叶斯分析角度出发,选取最小长度准则对ATR算法的识别率进行区间估计,主要分析不同估计精度要求下的最小样本量。分析了识别率区间估计的影响因素,分别给出了无先验信息和两类典型有先验信息情况下的识别率区间估计方法和样本量确定准则,得到了识别率估计精度和所需最小样本量的关系。     

计数型序贯网图检验

针对序贯概率比检验(SPRT)无法控制抽取样本量等不足之处,提出了一种改进的抽样检验方法-----序贯网图检验. 该方法的要点是在原SPRT问题中插入一系列检验点,将单个检验问题拆分为若干对假设检验的问题. 计算表明,新方法比SPRT有明显的改进; 与国际公认的抽样标准IEC 1123所建议的截尾序贯概率比检验方法比较,其改进是全方位的.