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小样本数据的支持向量机回归模型参数及预测区间研究 被引量:62
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作者 陈果 周伽 《计量学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期92-96,共5页
支持向量机是由统计学习理论发展起来的机器学习算法,它从结构风险最小化的角度保证了模型的最大泛化能力。文中运用支持向量机进行小样本数据回归分析研究。首先利用推广性的界理论指导支持向量机回归模型参数的选取,以保证模型具有最... 支持向量机是由统计学习理论发展起来的机器学习算法,它从结构风险最小化的角度保证了模型的最大泛化能力。文中运用支持向量机进行小样本数据回归分析研究。首先利用推广性的界理论指导支持向量机回归模型参数的选取,以保证模型具有最大的推广能力;其次,运用基于正态分布和基于t分布的两种区间预测方法进行了预测值的区间估计;最后,利用模拟序列和真实的航空发动机油样光谱分析数据作为实验数据,建立了支持向量机回归分析模型,并与最小二乘法进行了比较。结果表明,所提出的支持向量机模型参数选取和区间估计方法适用于小样本数据的回归分析,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 计量学 支持向量机 小样本 回归模型 预测精度 区间估计
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基于卷积神经网络的小样本图像识别方法 被引量:65
2
作者 段萌 王功鹏 牛常勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第1期224-229,共6页
为提高仅包含少量训练样本的图像识别准确率,利用卷积神经网络作为图像的特征提取器,提出一种基于卷积神经网络的小样本图像识别方法。在原始小数据集中引入数据增强变换,扩充数据样本的范围;在此基础上将大规模数据集上的源预训练模型... 为提高仅包含少量训练样本的图像识别准确率,利用卷积神经网络作为图像的特征提取器,提出一种基于卷积神经网络的小样本图像识别方法。在原始小数据集中引入数据增强变换,扩充数据样本的范围;在此基础上将大规模数据集上的源预训练模型在目标小数据集上进行迁移训练,提取除最后全连接层之外的模型权重和图像特征;结合源预训练模型提取的特征,采用层冻结方法,微调目标小规模数据集上的卷积模型,得到最终分类识别结果。实验结果表明,该方法在小规模图像数据集的识别问题中具有较高的准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 模型预训练 模型微调 迁移学习 小样本
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使用混合Beta分布的Bayes方法 被引量:39
3
作者 王玮 周海云 尹国举 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期142-144,共3页
研究了在成败型试验中,历史样本与样本异总体的问题对可靠性评定的影响,分析了使用混合先验分布的合理性,并给出了利用卡方拟合优度确定混合先验分布中继承因子的方法.
关键词 可靠性评定 小样本 继承因子 BAYES方法
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小子样下的Bootstrap方法 被引量:33
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作者 段晓君 王正明 《弹道学报》 CSCD 北大核心 2003年第3期1-5,共5页
基于密度估计和学习过程的逼近定理 ,说明用Bootstrap方法构造的随机变量去逼近另一随机变量是有偏差的 ,特别在小子样下这种偏差不可忽略 .指出小子样情况下 ,要慎用Bootstrap方法进行仿真 .并给出了导弹试验鉴定的基于正态分布的应用... 基于密度估计和学习过程的逼近定理 ,说明用Bootstrap方法构造的随机变量去逼近另一随机变量是有偏差的 ,特别在小子样下这种偏差不可忽略 .指出小子样情况下 ,要慎用Bootstrap方法进行仿真 .并给出了导弹试验鉴定的基于正态分布的应用实例 。 展开更多
关键词 BOOTSTRAP方法 小子样 仿真
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基于分数阶累加的离散灰色模型 被引量:41
