優(yōu)度
- 聯(lián)合無損檢測技術(shù)的木材密度和抗壓強(qiáng)度預(yù)測
到回歸系數(shù)及擬合優(yōu)度見表5。圖3 各向超聲波波速與密度關(guān)系表5 各向超聲波波速-密度的回歸系數(shù)及擬合優(yōu)度由表5可知,木材各向超聲波波速與密度的擬合優(yōu)度均達(dá)0.75以上,其中順紋、徑向、弦向方向的擬合優(yōu)度達(dá)0.8,斜向方向擬合優(yōu)度約0.77。在實際工程中獲得木構(gòu)件的橫紋波速較為容易,故采用徑向和弦向超聲波波速對木材密度進(jìn)行預(yù)測較為可靠。3.1.2 阻抗比與密度的擬合結(jié)果木材阻抗比與密度關(guān)系見圖4。由圖4可知,徑向和斜向的阻抗比均與密度呈正相關(guān)線性關(guān)系,可采用
哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報 2023年10期2023-10-18
- 基于剪切波變換和擬合優(yōu)度檢驗的遙感圖像去噪
1]. 基于擬合優(yōu)度(goodness of fit, GOF)檢驗的圖像去噪方法[22-23]利用高斯白噪聲及變換系數(shù)的統(tǒng)計相關(guān)性估計去噪閾值, 該方法能有效去除高斯噪聲. 相比于其他檢驗方法, Anderson-Darling(AD)檢驗[24]能在較小的樣本條件下, 保持穩(wěn)健的檢驗性能. 因此, 本文使用AD檢驗進(jìn)行遙感圖像的噪聲識別.針對遙感圖像去噪問題, 本文提出一種基于剪切波和擬合優(yōu)度檢驗的遙感圖像去噪算法(shearlet transform
吉林大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版） 2023年5期2023-09-27
- 基于最小距離法的數(shù)控磨床液壓系統(tǒng)可靠性建模與模型優(yōu)選
]研究了通用擬合優(yōu)度指標(biāo)和擬合優(yōu)度的檢驗方法；郝晨光等[12-15]基于假設(shè)檢驗和擬合優(yōu)度檢驗方法，利用經(jīng)典分布函數(shù)分別進(jìn)行擬合，以尋求最優(yōu)的可靠性模型；劉勇軍等[16]提出了改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)度的模型優(yōu)選方法。從已有文獻(xiàn)可以看出，目前對數(shù)控機(jī)床進(jìn)行可靠性建模時以威布爾分布為主，不少研究者直接假定故障率符合威布爾分布，然后利用算法對參數(shù)進(jìn)行求解，這種直接假定分布模型為某一確定模型的做法存在一定的建模誤差；也有學(xué)者分別利用多種常用的分布函數(shù)進(jìn)行擬合，然后對這些模型
機(jī)床與液壓 2023年13期2023-07-27
- 凍融-干濕循環(huán)下硫酸鹽漬土強(qiáng)度劣化的宏微觀響應(yīng)
得出的歪度與結(jié)構(gòu)優(yōu)度微觀參數(shù)如表4所示。凍融-干濕循環(huán)作用下硫酸鹽漬土無側(cè)限抗壓強(qiáng)度與含鹽量及壓實度的關(guān)系曲線分別如圖1所示。圖1 無側(cè)限抗壓強(qiáng)度與含鹽量、壓實度的關(guān)系Fig.1 Relations of unconfined compressive strength against salt content and compaction表4 歪度與結(jié)構(gòu)優(yōu)度微觀參數(shù)Table 4 Microscopic parameters of skewness and
長江科學(xué)院院報 2023年6期2023-07-03
- 基于Logistic 回歸的艾滋病患者肝臟影響因素分析
診斷量化評價擬合優(yōu)度效果中，-2 對數(shù)似然值=30.595，考克斯-斯奈爾R方（Cox&SnellR2）=0.388，內(nèi)戈爾科R方（NagelkerkeR2）=0.584；質(zhì)性評價擬合優(yōu)度效果（即霍斯黙-萊梅肖擬合優(yōu)度檢驗）中，χ2=4.319，df=8，P=0.827，說明模型的擬合優(yōu)度效果較好。3 討論作為一種危害性極大的傳染病，艾滋病至今仍無法治愈，且一直保持較高的病死率。HIV 感染使患者機(jī)體抵抗力下降[16]，其繼發(fā)感染[17]和抗病毒治療藥物的
醫(yī)學(xué)信息 2023年4期2023-03-24
- 9個丁香品種葉面積測量相關(guān)性分析及回歸方程的建立
X1)之間的擬合優(yōu)度為0.522，葉面積與葉寬(X2)之間的擬合優(yōu)度為0.788，葉面積與葉長與葉寬的乘積(X3)的擬合優(yōu)度為0.964。從圖2可以看出，暴馬丁香葉片的葉長(X1)、葉寬(X2)、葉長與葉寬的乘積(X3)與葉面積之間均呈直線關(guān)系，進(jìn)一步分析得出葉長與葉寬的乘積(X3)與葉面積的直線關(guān)系最緊密。因此，暴馬丁香葉的最優(yōu)一元線性回歸方程為葉長與葉寬乘積(X3)與葉面積之間的擬合一元回歸方程，為Y1=0.689X3+1.135，其中F值為1 012
安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年4期2023-03-20
- 基于成年人體重及體重指數(shù)估算胸腹部CT 體型特異性輻射劑量
