JJF 1059-1999《测量不确定度评定与表示》讨论之十一测量结果有效位与不确定度

1 测量结果应给出到哪一位,只与其不确定度有关 测量结果,无论是直接测量还是间接测量,无论是直接从测量仪器上读出的还是通过输入量的测量结计算出的,应给到哪一位,也就是给出的有效数到哪一位,只决定于其不确定度.     

溪洛渡拱坝坝基接缝安全监控指标拟定

为研究影响溪洛渡拱坝坝基接缝的各主要因素的作用规律,对坝基接缝监测数据进行分析,构建效应量中水压、温度和时效等分量的具体数学表达式,据此提出监测效应量的单测点安全监控统计模型.统计模型结果与实测值拟合较好,能合理反映拱坝坝基接缝开合度的变化趋势.同时,采用置信区间法拟定坝基接缝的安全监控指标,用于蓄水初期的安全预警.随着监测资料系列的延长和边界条件的变化,安全监控模型和监控指标体系均会发生变化,应定期根据实测资料进行修正,确保大坝长期安全正常运行.     

基于变步长重采样的非高斯非线性目标跟踪

研究了非高斯噪声条件下非线性运动的目标跟踪问题。给出了非高斯噪声的两种产生方法,分别是概率分布函数法和生成数据库法,前者具有完整的数学理论支撑,后者易于操作实现。提出了一种基于置信区间的变步长重采样方法,并将其融入到粒子滤波的方法过程中。仿真表明,产生的非高斯噪声具有较好的尖峰特性,新的粒子滤波方法能够实现更高精度的目标跟踪,避免了粒子退化问题,为非线性目标跟踪问题的研究提供了一种思路。     

长春市燃煤供热锅炉运行及煤耗现状调查

我国严寒地区主要以燃煤供热锅炉为采暖热源,笔者通过实地走访长春市111座燃煤供热锅炉房,针对锅炉实际运行及煤耗的情况开展调研,并提出了节能方面存在的问题及解决的措施。     

基于置信区间进行POS机异常检测算法的设计

为保证校园卡数据一致性,设计了一种基于置信区间的POS机流水异常检测算法。利用此算法可以得知POS机流水上传功能的运行情况,能及时发现流水未及时上传的POS机并发出预警,从而确保消费者消费金额及时扣除,商户收入及时入账,有效避免账务不平、流水丢失等问题发生,对于校园卡系统的稳定运行,对于维护消费者和商户的利益具有十分重要的意义。随着消费数据的累积,及时对算法进行修正,POS机异常的判断准确率会有较大提升。     

基于概率分布距离的多响应模型确认度量

针对模型确认中的确认度量问题,构造实验观测数据经验概率分布的置信包络。通过计算其与模型响应概率分布之间距离的上/下确界,给出基于概率分布距离确认度量的置信区间。通过构造与实验观测数据有关的协方差矩阵,给出基于概率分布距离的多响应模型确认度量及其置信区间的求解方式。该度量利用了模型输出与实验观测的完整概率分布信息,并且考虑了各模型响应间的相关性。算例仿真结果表明其确认错误率低于现有的其他两种确认度量。     

基于置信区间的偏离群数据检测方法

异常数据检测与处理是数据仓库系统中数据清洗领域的研究热点。该文提出一种基于置信区间的偏离群数据检测方法,从总体中筛选出有效样本,利用遗传算法从中找到可信样本,利用可信样本确定置信区间,基于置信区间对总体进行检测及处理。该方法所处理的数据不需要与时间相关,且可以快速地识别、检测出大数据量中的“脏数据”。实验结果表明,该方法能有效地解决无规则状态下的偏离群数据的检测,并在实际应用中取得了良好效果。     

虚拟维修模型的校验方法研究

介绍了虚拟雏修与建模仿真的关系,分析了虚拟维修模型校验的特点,研究了虚拟维修模型校验的方法,分别应用置信区间法、假设检验法、Bayes法、TIC法、频谱分析法从静态性能和动态性能两个方面对模型实施校验,从而为虚拟维修模型准确性、实时性提供了较为可靠的验证方法.为虚拟维修模型的校验提供一套系统的理论和方法,有利于虚拟维修模型得到更好应用.     

关系数据库近似匹配查询方法研究

针对传统海量数据精确查询负载过大的问题,引入基于仿真的置信区间自动抽样方法(Bootstrap)对数据库提供支持。通过对部分或采样数据进行查询,将查询简化到基础数据上,在对整个数据集查询一次的时间内,完成对多个样本重复多次的查询,得到数据库查询的置信区间;再进行基础SQL查询,得到符合用户要求的近似结果。实验结果表明,引入Bootstrap方法进行数据查询是有效的。     

基于网络数据包进出比率的DDoS检测方案研究

本文提出了一种基于网络数据包进出比率的DDoS检测方案,该方案在正常网络状态下计算不同类型（TCP、UDP和ICMP）数据包的进出比率,并用此进出比率维护一个滑动窗口,采用中心极限定理,根据滑动窗口的数据。估计正常进出比率的置信区间,然后通过验证当前网络数据包进出比率是否落入置信区间对网络状态作检测。该方案部署在网络的边界路由器中实时对网络的状态进行检测,能够检测不同类型的DDoS攻击并进行报警。