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作者 吴利丰 刘思峰 姚立根 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2014年第7期1822-1827,共6页
针对灰色预测模型为什么适用于"小样本"建模的问题进行了研究.以离散灰色模型为例,利用最小二乘问题解的扰动理论证明了灰色一阶累加方法在扰动相等的情况下,原始序列样本量较大,解的扰动界较大;样本量较小,解的扰动界较小.... 针对灰色预测模型为什么适用于"小样本"建模的问题进行了研究.以离散灰色模型为例,利用最小二乘问题解的扰动理论证明了灰色一阶累加方法在扰动相等的情况下,原始序列样本量较大,解的扰动界较大;样本量较小,解的扰动界较小.为了使离散灰色模型解的扰动界变小,本文提出了分数阶累加离散灰色模型.实例说明分数阶累加离散灰色模型的实用性. 展开更多
关键词 灰色系统 离散灰色模型 小样本 扰动分析
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基于SVM的小样本条件下继电保护可靠性参数估计 被引量:40
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作者 何旭 姜宪国 +2 位作者 张沛超 高翔 李仲青 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1432-1437,共6页
智能变电站继电保护系统因其高可靠性而失效样本数据过少,从而影响了对其可靠性参数的估计。为此提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的继电保护系统可靠性参数估计方法。首先介绍了继电保护装置失效时间服从的分布模型... 智能变电站继电保护系统因其高可靠性而失效样本数据过少,从而影响了对其可靠性参数的估计。为此提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的继电保护系统可靠性参数估计方法。首先介绍了继电保护装置失效时间服从的分布模型;然后,针对失效数据的小样本问题,先利用SVM对原始样本进行回归训练并预测得到贴近原始样本数据规律的扩大样本,并采用网格搜索和交叉验证方法对SVM回归模型进行参数寻优;最后,根据扩大后的样本,采用最小二乘拟合方法进行可靠性参数估计。与现有的方法相比,新方法无需先验知识,更容易实现。对比分析表明,新方法有效提高了小样本条件下继电保护系统可靠性参数估计的精度和稳定性,并具有较好的抗野值能力。 展开更多
关键词 智能变电站 继电保护 可靠性 参数估计 支持向量机 小样本
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基于BP神经网络的小样本失效数据下继电保护可靠性评估 被引量:37
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作者 戴志辉 李芷筠 +1 位作者 焦彦军 王增平 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期129-134,共6页
失效数据样本过少会影响对高可靠性继电保护系统的可靠性评估,因此提出一种基于BP神经网络的继电保护系统可靠性评估方法。分析了可用于继电保护装置可靠性评估的分布模型及其特点;利用原始小样本失效数据训练BP神经网络,得到与原始数... 失效数据样本过少会影响对高可靠性继电保护系统的可靠性评估,因此提出一种基于BP神经网络的继电保护系统可靠性评估方法。分析了可用于继电保护装置可靠性评估的分布模型及其特点;利用原始小样本失效数据训练BP神经网络,得到与原始数据样本规律相近的扩充数据样本;利用最小二乘法对扩充数据样本的分布模型进行参数估计。算例分析表明:利用扩充数据样本进行可靠性评估效果更好,在对继电保护装置进行可靠性评估时应根据选择的分布模型选择合适的经验公式。 展开更多
关键词 继电保护 小样本 失效数据 神经网络 可靠性 评估 模型 参数估计
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基于迁移学习的小样本轴承故障诊断方法研究 被引量:36
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作者 张西宁 余迪 刘书语 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期30-37,共8页