歸方程的線性擬合優(yōu)度，R2越大，說明擬合的方程越優(yōu)。采用單因素方差分析分別比較不同組間CTDIvol、SSDEED、SSDEDw的差異。上腹部和腹部-盆腔掃描組再根據(jù)性別分組，通過獨(dú)立樣本t檢驗比較相同部位不同性別受檢者間的差異。將線性回歸方程的截距設(shè)為0，記錄斜率即為本研究的轉(zhuǎn)換系數(shù)。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。研究初期考慮到女性存在乳房組織或與男性胸部CT各參數(shù)的相關(guān)性存在差異，將胸部CT檢查數(shù)據(jù)分為男、女2組，通過獨(dú)立樣本t檢驗發(fā)現(xiàn)不同性別胸部C
中國醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志 2022年11期2022-12-12
- 柴油機(jī)曲軸疲勞計算中曲線數(shù)據(jù)提取與擬合
法，選擇最大擬合優(yōu)度的回歸算法得出擬合經(jīng)驗公式，再做誤差分析，符合標(biāo)準(zhǔn)提取出曲線數(shù)據(jù)。1 曲線圖像降噪曲軸疲勞強(qiáng)度計算參數(shù)表是以圖片形式呈現(xiàn)的，可能包含一些背景網(wǎng)格和水印，這些都會對圖片造成干擾。所以，為方便人工取點與降低干擾，先對圖1進(jìn)行圖像降噪。圖1 特征原始圖本文所采用的是像素值法，即根據(jù)該點的像素值，為此來判斷該點是否為曲線上的有效點，再將圖片轉(zhuǎn)化為只有黑白兩色的灰度圖有助于像素點數(shù)值的迅速判別[3]。處理的關(guān)鍵是通過閾值來判斷，f(ek,ω)曲線
制造業(yè)自動化 2022年11期2022-12-11
- 飛機(jī)關(guān)鍵部位濕熱環(huán)境內(nèi)外場相似性研究
進(jìn)行擬合，以擬合優(yōu)度作為評價指標(biāo)，在嘗試過多種擬合模型之后，選擇指數(shù)擬合、Gaussian擬合、線性擬合、一次多項式擬合模型對內(nèi)外場數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，擬合情況及擬合優(yōu)度見表2。綜合分析各擬合模型的擬合優(yōu)度，見表2，以上四種擬合模型對于內(nèi)場試驗數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度尚可，在0.7以上，其中線性擬合的擬合優(yōu)度最好，在對外場試驗數(shù)據(jù)的擬合中，四種擬合模型的擬合優(yōu)度出現(xiàn)了兩極分化，Gaussian擬合模型以及線性擬合模型因其擬合曲線與試驗數(shù)據(jù)點貼合度較好而擬合優(yōu)度較高，但其擬
環(huán)境技術(shù) 2022年5期2022-11-25
- 費(fèi)控電能表用繼電器可靠性評估技術(shù)研究
失效分布模型擬合優(yōu)度檢驗原始失效數(shù)據(jù)的累積失效概率通過擬合優(yōu)度檢驗獲得其最佳失效分布模型，失效分布模型擬合優(yōu)度檢驗常采用Kolmogorov-Smirnov檢驗法（簡稱K-S檢驗法）。KS檢驗法是比較一個樣本的累積分布函數(shù)（）與事先假設(shè)的理論分布（）之間的顯著性差異是否符合某一水平的衡量方法。首先假設(shè)為兩個數(shù)據(jù)分布一致或者數(shù)據(jù)符合理論分布。實際觀測值為=max|（）-（）|，當(dāng)＞（，）則拒絕，否則則接受假設(shè)。其中，（，）為給定樣本數(shù)n、顯著性水平為的拒絕臨
中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2022年8期2022-08-05
- 隧道襯砌結(jié)構(gòu)病害風(fēng)險優(yōu)度評價
輔以改進(jìn)熵權(quán)法的優(yōu)度評價模型，對隧道襯砌結(jié)構(gòu)病害狀況進(jìn)行周期性風(fēng)險評價，以期及時有效的采取加固措施，避免事故發(fā)生.1 隧道襯砌病害優(yōu)度評價模型可拓學(xué)[8]由物元模型和可拓數(shù)學(xué)作為骨架.物元為可拓理論的邏輯基礎(chǔ)，可簡要記為：R={事物，特征，量值}={N,c,v}.其中，待評事物名稱N、事物特征指標(biāo)c、指標(biāo)取值范圍v稱為物元三要素.優(yōu)度評價法[9]的基本理念源于可拓原理，其優(yōu)勢在于可將互不相干甚至互相矛盾的指標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，使其相互間具有可比性[10-11].基
- 基于盲數(shù)字接收機(jī)與擬合優(yōu)度的SOQPSK識別算法
數(shù)字接收機(jī)與擬合優(yōu)度檢驗的信號識別算法，用于識別連續(xù)相位信號SOQPSK與非連續(xù)相位信號{BPSK，QPSK，2FSK}，結(jié)合盲數(shù)字接收機(jī)識別算法與擬合優(yōu)度檢驗算法，對盲數(shù)字接收機(jī)提取的特征進(jìn)行識別，特征提取模糊時，仍可以根據(jù)分布距離遠(yuǎn)近對信號進(jìn)行分類，提升了低信噪比下的識別率。1 信號模型為了識別SOQPSK與非連續(xù)相位信號{BPSK，QPSK，2FSK}，本文提出一種基于盲數(shù)字接收機(jī)與擬合優(yōu)度的信號識別算法，其通用信號模型為：(1)式中，A為信號的幅值
杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2022年3期2022-06-08
