X射线荧光光谱法测定烧结矿中TFe的不确定度评定

采用X射线荧光光谱法测定烧结矿中TFe,应用现代统计学理论对其分析结果不确定度的产生原因进行分析,同时对烧结矿中TFe含量测定结果的不确定度进行了评定,确定了分析结果的置信区间。     

岩质滑动边坡模糊可靠度置信区间的计算

在模糊可靠度分析的基础上 ,利用数理统计的基本理论和方法 ,建立了模糊可靠度置信区间的计算模型 ,给出了在一定置信度下岩质边坡模糊可靠度置信区间的计算公式 ,为模糊可靠度计算在实际工程中的运用提供了理论依据 ,并以平面滑动边坡为例说明了计算方法     

基于回归分析的多传感器时间配准跟踪方法

为提高大数据量情况下目标跟踪数据处理效率,将各传感器获取的目标测量值在时间轴上依次排列,利用成组序贯数据回归分析的目标跟踪方法,实现时间配准与目标跟踪的同步处理.首先对滤波曲线两点回归分析,逐一预测各观测点到达时刻的置信区间,筛选关联点;然后按系统处理周期分组,对关联点进行成组观测数据回归分析,计算出观测融合点,再用观...     

分层抽样的无标度复杂网络可靠性度量算法

针对大型无标度复杂网络的幂律分布特性,提出了一种基于分层抽样技术的算法SSBA,通过分析样本网络推导出大型无标度复杂网络的可靠性度量参数,并给出这些参数的Bootstrap置信区间。大量的实验表明,SSBA算法能有效估算出大型无标度复杂网络的可靠性度量参数。     

一种新的肝脏CT序列图像区域生长算法

为了提高区域生长的分割精度,减少种子点选取对分割结果的影响和用户交互量。提出一种通过置信区间和区域竞争计算目标区域最优阈值区间,用于医学序列图像的区域生长分割算法。在方法上区域生长方法考虑的是图像的局部信息,而置信区间和区域竞争方法考虑的是图像的全局信息。该文的算法融合了两者的优点。通过在一张图片上选择目标对象和背景对象的多个种子点,实现了复杂背景下的序列图像分割。使用一组腹部CT原始图片进行的实验结果表明,算法在只需很少交互的情况下,有效地提高了分割精度。     

一种无线传感器网络的置信区间时空数据压缩算法

为解决无线传感器网络一元线性回归模型的空时数据压缩算法ODLRST的局限性问题,提高有效数据压缩率,扩大线性数据压缩应用范围,提出了一种基于置信区间的ODLRST改进的时空数据压缩算法TSDCACI:引入置信区间概率预测与统计评估,分别考虑预期变化和异常变化,采用断点判定与野点判定修正线性回归方法中出现异常数据状况的压缩模型,.仿真实验和分析表明了所提出的TSDCACI算法优于传统的ODLRST,不仅能够保障较高的压缩率,而且可以传输波动较大的检测数据,减少节点能量消耗,延长网络生命周期,更符合局部小规模传感器节点数据压缩的实际情况,从而进一步扩大算法应用范围.     

统计与规则并举的汉语词性自动标注算法

本文提出并实现了一种基于定量统计分析优先的统计和规则并举的汉语词性自动标注算法.本算法引入置信区间的概念,优先采用高准确率的定量统计分析技术,然后利用规则标注剩余语料和校正部分统计标注错误.封闭和开放测试表明,在未考虑生词和汉语词错误切分的情况下,本算法的准确率为98.9%和98.1%.     

带置信区间的短期电价预测方法

电力市场中的电价呈现出均值回复、异方差、多周期、跳跃和尖峰等特性,预测精度往往不理想.同时,单点预测值难以有效指导市场参与者选择交易策略,也无法为电力监管机构提供监管和调控的依据.提出了一种带置信区间的小波-季节短期电价预测方法,以小波多分辨率分析和季节模型为工具,得到带置信区间的电价预测结果.算例分别采用加州市场平稳时期和危机时期历史数据,预测下一日电价,说明模型是有效的.     

非参数自回归方法在短期电力负荷预测中的应用

为了避免短期负荷预测中主观因素的影响,采用非参数核密度估计技术建立了基于数据驱动的非参数自回归模型,从而将短期电力负荷预测看作一个非线性时间序列预测问题,并从历史负荷数据本身出发挖掘负荷变动的内在随机分布规律.非参数自回归模型详细考虑了滞后阶数的选择、平滑参数(宽窗)的确定以及预测置信区间计算.通过对某一实际电力系统的...     

基于多属性关联决策的WSN故障检测方法

针对无线传感器网络中节点单一属性表征能力差且阈值范围难以确定的问题,提出一种基于多属性关联决策的分布式故障检测方法。以非均匀分簇网络结构为基础,融合距离因子与节点间相关分析结果估计簇头置信区间。在可靠簇头条件下,通过显著性检验方法对簇内成员节点状态进行反馈式决策,并基于相对熵理论定义多属性关联度,用于分析异常数据来源。实验结果表明,面对不同故障类型,该方法均能有效提高网络节点的故障检测精度并确定异常来源,在节约能耗的基础上,确保网络稳定运行。