针对实际应用中训练样本严重不足的问题,提出了一种改进迁移学习方法,将模型在源域上学习的故障诊断知识迁移至目标域,并将其用于小样本轴承故障诊断研究。采用全局均值池化层代替卷积神经网络中的全连接层进行分类输出,减少了网络的待... 针对实际应用中训练样本严重不足的问题,提出了一种改进迁移学习方法,将模型在源域上学习的故障诊断知识迁移至目标域,并将其用于小样本轴承故障诊断研究。采用全局均值池化层代替卷积神经网络中的全连接层进行分类输出,减少了网络的待训练参数量。采用预训练微调的迁移学习方法,使用数量充足的源域样本来训练网络,避免了数据不足导致的过拟合现象。将网络结构和参数迁移至目标域后,微调较深层的网络参数,使得网络适应目标域样本的数据分布。在凯斯西储大学轴承数据集和实验室轴承数据集上进行了迁移学习实验和轴承分类诊断,结果表明:在跨工况和跨型号的情况下,仅使用1%目标域训练集数据进行微调时,所使用的方法获得了92.25%的平均分类准确率。所提方法完成了小样本下的滚动轴承故障迁移诊断任务,对迁移学习理论在轴承故障诊断中的研究应用具有一定价值。 展开更多
关键词 迁移学习 小样本 全局均值池化 轴承故障诊断
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基于自助法的小样本数据分析方法研究 被引量:29
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作者 戴邵武 高华明 肖支才 《海军航空工程学院学报》 2009年第1期27-30,共4页
自助法(Bootstrap)和随机加权法(Bayes Bootstrap)都是较好的处理小样本数据的方法,其无先验性,以及计算过程中只需要实际观测数据的优越性,使其广泛地应用于实际数据处理之中,后者的估计精度要更好些。但对连续情况而言,自助... 自助法(Bootstrap)和随机加权法(Bayes Bootstrap)都是较好的处理小样本数据的方法,其无先验性,以及计算过程中只需要实际观测数据的优越性,使其广泛地应用于实际数据处理之中,后者的估计精度要更好些。但对连续情况而言,自助法的计算特性使得重抽样本局限在原始样本范围内,无法渐进于真实情况。文章基于自助法研究了用改进的样本经验分布函数来解决这个问题,并通过仿真算例说明方法的有效性。 展开更多
关键词 小样本 参数估计 自助法 随机加权法
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异方差分析方法 被引量:26
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作者 傅惠民 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期196-201,共6页
提出一种异方差分析方法,包括异均值方差分析和异均值异方差分析。前者在方差齐性的条件下,能够检验多个正态母体是否具有某种不同的均值,并对未知参数进行估计;后者则可以在方差不满足齐性的条件下,对多个正态母体是否具有某种不同的... 提出一种异方差分析方法,包括异均值方差分析和异均值异方差分析。前者在方差齐性的条件下,能够检验多个正态母体是否具有某种不同的均值,并对未知参数进行估计;后者则可以在方差不满足齐性的条件下,对多个正态母体是否具有某种不同的均值进行检验。文中还给出一种多母体异方差检验方法,能够检验多个正态母体是否具有某种不同的方差。它们在功能上已与传统的方差分析完全不同,异方差分析方法可以对工程中使用越来越广泛的仿真和数字化设计的结果进行小样本检验,并对其进行修正。 展开更多
关键词 方差分析 小样本 检验 仿真 数字化设计
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采用非平衡小样本数据的风机主轴承故障深度对抗诊断 被引量:29
11
作者 黄南天 杨学航 +3 位作者 蔡国伟 宋星 陈庆珠 赵文广 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期563-574,共12页
风机主轴承振动信号中存在噪声干扰,且实验环境下获取众多故障类型与故障程度数据难度大、成本高。为提高高噪声环境下基于小样本非平衡振动数据的风机主轴承故障诊断准确率,提出采用改进辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier gen... 风机主轴承振动信号中存在噪声干扰,且实验环境下获取众多故障类型与故障程度数据难度大、成本高。为提高高噪声环境下基于小样本非平衡振动数据的风机主轴承故障诊断准确率,提出采用改进辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,AC-GAN)的风机主轴承故障诊断新方法。首先,在AC-GAN生成器中加入Dropout层,防止过拟合导致生成重复的样本数据,保证样本生成质量。之后,在AC-GAN判别器加入卷积层,提取更多细节特征,并引入噪声过渡模型、重定义损失函数,提高判别器抗噪能力。然后,为训练样本添加标签约束,使生成器针对性生成大量符合真实样本概率分布特性的非平衡场景下小样本故障类型数据,由此,实现判别器增强。最后,通过判别器与生成器博弈达到平衡,提高小样本非平衡场景下故障识别准确率。实验表明,在高噪声干扰、样本数量不足及不同类型样本训练集规模非平衡等复杂场景下,新方法依然能够保持良好的主轴承故障识别准确率。 展开更多