- 海上要地防空反導(dǎo)陣地優(yōu)度排序研究
要地防空反導(dǎo)陣地優(yōu)度排序的論文。海軍岸防兵防空反導(dǎo)陣地的選擇需滿足武器裝備自身性能和實際作戰(zhàn)相關(guān)要求,因而通常需考慮發(fā)射陣地的自然條件、附近的設(shè)施設(shè)備狀態(tài)、與保衛(wèi)目標(biāo)位置等關(guān)系。但在保衛(wèi)海上要地作戰(zhàn)時由于海上面積較小,自然條件差異較小,各陣地受周邊設(shè)施的影響較大。因此本文構(gòu)建了基于陣地與保衛(wèi)目標(biāo)距離的指標(biāo)評價體系,并提出了一種基于網(wǎng)頁排名(PageRank, PR)算法的評價指標(biāo)賦權(quán)方法。1 PR算法概述PR算法是谷歌公司發(fā)明的一種算法,其應(yīng)用使得搜索的相
系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2022年6期2022-05-23
- 車削軸零件精度研究及其對錠桿加工的指導(dǎo)
3.1.1 擬合優(yōu)度測試根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計的理論，用MATLAB軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的正態(tài)分布擬合優(yōu)度測試[7]。正態(tài)分布的擬合優(yōu)度測試采用Lillietest函數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗，函數(shù)的格式為[H，P，LSTAT，CV]=Lillietest(X，α)(H為測試結(jié)果，P為接受假設(shè)的概率值，LSTAT為測試統(tǒng)計量的值，CV為是否拒絕原假設(shè)的臨界值)。當(dāng)H=0時，可認(rèn)為接受原假設(shè)，即檢驗數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布；H=1，可否定數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。P趨于0時，可以拒絕正態(tài)分布的原假設(shè)。當(dāng)
紡織器材 2022年2期2022-04-27
- 基于相互無偏基和擬合優(yōu)度檢驗的頻譜感知方法
述為非參數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗，而后，此方法得到了廣泛的研究[9-13]. 文獻(xiàn)[9]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于擬合優(yōu)度檢驗當(dāng)中，通過降低用戶信號的相關(guān)性從而提高系統(tǒng)檢測概率. 文獻(xiàn)[10]將接收信號樣本協(xié)方差矩陣的最大特征值與跡的均值的比值作為擬合優(yōu)度檢驗的對象，從而有效地避免了噪聲不確定性的影響. 本文的研究內(nèi)容主要集中在基于擬合優(yōu)度檢驗的頻譜感知方法. 擬合優(yōu)度檢驗算法通過統(tǒng)計分布函數(shù)挖掘數(shù)據(jù)信息，從而做出判決. 擬合優(yōu)度檢驗的基本思路是：當(dāng)僅有噪聲時，樣本服從于噪
電波科學(xué)學(xué)報 2022年1期2022-03-09
- 如何正確運(yùn)用χ2檢驗
——擬合優(yōu)度檢驗與SAS實現(xiàn)
，常會涉及“擬合優(yōu)度檢驗”和“失擬檢驗”等內(nèi)容［1-4］。本文將介紹有關(guān)概念、各種檢驗方法的計算公式以及基于SAS軟件［5］實現(xiàn)計算的方法。1 有關(guān)基本概念1.1 擬合優(yōu)度檢驗的定義和種類所謂擬合優(yōu)度檢驗，就是評價基于某種假設(shè)或回歸模型推算出按順序排列的一組期望頻數(shù)與相應(yīng)觀察頻數(shù)之間一致性的一種檢驗方法［1，5］。擬合優(yōu)度檢驗常涉及以下兩個統(tǒng)計學(xué)問題：其一，檢驗?zāi)撤N假設(shè)是否成立。例如：在列聯(lián)表資料分析中可能會提出“某些屬性變量之間存在獨(dú)立性”的假設(shè)，此時的
四川精神衛(wèi)生 2021年5期2021-11-04
- 鋰離子電池電化學(xué)阻抗譜可靠性評價方法①
式(5)所示擬合優(yōu)度x2作為阻抗譜可靠性的表征量。(5)綜上，鋰離子電池電化學(xué)阻抗譜可靠性評價方法的實質(zhì)是從電池處于準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)下阻抗需要滿足的K-K變換關(guān)系出發(fā)，利用圖2所示的近似滿足K-K校驗的修正電路去擬合電池阻抗譜數(shù)據(jù)，并計算式(5)所示的擬合優(yōu)度值以反映阻抗譜可靠性，最后根據(jù)優(yōu)度值大小劃分不同的信任區(qū)間將阻抗數(shù)據(jù)的可信程度反饋給用戶或者BMS。需要注意的是，K-K校驗只是一種單純的數(shù)學(xué)求解問題，根據(jù)圖2擬合得到的電路元件值不具有任何的物理意義，即不需要
佳木斯大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2021年3期2021-07-05
- 物種敏感性分布法擬合函數(shù)的擬合優(yōu)度評價
