误差方差不等的变量含误差直线回归模型：参数的驻点似然估计及强…

本文讨论了含有一个自变量且自变量误差方差与因变量误差方差不等的变量含误差线性回归模型。由于对这种模型最大似燃估计失去作用，文中提出了一种新的估计方法－驻点在估计。     

基于广义环图树的装配变量设计方法

讨论了基于广义环图树的装配变量设计模型;分析了该模型的约束分层控制技术和约束求解机制,指出该模型的自上而上的遍历过程就是约束求解过程;对于约束求解顺序问题也进行了讨论,最后,提出了变量表模型和零件关联的实现方法。     

几种线性回归方法的比较

对两种对称性线性回归方法X方向和Y方向的经典线性回归进行了深入的分析和比较，推导和证明了它们的一些特点与性质，在此基础上得出了一些对实际应用有指导意义的结论。     

线性回归法测量角度

在万能工具显微镜上测量角度,一般均采用测角目镜或光学分度台。因此测角精度除了取决于仪器精度之外,对操作者熟练程度要求较高。如光隙判断正确与否;被测角之边直线性等等。由于上述情况的存在,对进一步提高测量精度较为困难。本方法则是在习惯的测角方法上稍加改动,即建立一直角坐标系,综合光隙法测角及测量长度法之压线,用数学公式求出测量结果。本方法优点是:1.坐标测量法比光隙法容易掌握;2.如在测量中,该压线位置存在的微小差异,可由线性回归法予以纠正,对初学者尤佳。不便之处就是计算数据较多,如有条件可直接用微机计算。     

部分变量带误差的线性函数关系模型的参数估计及相合性

本文讨论了部分变量带误差的线性函数关系模型的参数估计问题，在较弱条件下证明了所获得的估计的强相合性，并给出了收敛速度。     

变量选择集成方法

随着海量高维数据在众多研究和应用领域的不断涌现,如何利用数据的稀疏性特征,从中挖掘到有价值的信息显得至关重要．变量选择作为可解释性建模、提高统计推断和预测精度的有效工具,在高维数据的分析中发挥着愈来愈重要的作用．由于集成学习能显著提高选择精度、缓解变量选择过程的不稳定性、降低噪声变量被误选的机率,变量选择集成方法近年来得到了广泛研究．为了给相关方向的研究者提供一个系统的参考资料,论文对现有的变量选择集成方法进行了详细阐述,按照构建集成所用的不同策略将其分为两大类,分析了各类方法的特征,并采用数值试验研究了各类方法在变量选择、预测等方面的性能．最后,论文对变量选择集成方法在未来值得研究的方向进行了探讨．     

线性回归模型的Boosting变量选择方法

针对线性回归模型的变量选择问题,本文基于遗传算法提出了一种新的Boosting学习方法.该方法对每一训练个体赋予权重,以遗传算法作为Boosting的基学习算法,将带有权重分布的训练集作为遗传算法的输入进行变量选择.同时,根据前一次变量选择效果的好坏更新训练集上的权重分布.重复上述步骤多次,最后以加权融合方式合并多次变量选择的结果.基于模拟和实际数据的试验结果表明,本文新提出的Boosting方法能显著提高传统遗传算法用于变量选择的质量,准确识别出与响应变量相关的协变量,这为线性回归模型的变量选择提供了一种有效的新方法.     

线性回归模型中方差σ^2估计量的影响函数

本文给出了线性回归模型中方差σ２估计量σ２的理论影响函数，经验影响函数，样本影响函数。为分析分布扰动以及样本点对估计量σ２的影响提供了有力工具。     

采用线性回归方法的发动机活塞参数优化设计

活塞是发动机的重要零件,一般的活塞参数优化方法采用反复的实验、数据分析、参数改进,最终确定其主要参数.这种方法效率低,花费大量的人力与物力.作者提出了基于线性回归实现活塞主要参数优化设计的方法,即建立回归模型分析现有的成熟发动机和活塞参数,找出发动机参数与活塞参数之间的相关函数,利用这些函数并根据发动机的要求进行活塞主要参数的设计.     

基于梯度提升回归树的冷水机组能耗预测方法

冷水机组作为空调系统最主要的能耗设备,建立冷水机组能耗预测模型对于节能运行优化具有重要意义。本文针对冷水机组运行参数繁多,能耗预测模型超参数难以调优等特点,提出了基于梯度提升回归树的冷水机组能耗预测方法,并利用冷水机组实测数据对模型进行了训练与验证,同时对比了支持向量回归和决策树模型。结果表明:基于梯度提升回归树的能耗预测模型能够更准确的预测冷水机组能耗。对比其他两种模型,MAE和RMSE分别平均降低了24.5%和45.5%,相关系数达到0.999 7,并且模型对超参数不敏感,能够在较宽泛的范围内比较好地拟合数据,具有较高的实用价值。     

基于分类回归的企业技术创新影响因素测评

构建了包括资金、研发强度、创新网络等10个因素的中小企业技术创新影响因素模型.对上海和深圳两地188家中小企业进行问卷调查,运用因子分析和分类回归分析方法,对影响中小企业技术创新水平的因素进行识别和机理分析.结果表明:资金、研发强度、技术人才等8个因素对中小企业技术创新有着显著的正效应,其中,研发强度和资金的影响最为显著;而相关政策却存在有着显著的负效应.     