关键词 风机主轴承故障 小样本 非平衡 生成对抗性网络 辅助分类器
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基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法 被引量:27
12
作者 刘应东 牛惠民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期198-200,共3页
提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对... 提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识。采用标准数据集进行测试,结果表明该算法在小样本情况下能够提高KNN的分类精度,减小最近邻阈值k对分类效果的影响。 展开更多
关键词 KNN算法 k-最近邻图 小样本 图划分 分类算法
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基于卷积神经网络的反无人机系统图像识别方法 被引量:27
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作者 薛珊 张振 +2 位作者 吕琼莹 曹国华 毛逸维 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期242-249,共8页
针对无人机的无证飞行和随意飞行严重影响和威胁公共安全的问题,提出了反无人机系统。识别无人机是反无人机系统实现的关键之一,为此提出了一种基于卷积神经网络的图像识别无人机方法。运用自制光学系统采集设备采集了不同型号的无人机... 针对无人机的无证飞行和随意飞行严重影响和威胁公共安全的问题,提出了反无人机系统。识别无人机是反无人机系统实现的关键之一,为此提出了一种基于卷积神经网络的图像识别无人机方法。运用自制光学系统采集设备采集了不同型号的无人机图片以及鸟类图片,设计了针对无人机小样本识别的卷积神经网络和支持向量机。运用设计的卷积神经网络分别对MNIST数据集、无人机图片以及鸟的图片进行了识别,同时也运用支持向量机识别无人机和鸟的图片,进行了对比实验。实验结果表明,设计的卷积神经网络在MNIST数据集上识别准确率为91.3%,识别无人机准确率为95.9%,支持向量机识别准确率为88.4%。对比实验表明,提出的方法可以识别无人机和鸟以及不同类型的无人机并且识别结果优于支持向量机,可用于反无人机系统识别无人机,给同类研究提供了借鉴。 展开更多
关键词 图像识别 卷积神经网络 无人机 公共安全 小样本
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基于域对抗迁移卷积神经网络的小样本GIS绝缘缺陷智能诊断方法 被引量:25
14
作者 王艳新 闫静 +2 位作者 王建华 耿英三 刘志远 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期2150-2160,共11页
近年来,数据驱动的人工智能模型在气体绝缘组合电器(GIS)绝缘缺陷诊断上取得了一定突破。然而,这些以海量实验数据构建的模型难以部署到现场复杂工况和小样本条件下,导致现有诊断方法现场应用困难。为了解决现场制约传统诊断方法应用的... 近年来,数据驱动的人工智能模型在气体绝缘组合电器(GIS)绝缘缺陷诊断上取得了一定突破。然而,这些以海量实验数据构建的模型难以部署到现场复杂工况和小样本条件下,导致现有诊断方法现场应用困难。为了解决现场制约传统诊断方法应用的数据匮乏难题和现有诊断模型现场应用困难的问题,该文提出了一种新颖的域对抗迁移卷积神经网络用于小样本下的GIS绝缘缺陷智能诊断。首先,以自动寻优构建的卷积神经网络从缺陷样本中学习可迁移绝缘缺陷表征特征,自动寻优构建方法在减少网络构建过程人为干预的同时,有效提升了网络精度等多方面性能。然后,引入域对抗迁移学习,实现海量数据(源域)下训练模型到复杂工况和小样本(目标域)下的迁移,以提升诊断准确率。通过对抗训练方法学习类边界表征特征和域空间表征特征,实现了诊断知识的迁移。在域对抗训练中引入两个领域分类器来进行决策边界域空间的对齐,获得了更合适的特征匹配。在实验室和现场实验验证中,所提方法在目标域下分别达到了99.35%和90.35%的诊断准确率。结果表明,该方法可以有效学习可迁移特征,实现小样本GIS绝缘缺陷的高精度、鲁棒性诊断。 展开更多
关键词 气体绝缘组合电器 域对抗迁移学习 卷积神经网络 小样本 智能诊断