明，擬合函數(shù)擬合優(yōu)度的影響因素主要包括累積概率與函數(shù)類型等自因和土壤pH、重金屬種類與數(shù)據(jù)量等外因[8-12]。如王小慶等[8-9]認(rèn)為計算較高的物種保護(hù)比例時，擬合函數(shù)在較低的累積概率條件下的擬合優(yōu)度較為重要；而蔣寶[10]研究表明，中性、非石灰堿性和石灰堿性土壤中Burr Ⅲ的擬合效果較好，但在酸性土壤中Weibull 函數(shù)的擬合效果更好；劉克[13]認(rèn)為酸性土壤中Burr Ⅲ的擬合效果較好。綜上，本研究以原農(nóng)業(yè)部環(huán)境監(jiān)測總站對我國南方水稻產(chǎn)地的例行監(jiān)
- 瑪多7.4級地震前青海省地震擬合優(yōu)度異常特征分析
次與震級線性擬合優(yōu)度(線性相關(guān)系數(shù)r)進(jìn)行研究后，認(rèn)為利用中強(qiáng)地震前震中區(qū)一定范圍內(nèi)的中小地震進(jìn)行G-R關(guān)系式擬合時，其線性擬合優(yōu)度在地震前出現(xiàn)不同程度的異?，F(xiàn)象[3]。其變化特點是：在中強(qiáng)地震發(fā)生前期，震源區(qū)及其附近中小地震的發(fā)生在能級上分配均勻，線性擬合優(yōu)度接近1；隨著中強(qiáng)地震的臨近，該區(qū)中小地震在能級上的分配存在著較顯著的不均勻現(xiàn)象，表現(xiàn)為線性擬合優(yōu)度明顯下降。這種擬合優(yōu)度的異常變化具有中期異常性質(zhì)，有可能為中強(qiáng)地震的中期判定提供依據(jù)[3]。按照這種
高原地震 2021年4期2021-03-04
- 基于特征值擬合優(yōu)度的頻譜感知算法研究
以表述為一種擬合優(yōu)度(goodness-of-fit，GoF)檢測問題[13]，它不需要主用戶信號的任何先驗信息，只需要已知噪聲的統(tǒng)計分布，通過檢驗觀測到的樣本是否服從該噪聲分布來進(jìn)行判決.在GoF理論框架下，人們提出了許多檢測算法，如Anderson-Darling(AD)檢測[14]、單邊右尾AD(unilateral righttail Anderson-Darling，URAD)檢測[15-17]、Cramer von Mises(CM)檢測[14
大連理工大學(xué)學(xué)報 2020年6期2020-12-03
- 可拓優(yōu)度評價法在城市區(qū)域消防安全評價中的應(yīng)用
標(biāo)體系，結(jié)合可拓優(yōu)度評價方法對城市區(qū)域消防安全水平進(jìn)行系統(tǒng)的評價。1 可拓優(yōu)度評價法1.1 概述可拓優(yōu)度方法是可拓學(xué)中評價一個對象，包括事物、策略、方法等優(yōu)劣的基本方法[11-12]?？赏貙W(xué)提出了物元的概念，令R=(事物，特征，量值)=(Z，C，V)可以明確地反映事物與數(shù)量之間的關(guān)系，確切地表示了客觀事物的變化過程。該方法首先根據(jù)城市區(qū)域發(fā)生火災(zāi)的危險等級及其評價指標(biāo)，建立與之對應(yīng)的經(jīng)典域物元和節(jié)域來描述各危險等級與評價指標(biāo)的模型，然后確定待評價特征與各危
安全 2020年5期2020-06-07
- 基于改進(jìn)logistic 模型參數(shù)的北京城鎮(zhèn)化進(jìn)程預(yù)測
點法或四點法進(jìn)行優(yōu)度擬合得到最佳K 值[5-6]，這一做法未免太過主觀，以少量樣本代替整體，也不符合客觀規(guī)律。對此，本文利用北京歷年城鎮(zhèn)化率統(tǒng)計數(shù)據(jù)，選擇不同的初始時間，利用列舉法選出最佳K 值，確定北京城鎮(zhèn)化進(jìn)程的初始時間，同時對北京未來10 年的城鎮(zhèn)化進(jìn)程進(jìn)行預(yù)測[7]。1 數(shù)據(jù)來源與方法1.1 數(shù)據(jù)來源本文數(shù)據(jù)來源于《北京統(tǒng)計年鑒》（2018 年），具體包括1949—2017 年常住人口、鄉(xiāng)村人口和城鎮(zhèn)人口數(shù)據(jù)。根據(jù)學(xué)者研究，把城鎮(zhèn)化率定義為城鎮(zhèn)人口
科技與創(chuàng)新 2020年4期2020-03-12
- 復(fù)雜沉積區(qū)地震剖面時深轉(zhuǎn)換的多公式擬合方案及應(yīng)用
結(jié)果時引入“擬合優(yōu)度”的概念[19]，即相關(guān)系數(shù)的平方(式4)，擬合優(yōu)度大于0且小于1，越接近1表示擬合程度越高：(4)圖1 試驗地震剖面“深度—層速度”(a)和“時間—層速度”(b)散點圖對比結(jié)果(圖3)表明，在巨厚沉積區(qū)(CDP8421、CDP11781和CDP15781)，指數(shù)公式的擬合優(yōu)度(0.94)，冪函數(shù)和二次多項式的擬合優(yōu)度相近，二次多項式擬合程度略優(yōu)于冪函數(shù)；在沉積凹陷邊緣隆起和局部凹陷區(qū)域(CDP21381、CDP25221和CDP322
物探與化探 2020年1期2020-02-27
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)草原土壤Cu含量預(yù)測
