封闭声场数值模拟系统SOFIS原理及设计

结合统计学方法，对模拟声场脉冲响应的算法进行了改进，使之可用于模拟非矩形空间，有障碍物或吸声体的封闭声场。在此基础上利用VisualC 语言和OpenGL图形软件包，研制了一个用于预测声场特性的计算机仿真系统SOFIS，该系统能在同一台计算机上完成声场建模，数值计算和输出结果等工作。论对一个建筑模型进行了仿真，同理论分析比较后可以得出结论，本系统在计算精度，适用范围和计算效率方面都有所改善。     

吉林公主岭土壤中砷、铬和锌含量的空间变异性及分布规律研究

在兼顾吉林省公主岭地区土壤类型与样点分布的相对均匀性的前提下 ,采集黑土、黑钙土和草甸土等土壤耕层 (0 -2 0cm )样品 70个 ,测定其全砷 (As)、铬 (Cr)和锌 (Zn)含量以及其它主要理化性质。采用经典统计学与半方差函数拟合相结合的方法 ,研究了土壤砷、铬和锌含量的空间变异性。根据半方差函数的拟合结果 ,在ArcViewGIS软件的支持下 ,编制Scripts进行克里格插值 ,以此来揭示该区域土壤砷、铬和锌含量的空间分布规律 ,并探讨这些重金属元素与主要土壤理化性质的关系     

基于支持向量机的入侵检测系统

目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法,接着提出了基于支持向量机的入侵检测模型,然后以系统调用执行迹(system call trace)这类常用的入侵检测数据为例,详细讨论了该模型的工作过程,最后将计算机仿真结果与其他检测方法进行了比较.通过实验和比较发现,基于支持向量机的入侵检测系统不但所需要的先验知识远远小于其他方法,而且当检测性能相同时,该系统的训练时间将会缩短.     

一种改进的子空间选择算法在聚类中的应用

高维空间聚类由于其数据分布稀疏、噪声数据多、"差距趋于零现象"等特征,因而给传统的聚类方法带来很大的阻碍.为了解决这些问题,介绍了一种对于潜在子空间的选择方法.原有方法采用k邻近点的原理,根据不同聚簇分布情况在k邻近点统计应用上的不同特征,制定出衡量子空间优劣的标准,从而获得进一步进行简单聚类的子空间.结合近似邻近点搜索方法对其进行改进,改进后的子空间选择方法能更好地探测到聚簇的存在情况,并有效地拓展了子空间聚类算法的应用范围.实验结合生物统计学上的基因变异数据集进一步证实了方法的有效性和可行性.     

基于正交设计的软件过程度量分析方法

软件过程度量的一项工作是分析、确定影响过程能力的显著因素,并将其结果作为建立过程改进决策的基础,即在软件过程度量中找出影响某一指标的主要因素,针对这些因素对软件过程加以控制和改进.这一过程对建立过程改进的有效决策是至关重要的.将数理统计学中的正交设计方法引入到软件过程度量中,提出了一种基于正交设计的软件过程度量分析方法,量化标识软件过程的主要因素,协助决策者找出需要进行重点监控的关键因素,为过程改进提供了基础.     

分布估计算法综述

分布估计算法是进化计算领域新兴起的一类随机优化算法，是当前国际进化计算领域的研究热点. 分布估计算法是遗传算法和统计学习的结合，通过统计学习的手段建立解空间内个体分布的概率模型，然后对概率模型随机采样产生新的群体，如此反复进行，实现群体的进化. 分布估计算法中没有传统的交叉、变异等遗传操作，是一种全新的进化模式；这种优化技术能够通过概率图模型对变量之间的关系进行建模，从而能有效的解决多变量相关的优化问题. 根据概率模型的复杂性，本文按照变量无关、双变量相关、多变量相关等三类分别介绍相应的分布估计算法. 作为一篇综述性文章，本文旨在全面系统的向国内读者介绍这一新技术，并总结分布估计算法的研究现状和未来的研究方向.     

亚健康态胸痹的红外热图特征探讨

本研究通过对自述胸闷或发作性心胸疼痛,而客观检查未见阳性发现的人群作为研究对象,采用红外热成像检查,探索亚健康态胸痹的红外热图特征.方法:选择符合条件的受试者,将健康组、亚健康态胸痹组及胸痹组共260例进行胸部红外热图对比分析.结果:(1)亚健康态胸痹组的症状表现程度与红外热图异常变化相符;(2)各组间、各区域的红外热图改变,具有显著的统计学意义.结论:胸部红外热图可作为判断亚健康态胸痹的客观依据之一.     

利用DPS剔除测量数据中的异常值

本文简述判别测量值异常的三种统计学方法,并结合实例介绍如何利用DPS软件发现及剔除实验数据中异常值,该方法简单、直观、快捷,适合学生用于物理实验的数据处理和分析.     

汽车制造企业实施六西格玛管理的难点与突破点

20世纪80年代中期，美国最大的电子产品生产商摩托罗拉，为提高产品生产效率和质量，在统计学的原理上建立了六西格玛的概念。如今，六西格玛已经成为一个提高质量、降低成本、提高客户忠诚度以及增加利润的代名词。