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负载不平衡下小样本数据的轴承故障诊断 被引量:25
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作者 何强 唐向红 +2 位作者 李传江 陆见光 陈家兑 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1164-1171,1180,共9页
针对轴承振动信号易受负载不平衡干扰以及轴承故障样本量少的问题,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN-GP)和自注意力卷积神经网络(SeCNN)的轴承故障诊断方法。对轴承振动信号进行短时傅里叶变换,得到易于WGAN-GP... 针对轴承振动信号易受负载不平衡干扰以及轴承故障样本量少的问题,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN-GP)和自注意力卷积神经网络(SeCNN)的轴承故障诊断方法。对轴承振动信号进行短时傅里叶变换,得到易于WGAN-GP处理的时频谱样本,分为训练集、验证集、测试集;将训练集输入到WGAN-GP中进行对抗训练,生成与训练样本分布相似的新样本,并添加到训练集中以扩充训练集;将扩充后的训练集输入到SeCNN中进行学习,并将训练好的模型应用于测试集,输出故障识别结果。对CUT-2平台负载不平衡轴承数据集进行分析,实验结果表明,所提方法能够准确有效地对轴承故障进行分类。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 负载不平衡 小样本 短时傅里叶变换 梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络 自注意力卷积神经网络
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小样本下混合自注意力原型网络的风电齿轮箱故障诊断方法 被引量:25
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作者 余浩帅 汤宝平 +2 位作者 张楷 谭骞 魏静 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第20期2475-2481,共7页
针对部分风场因有标签故障样本数据稀少而导致风电齿轮箱故障诊断准确率不高的问题,提出了一种小样本下混合自注意力原型网络的故障诊断方法。首先,通过原型网络将振动信号映射到故障特征度量空间;然后采用位置自注意力机制和通道自注... 针对部分风场因有标签故障样本数据稀少而导致风电齿轮箱故障诊断准确率不高的问题,提出了一种小样本下混合自注意力原型网络的故障诊断方法。首先,通过原型网络将振动信号映射到故障特征度量空间;然后采用位置自注意力机制和通道自注意力机制进行矩阵融合构建混合自注意力模块,建立原始振动信号的全局依赖关系,获取更具判别性的特征信息,学习风电齿轮箱各健康状态下的度量原型;最后通过度量分类器进行模式识别,实现小样本条件下风电齿轮箱的故障诊断。实验结果表明,所提出的混合自注意力原型网络故障诊断方法在不同小样本数据集上均能实现风电齿轮箱高精度故障诊断。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 小样本 原型网络 混合自注意力机制
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基于主成分分析的支持向量机模型对上海房价的预测研究 被引量:24
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作者 申瑞娜 曹昶 樊重俊 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2013年第23期11-16,共6页
采用基于主成分分析的支持向量机方法对上海房价进行预测.首先利用主成分分析法对原始数据进行降维处理,然后利用具有高水平的小样本学习能力的支持向量机进行预测模型的建立,对上海房价进行预测.实证显示,经过主成分分析的支持向量机... 采用基于主成分分析的支持向量机方法对上海房价进行预测.首先利用主成分分析法对原始数据进行降维处理,然后利用具有高水平的小样本学习能力的支持向量机进行预测模型的建立,对上海房价进行预测.实证显示,经过主成分分析的支持向量机模型能够较好地处理复杂的房地产数据,具有较高的预测能力,为上海房地产业的发展提供参考.特别地,该模型可以普遍应用于影响因素众多,时效性较强的短期小样本数据问题的预测,具有较高的泛化能力和很好的预测精度. 展开更多
关键词 主成分分析 支持向量机 小样本 房价预测