評價指標(biāo)采用擬合優(yōu)度(R2)，值越大，模擬效果越好[16,18]。R2計算公式如下：3 結(jié)果與分析3.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度隨著隱含層層數(shù)的增加，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度呈先增加后降低的趨勢，在隱含層層數(shù)為4的時達(dá)到最大，R2= 0.706 8。雙隱含層模型的決定系數(shù)最低，第6層的大于第5層的，第7層的小于第8層的，不同隱含層模型的擬合優(yōu)度并非單調(diào)變化(圖 1)。圖1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度Figure 1 R-squared of training data3.2
草業(yè)科學(xué) 2019年10期2019-11-08
- 基于可拓優(yōu)度評價的智能汽車橫向軌跡跟蹤控制方法*
理論，提出了可拓優(yōu)度評價控制方法?？赏?span id="j5i0abt0b" class="hl">優(yōu)度評價方法是可拓學(xué)中評價一個對象，包括事物、策略和方法等優(yōu)劣的基本方法，根據(jù)實際問題的需要，制定符合技術(shù)要求的評價標(biāo)準(zhǔn)，確定出衡量指標(biāo)，反映出利弊的過程及其變化情況，從而評價一個對象的優(yōu)劣［16］。將上層控制器的輸出量分別輸入到車輛動力學(xué)模型，得到車輛狀態(tài)預(yù)估量，以此作為車輛橫向控制的評價指標(biāo)，從而計算出各評價對象的優(yōu)度值。根據(jù)實時的車輛狀態(tài)和優(yōu)度評價控制方法有針對性地采用優(yōu)度更高的輸出值，提出一種基于可拓優(yōu)度評價的
汽車工程 2019年10期2019-11-02
- 基于Python和梯度下降算法的物理實驗數(shù)據(jù)一元線性擬合方法
的相關(guān)性，用擬合優(yōu)度R2檢驗回歸直線的擬合程度.相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，相關(guān)系數(shù)是研究變量之間線性相關(guān)程度的量.相關(guān)系數(shù)又叫線性相關(guān)系數(shù)，一般用字母r表示，用來度量兩個變量間的線性關(guān)系.當(dāng)r接近于±1時，可以說兩個變量相關(guān)性比較好.相關(guān)系數(shù)公式為[2]擬合優(yōu)度是指回歸直線對觀測值的擬合程度.度量擬合優(yōu)度的統(tǒng)計量是可決系數(shù)R2.R2最大值為1.R2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R2的值越接近零，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越
物理通報 2019年10期2019-10-18
- 3級優(yōu)度評估的聯(lián)合作戰(zhàn)方案優(yōu)選方法研究*
創(chuàng)造性地利用3級優(yōu)度評價方法[3-4]，結(jié)合層次分析法及Matlab仿真，建立聯(lián)合作戰(zhàn)方案的多級優(yōu)度優(yōu)選模型，從作戰(zhàn)方案考慮的多級評價指標(biāo)出發(fā)，對作戰(zhàn)方案的優(yōu)缺點進(jìn)行評估分析，全面權(quán)衡利弊，從而為指揮員在最后的作戰(zhàn)決策中選擇最可行作戰(zhàn)方案,提供了一種科學(xué)、有效的方法，也可以為兵棋推演提供定性和定量化的理論數(shù)據(jù)支撐。1 聯(lián)合作戰(zhàn)方案3級優(yōu)度評價模型的建立1.1 擬定作戰(zhàn)方案通過對作戰(zhàn)任務(wù)的定性分析，利用作戰(zhàn)運(yùn)籌分析方法初步擬定多個作戰(zhàn)方案Z1,Z2,…,Zw
現(xiàn)代防御技術(shù) 2019年2期2019-05-06
- 軍隊網(wǎng)絡(luò)信息資源質(zhì)量的多級可拓優(yōu)選決策分析?
出一級評價指標(biāo)的優(yōu)度值和軍隊院校網(wǎng)絡(luò)信息資源總體建設(shè)水平的優(yōu)度值，從而為軍隊院校網(wǎng)絡(luò)信息資源建設(shè)的綜合評價，提供一種科學(xué)、有效的途徑。2 評價指標(biāo)體系的構(gòu)建評價指標(biāo)體系的建立，對網(wǎng)絡(luò)信息資源的評估有著至關(guān)重要的作用。指標(biāo)建立的正確、全面將直接決定著評估結(jié)果的準(zhǔn)確性、客觀性，決定著能否推動軍事網(wǎng)絡(luò)信息資源的長遠(yuǎn)健康發(fā)展。目前，研究信息資源質(zhì)量評估的文獻(xiàn)還不多見，還沒有一個能被廣泛認(rèn)同的評估體系?；趯π畔①Y源質(zhì)量的不同理解和不同的學(xué)科背景，不同學(xué)者提出了各自
艦船電子工程 2019年1期2019-02-27
- 關(guān)于城市綠地面積的計量分析
，使得模型的擬合優(yōu)度更佳，將取平方后的X1數(shù)據(jù)命名為REX1并作散點圖進(jìn)行觀察?？梢奩與X12的趨勢較為符合二次函數(shù)關(guān)系，繼續(xù)對比調(diào)整前后的回歸分析結(jié)果。由于Y與X1的擬合優(yōu)度為0.930454，而Y與REX1(X12)的擬合優(yōu)度為0.779675，可見將X1取平方后，Y與X1的擬合優(yōu)度不升反降，于是將X12與X2兩個解釋變量對被解釋變量進(jìn)行聯(lián)合分析。將Y與X1、X2進(jìn)行二元回歸分析后，得到擬合優(yōu)度為0.981664，而Y與REX1（X12）、X2二元回歸