线性相关及回归方程的动态计算模型

本文推证出线性相关的非统计判断的动态模型和与之相适应的回归方程动态计算模型．适合于对相关性数据进行实时处理．     

直线回归的最小面积法

自变量、因变量的不同选择，用传统的最小二乘法得到的回归方程是不同的。提出直线回归的最小面积法解决这一问题，推导了该方法的计算公式并讨论了该方法的一些性质。     

Variables Sampling Plan for Resubmitted Lots in a Process with Linear Profiles

Acceptance sampling plans include a sampling scheme and a set of rules for determining whether an inspection lot from a supplier should be accepted or rejected. In some circumstances, the supplier is allowed to resubmit lots for further inspection when the original inspection result is unacceptable. In this study, two variables sampling plans based on the process‐yield index for a process with linear profiles are proposed to deal with lot sentencing. The single sampling plan is a special case of the resubmitted lots sampling plan. The plan parameters are determined using a nonlinear optimization method under the given values of producer's risk, consumer's risk, acceptable quality level, and lot tolerance percent defective. Numerous tables are provided to determine the plan parameters. One real example is used to illustrate our proposed method. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

多元线性回归法在墨层厚度检测中的应用研究

用印刷适性仪分别印刷了CMYK各种厚度的色块,计算了色块的厚度,并采集了色块的Lab值,在Matlab中用多元线性回归法建立了墨层厚度与Lab值之间的关系,并分析了其结果。实验结果表明,C,M,Y的墨层厚度与Lab之间线性关系显著。     

Designs for Generalized Linear Models With Several Variables and Model Uncertainty

Standard factorial designs sometimes may be inadequate for experiments that aim to estimate a generalized linear model, for example, for describing a binary response in terms of several variables. A method is proposed for finding exact designs for such experiments that uses a criterion allowing for uncertainty in the link function, the linear predictor, or the model parameters, together with a design search. Designs are assessed and compared by simulation of the distribution of efficiencies relative to locally optimal designs over a space of possible models. Exact designs are investigated for two applications, and their advantages over factorial and central composite designs are demonstrated.     

误差为线性过程时非参数回归模型变点的两步估计

本文给出误差为线性过程时非参数回归模型变点两步估计.第一步,给出变点位置的初始估计,并且证明了该估计量的相合性;第二步,在变点初始估计值的基础上推导出变点位置的最终估计量并给出了该估计量的收敛速度.数值模拟以及尼罗河数据实例分析的结果说明方法的有效性.     

Conditional Weibull Control Charts Using Multiple Linear Regression

Because in Weibull analysis, the key variable to be monitored is the lower reliability index (R(t)), and because the R(t) index is completely determined by both the lower scale parameter (η) and the lower shape parameter (β), then based on the direct relationships between η and β with the log‐mean (μ_x) and the log‐standard deviation (σ_x) of the analyzed lifetime data, a pair of control charts to monitor a Weibull process is proposed. Moreover, because the fact that in Weibull analysis, right censored data is common, and because it gives uncertainty to the estimated Weibull parameters, then in the proposed charts, μ_x and σ_x are estimated of the conditional expected times of the related Weibull family. After that both, μ_x and σ_x are used to monitor the Weibull process. In particular, μ_x was set as the lower control limit to monitor η, and σ_x was set as the upper control limit to monitor β. Numerical applications are used to show how the charts work. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

合理下料问题的整数规划模型

本文给出了合理下料问题的两种一般表述形式；提出了线材合理下料问题的三个整数规划模型，这些模型是严谨的，没有漏洞和缺陷，并且很容易在此基础上修改或添加一些其他约束条件，便于在实际工程中进行应用。     

不同摩擦压力下TB2线性摩擦焊过程参量的变化规律研究

目的 深入分析钛合金线性摩擦焊接过程,掌握焊接参数变化时各摩擦阶段过程参量的变化规律及其与接头质量的关系。方法 采用不同摩擦压力进行TB2钛合金线性摩擦焊接试验,基于信号采集获得了焊接过程典型参量的变化曲线。结果 曲线特征分析表明,摩擦压力40 MPa时,在设定时间内未达到稳定摩擦阶段,曲线特征异常,接头明显未焊合。随摩擦压力增大至70和100 MPa,各曲线变化规律与线性摩擦焊接4个典型阶段相吻合,分别得到焊缝宽度不同的无缺陷接头。70 MPa下摩擦剪力过渡平缓,界面塑性金属的产生与挤出较为协调,焊接过程的稳定性及接头质量易于得到控制。结论 通过对比不同参数下焊接过程参量的变化规律,有助于认识不同线性摩擦焊接过程的内在差异,从而判断接头质量并选取合适的焊接参数。