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基于Bayes变动统计理论的测试性外场统计验证方法 被引量:24
18
作者 李天梅 邱静 刘冠军 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期335-341,共7页
针对故障检测/隔离数据为"小子样"情况导致的测试性外场统计验证存在的周期长、验证结论置信度低等问题,研究并提出了基于Bayes变动统计理论的的测试性外场统计验证模型和方法。首先建立了不同寿命周期阶段故障检测率(FDR)的... 针对故障检测/隔离数据为"小子样"情况导致的测试性外场统计验证存在的周期长、验证结论置信度低等问题,研究并提出了基于Bayes变动统计理论的的测试性外场统计验证模型和方法。首先建立了不同寿命周期阶段故障检测率(FDR)的序化关系模型;然后以Dirichlet分布为先验分布,利用不同寿命周期阶段故障检测率先验估计值确定Dirichlet分布参数;在此基础上,融合"小子样、异总体"研制阶段增长试验数据和"小子样"外场使用数据,研究并提出了故障检测率的Bayes综合评估模型;引入Gibbs抽样方法求解故障检测率Bayes综合评估模型的复杂高维后验积分;最后在某机载稳定跟踪平台上开展了应用研究。结果表明本文方法能在较短的外场使用周期内,给出较高置信度的外场验证结论,为大型高可靠性装备测试性外场统计验证研究提供了重要的理论依据。 展开更多
关键词 测试性 可靠性 外场统计验证 小子样 贝叶斯 Dirichlet分布 马尔可夫链蒙特卡罗方法 GIBBS抽样
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国土调查遥感40年进展与挑战 被引量:21
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作者 舒弥 杜世宏 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期597-616,共20页
运用遥感技术进行土地资源调查,摸清其数量及分布状况,长期以来都是遥感领域研究的重要内容。本文首先回顾了过去40年来遥感技术在我国国土调查中的应用情况,然后围绕高分辨率影像的特征提取、大范围影像的样本获取、多时相/多传感器影... 运用遥感技术进行土地资源调查,摸清其数量及分布状况,长期以来都是遥感领域研究的重要内容。本文首先回顾了过去40年来遥感技术在我国国土调查中的应用情况,然后围绕高分辨率影像的特征提取、大范围影像的样本获取、多时相/多传感器影像的迁移学习以及多源异构数据融合4个方面介绍了相关进展情况;接着归纳总结了现有遥感信息提取技术在国土调查中面临的4个挑战:①高分辨率影像分类存在如何定义、选择、挖掘高级特征的问题;②国土调查中的遥感数据集规模庞大,存在着类间不平衡和类内多样性,为这种复杂数据集获取足够、均衡、多样化的样本集是一个巨大挑战;③对于多传感器/多时相影像,如何低成本、及时地实现土地利用分类是值得考虑的问题;④从土地覆盖到土地利用存在语义鸿沟,如何合适地引入语义信息以弥合语义鸿沟需要被考虑。最后,本文对国土调查遥感技术的未来发展方向和应用点进行了展望。 展开更多
关键词 国土调查 土地利用分类 遥感信息提取 特征优选 小样本 样本平衡 样本多样性 迁移学习 语义鸿沟
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小子样场合下估算母体百分位值置信下限和可靠度置信下限的Bootstrap方法 被引量:17
20
作者 李洪双 吕震宙 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期789-794,共6页
将Bootstrap方法引入到小子样场合下母体百分位值置信下限的计算中,并与传统的单侧容限系数法和新单侧容限系数法进行了大量的对比计算,算例表明Bootstrap方法明显优于其他两种方法,在较高可靠度和置信度要求下母体百分位值置信下限不... 将Bootstrap方法引入到小子样场合下母体百分位值置信下限的计算中,并与传统的单侧容限系数法和新单侧容限系数法进行了大量的对比计算,算例表明Bootstrap方法明显优于其他两种方法,在较高可靠度和置信度要求下母体百分位值置信下限不会出现负值的情况,而且计算得到的结果更接近真值。发展了一种半参数Bootstrap方法用于计算可靠度的置信下限,模拟计算表明半参数Bootstrap方法很好地克服了置信度较高时,新旧单侧容限系数计算出的可靠度置信下限过低的局限性,而且半参数Bootstrap方法的计算结果均有较高的精度。 展开更多
关键词 BOOTSTRAP方法 小子样 母体百分位值 可靠度 置信下限
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