中小企業(yè)管理與科技 2018年12期2018-11-06
- 基于模糊數(shù)學(xué)的技術(shù)類無形資產(chǎn)利潤分成率計算研究
產(chǎn)價值影響因素的優(yōu)度值，并建立其與利潤分成率之間的回歸關(guān)系，利用回歸方程來測算利潤分成率，拓展評估實務(wù)中無形資產(chǎn)利潤分成率的途徑。二、技術(shù)類無形資產(chǎn)價值影響因素影響技術(shù)類無形資產(chǎn)價值的因素可以概括為技術(shù)指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和外部指標(biāo)三個方面[1]，具體見表1。表1 技術(shù)類無形資產(chǎn)評價體系三、利潤分成率測算模型的建立（一）建立測算模型的步驟我國的無形資產(chǎn)利潤分成率一般在25%-33%之間取值，根據(jù)無形資產(chǎn)價值影響因素的優(yōu)劣程度，把取值區(qū)間劃分為四種情況。其中，技術(shù)
中國資產(chǎn)評估 2018年9期2018-10-20
- 基于優(yōu)度評價法的艱險山區(qū)鐵路隧道安全等級判定探討
和優(yōu)化評價，可拓優(yōu)度評價方法能進(jìn)行定性定量的分析，首先以物元的可拓性為基礎(chǔ)描述研究對象的特征性并進(jìn)行定性分析，再根據(jù)可拓集合論建立關(guān)聯(lián)函數(shù)進(jìn)行計算，以此來達(dá)到定量分析的目的，最后通過研究對象的權(quán)重和關(guān)聯(lián)度計算優(yōu)度，使其評判結(jié)果更接近實際情況[5]。本文運(yùn)用可拓優(yōu)度評價法確定在施工階段影響隧道安全的各自然因素，構(gòu)造了鐵路隧道安全等級判定的經(jīng)典物元和節(jié)域物元，使用梯形模糊數(shù)層次分析法求取各影響因素的權(quán)重，綜合評判隧道的安全等級，并根據(jù)評價結(jié)果采取合理的施工措施
鐵道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計 2018年11期2018-10-20
- 小樣本條件下裝備壽命分布研究
壽命分布進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗[1-2],確定最佳的壽命分布模型。文獻(xiàn)[3-5]憑借積累經(jīng)驗選擇分布具有較大的不確定性。傳統(tǒng)的經(jīng)驗分布函數(shù)檢驗,如最小二乘法[6]、極大似然估計法[7]和極小χ2估計擬合[8]等方法對失效數(shù)據(jù)的樣本量要求較大。基于參數(shù)的Bootstrap擬合優(yōu)度檢驗對小樣本情況精度較高,但過程較為復(fù)雜[9]。對于小樣本壽命數(shù)據(jù)條件下的擬合優(yōu)度檢驗,由于數(shù)據(jù)量較少,可能多種分布同時通過檢驗,且沒有綜合考慮模型的物理背景,效果不明顯,所以小樣本條件下
指揮控制與仿真 2018年3期2018-06-11
- 兩臺齒輪接觸疲勞試驗臺試驗數(shù)據(jù)的對比分析
試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗，為加快繪制齒輪接觸疲勞壽命曲線(S-N)奠定了基礎(chǔ)。1 壽命分布的擬合優(yōu)度檢驗1.1 第一組試驗數(shù)據(jù)的處理根據(jù)GB/T 14229-1993《齒輪接觸疲勞強(qiáng)度試驗方法》附錄C中C1提供的方法，采用正態(tài)分布、對數(shù)正態(tài)分布和威布爾分布分別進(jìn)行壽命的分布檢驗。將試驗數(shù)據(jù)按從小到大的順序排列，并按中位秩公式(1)計算失效率，具體數(shù)據(jù)列于表1中。(1)式中：i為數(shù)據(jù)序號；n為試驗點數(shù)。表1 第一組數(shù)據(jù)處理采用最小二乘法進(jìn)行壽命分布的擬合優(yōu)度
汽車零部件 2018年1期2018-05-14
- 類別數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度檢驗功效模擬
時，一般采用擬合優(yōu)度檢驗方法。類別數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度檢驗很多，有卡方（χ2）檢驗和經(jīng)驗分布類檢驗（如Kolmogorov-Smirnov檢驗）等，其中卡方檢驗是離散類別數(shù)據(jù)分布檢驗的首選，而經(jīng)驗分布類檢驗適用于連續(xù)分布數(shù)據(jù)的檢驗。擬合優(yōu)度檢驗的功效（power）是指備擇假設(shè)H1為真時檢驗方法拒絕零假設(shè)H0的能力，定義1-β，其中為犯第二類錯誤的概率。類別數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度檢驗功效無法進(jìn)行解析表示，一般通過蒙特卡羅模擬來獲得功效近似值[2，3]。本文在對類別數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度
統(tǒng)計與決策 2018年24期2018-02-25
- 利用擬合優(yōu)度檢驗的NPLSC-DSSS信號偽碼盲估計
