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油气储层实验数据是油气地质研究、岩石地球物理评价和油气藏工程理论计算的基础。然而,油气储层所用的岩心样品数量有限且实验费用高昂,难以获取大量的实验数据,这就造成了后续储层参数评价的不确定性。该文阐述了油气储层岩心实验数据的样本量设计方法,探讨了随机抽样方法下合理的样本量设计流程;结合实测油气储层实验数据,分析了样本量设计的效果。结果表明:利用相邻井岩心资料和测井信息可以有效地预估岩心实验的样本量,提高实验数据的应用效果。在岩心实验的设计中,应该充分重视实验样本量设计这一基本环节,并采用随机化、重复和区组化的实验设计策略,对于节约实验周期与成本、提升岩心实验数据的可靠性有着重要作用。 相似文献
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航空装备测试性试验样本量确定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
目前航空装备测试性试验存在试验样本量的确定缺少理论依据、故障检测率(FDR)单侧置信下限评估结果不稳定的问题,影响试验结果的可信度.为了使评估结果以较大的概率分布在较小的范围内,通过结合正态分布特性和单侧置信下限估计算法进行推导和计算,得到影响单侧置信下限评估的因素是试验样本量和被测产品的故障检测水平,给出了不同故障检测水平和评估结果偏差要求下试验样本量的最低取值.通过仿真分析,验证了给出的最低取值是保证评估结果稳定性的充分条件.在此基础上提出一种可以得到稳定评估结果的测试性试验方案确定方法,并通过实际案例对该方法进行验证. 相似文献
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定量包装商品净含量的检验中对数据的处理,若用普通计算器进行计算,数据处理量非常大,例如用质量法对一个样本量为30的商品进行检验时,按每个数据4位,就算一次输入正确,需按动计算器键就达2000多次。比重法或密度法的数据量就更多了。如果人工处理数据,不仅要花费大量的时间,同时非常容易因为计算错误而发生误判。 相似文献
27.
为增加最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法解的稀疏性,提高其运算效率,提出一种变样本量学习LSSVM算法。从训练集中随机抽取部分样本作为初始工作集,在学习阶段将样本训练过程分为样本增量和样本减量2个阶段。在样本增量阶段,按KKT条件选取特定样本加入工作集并进行训练,在样本减量阶段,采用负松弛变量剪枝策略与基于对偶目标函数差的剪枝策略实现剪枝。在此基础上,采用工作集中的剩余样本构造学习分类器。实验结果表明,相对SMO、SMO-new、ISLS-SVM算法,该算法具有稀疏性高、运算速度快、无精度损失等优点。 相似文献
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<正>1抽样的概念抽样是一种系统的统计方法,它通过研究总体有代表性的部分(即样本)来获取该总体的某些特性信息。有各种抽样技术可以使用,如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、序贯抽样、跳批抽样等,抽样技术的选择取决于抽样的目的和抽样条件。 相似文献
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选择合适的相似性测度推断共引网络,对于提升网络的关联性和真实性具有重要意义。然而,样本量的大小对相似性测度选择的影响尚未可知。基于样本量大小的敏感性,分别使用两个常用的相似性测度Phi相关系数(简称Phi)和Ochiai系数(简称Och)推断共引网络,通过网络节点属性和拓扑结构对推断的网络质量进行评价。结果显示:与Phi相比,Och推断的共引网络对样本量具有强鲁棒性。随着样本量的变化,Och推断的共引网络一直都遵循小世界特性,而Phi则不符合此特性。研究结论可以推广到其他遵循小世界特性的事务推断网络。同时,研究可以充实网络技术研究领域的基础理论。 相似文献