王海泉?利用擬合優(yōu)度檢驗的NPLSC-DSSS信號偽碼盲估計趙知勁 強(qiáng)芳芳*李 淼 沈 雷 王海泉(杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院 杭州 310018)針對非周期短碼擴(kuò)頻長碼加擾直擴(kuò)(NPLSC-DSSS)信號的偽碼估計問題，該文首先給出了m序列三階相關(guān)函數(shù)(TCF)共同峰理論和NPLSC-DSSS信號TCF估計量的概率函數(shù)。其次，利用TCF峰的共軛系特性構(gòu)建了TCF峰值序列，提出了TCF共同峰檢測的二元假設(shè)模型和利用擬合優(yōu)度檢驗的TCF共同峰精檢測算法。同
電子與信息學(xué)報 2017年3期2017-10-14
- 結(jié)合KSTEST統(tǒng)計檢驗方法的聯(lián)合像素時序干涉SAR處理技術(shù)
號模型建立，擬合優(yōu)度檢驗，空域自適應(yīng)濾波。本文在一維KSTEST統(tǒng)計檢驗方法基礎(chǔ)上，提出了基于多維聯(lián)合像素的非參數(shù)擬合優(yōu)度檢驗方法，利用實測數(shù)據(jù)將該方法與傳統(tǒng)的多時相干涉SAR技術(shù)結(jié)果對比，使形變監(jiān)測點空間密度得到有效提升，形變監(jiān)測能力得到進(jìn)一步提高。聯(lián)合像素；干涉SAR；分布式散射點；擬合優(yōu)度檢驗；KSTEST；多時相干涉SAR干涉合成孔徑雷達(dá)技術(shù)(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)是一種可以獲
測繪通報 2017年8期2017-08-30
- 基于多級優(yōu)度評價方法的導(dǎo)彈武器系統(tǒng)效能評估
01)?基于多級優(yōu)度評價方法的導(dǎo)彈武器系統(tǒng)效能評估王 豐,張 磊,胡春萬(海軍航空工程學(xué)院,山東 煙臺 264001)為了從多個導(dǎo)彈武器系統(tǒng)中選擇效能最高的導(dǎo)彈武器系統(tǒng),采用可拓學(xué)中提出的多級優(yōu)度評價方法,從評估導(dǎo)彈武器系統(tǒng)效能的多級評價指標(biāo)出發(fā),對導(dǎo)彈武器系統(tǒng)的效能進(jìn)行全面評價。通過引入關(guān)聯(lián)函數(shù),刻畫導(dǎo)彈武器系統(tǒng)效能的評價指標(biāo)滿足要求的程度,計算關(guān)聯(lián)度和規(guī)范關(guān)聯(lián)度,計算出各級評價指標(biāo)的優(yōu)度和導(dǎo)彈武器系統(tǒng)效能的優(yōu)度,為輔助決策者選出效能優(yōu)度值最大的導(dǎo)彈武器
指揮控制與仿真 2017年3期2017-06-22
- 基于優(yōu)度評價的某型測控裝備操作手考核方法*
16041)基于優(yōu)度評價的某型測控裝備操作手考核方法*(91913部隊 大連 116041)將優(yōu)度評價方法運(yùn)用于某測控試驗裝備操作手能力素質(zhì)的考核評估,確定操作手考核評價指標(biāo)體系。建立裝備操作手考核關(guān)于各評價指標(biāo)的關(guān)聯(lián)函數(shù)以刻畫各評價對象的優(yōu)秀程度,計算關(guān)聯(lián)度并規(guī)范關(guān)聯(lián)度,計算出各評價對象的優(yōu)度值,最后將其用于對各操作手的綜合優(yōu)秀程度比較。通過實例證明:論文所提出的方法科學(xué)、可行,能夠為某型測控裝備操作手的考核提供定量依據(jù)。優(yōu)度評價方法; 操作手考核; 關(guān)
艦船電子工程 2017年3期2017-04-07
- 云南省思茅區(qū)思茅松蓄積量與植被指數(shù)關(guān)系研究
相關(guān)性最強(qiáng)，擬合優(yōu)度指數(shù)R2=0.42；郁閉度為40%～70%時，蓄積量與歸一化植被指數(shù)NDVI的擬合優(yōu)度最好，相關(guān)性最強(qiáng)，擬合優(yōu)度指數(shù)R2=0.561；郁閉度大于70%時，蓄積量與RVI的擬合優(yōu)度最好，相關(guān)性最強(qiáng)，擬合優(yōu)度指數(shù)R2=0.568。坡向?qū)π罘e量與植被指數(shù)的關(guān)系條件要求不嚴(yán)格，在估測蓄積量的時候可以忽略坡向的影響權(quán)重。就蓄積量與植被指數(shù)擬合模型的效果來看，三次多項式擬合模型效果最佳，較適用于蓄積量與植被指數(shù)關(guān)系的定量研究。思茅松；蓄積量；植被指
黑龍江科學(xué) 2017年4期2017-03-09
- 重返亞里士多德的論證優(yōu)度理論
亞里士多德的論證優(yōu)度理論熊明輝1，杜文靜2（1.中山大學(xué)哲學(xué)系，廣東廣州510275；2.華東政法大學(xué)人文學(xué)院，上海201620）論證是人類理性交流的基本手段，而論證優(yōu)度是評價論證好壞與衡量交往理性的根本標(biāo)尺。亞里士多德提出了三重標(biāo)準(zhǔn)，即分析、論辯和修辭標(biāo)準(zhǔn)，這表明亞氏論證優(yōu)度理論有著很強(qiáng)的作為交往理性工具的社會實踐功能。但在亞氏之后，由于三重標(biāo)準(zhǔn)逐漸分野成為三條相對獨(dú)立的邏輯、論辯與修辭標(biāo)準(zhǔn)，故論證優(yōu)度理論也逐漸喪失了其社會實踐功能。值得慶幸的是，自20
河南社會科學(xué) 2017年2期2017-03-07
- 相關(guān)高維數(shù)據(jù)流在線監(jiān)控方法研究
靈敏度，得出擬合優(yōu)度方法能較好地平衡失控時控制圖統(tǒng)計量的靈敏度與穩(wěn)健性，總體上達(dá)到最優(yōu)。相關(guān)性；CUSUM；擬合優(yōu)度；異致性混合檢驗；次序統(tǒng)計量隨著工業(yè)的迅速發(fā)展，近年來對于高維數(shù)據(jù)流監(jiān)控問題的研究逐漸成為熱點［1-4］。工業(yè)上為減少資源的浪費(fèi)及提高產(chǎn)品合格率，其相關(guān)控制圖的選取就變得尤為重要?？刂茍D的作用就是當(dāng)事故發(fā)生時，能夠從控制圖中很快找到報警時間，減少損失。Healy［5］與Croisier［6］研究了當(dāng)數(shù)據(jù)流在相互獨(dú)立的情況下的多元累計和控制圖［
天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)學(xué)報 2016年3期2016-11-19
- 基于可拓優(yōu)度的專用加工機(jī)床定位方案設(shè)計
837）基于可拓優(yōu)度的專用加工機(jī)床定位方案設(shè)計李曉鐘（四川工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，四川都江堰 611837）滿足特定加工需求的專用加工機(jī)床定位方案設(shè)計往往會受到多屬性、多層次、不確定性等約束因素的影響，為此，研究了專用加工機(jī)床定位設(shè)計方案多因素優(yōu)選問題，給出了一種基于可拓優(yōu)度的專用加工機(jī)床定位方案設(shè)計模型。該模型通過對專用加工機(jī)床定位方案設(shè)計過程中相關(guān)因素進(jìn)行分析，給出了定位設(shè)計方案的優(yōu)選指標(biāo)體系，通過對不同優(yōu)選指標(biāo)的規(guī)范化處理，建立一種改進(jìn)的優(yōu)選指標(biāo)
組合機(jī)床與自動化加工技術(shù) 2015年1期2015-11-03
- 優(yōu)度評價法在工程評標(biāo)中的應(yīng)用
010050)優(yōu)度評價法在工程評標(biāo)中的應(yīng)用劉新民1劉 鵬2(1.內(nèi)蒙古建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電與暖通工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070； 2.內(nèi)蒙古第三建筑工程有限公司，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010050)由于建筑工程評標(biāo)受到多種因素的影響，提出用類間標(biāo)準(zhǔn)差法和優(yōu)度評價法相結(jié)合進(jìn)行施工評標(biāo)的思想,根據(jù)項目的特點，選取了8項指標(biāo)組成評價體系，結(jié)合可拓學(xué)方法構(gòu)建工程評標(biāo)的物元模型，通過可拓優(yōu)度評價法對物元模型進(jìn)行求解，同時運(yùn)用類間標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行權(quán)系數(shù)的計算，得出
山西建筑 2015年9期2015-06-05
- 基于生長曲線的中國鐵路網(wǎng)生命周期判定
律.根據(jù)調(diào)整擬合優(yōu)度最大隸屬原則，將中國鐵路網(wǎng)演化曲線逐步融合劃分成為4個生命周期.選擇四個典型的生長曲線模型，對每一個生命周期的曲線進(jìn)行擬合識別，得到中國鐵路網(wǎng)演化生命周期遵循Logistic模型的生長規(guī)律和每個生命周期的生長曲線公式及參數(shù).研究表明，中國鐵路網(wǎng)演變遵循連續(xù)形生長曲線特征，分別為萌芽期（1949–1969年），發(fā)展期（1970–1988年），調(diào)整期（1989–1998年）和繁榮期（1999–2020年后），每一個生命周期都遵循著發(fā)生、成長
交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息 2015年1期2015-04-19
- 可拓優(yōu)度評價法在CRM軟件供應(yīng)商選擇中的應(yīng)用
兵摘要：研究可拓優(yōu)度評價法在CRM軟件供應(yīng)商選擇中的應(yīng)用問題。首先構(gòu)建CRM軟件供應(yīng)商的可拓優(yōu)度評價模型，然后運(yùn)用可拓優(yōu)度評價法對模型進(jìn)行求解，得出各個待選供應(yīng)商的優(yōu)度，根據(jù)優(yōu)度的排序，確立最佳供應(yīng)商。最后結(jié)合具體實例進(jìn)行分析，為CRM軟件供應(yīng)商的選擇提供一定的參考價值。其中權(quán)重的確定創(chuàng)新地運(yùn)用模糊層次分析法與熵值法相結(jié)合的組合賦權(quán)法，綜合考慮了指標(biāo)的主客觀成分，將專家判斷和客觀分析相結(jié)合可得到比較可觀、實際的權(quán)重值，并探討了主客觀權(quán)重偏好系數(shù)的取值問題。
科技與管理 2014年4期2014-12-31
- 從時間周期看總被引頻次與即年指標(biāo)評價誤區(qū)*
影響力指標(biāo)的擬合優(yōu)度2.總被引頻次與期刊影響力指標(biāo)的擬合優(yōu)度2012年JCR 生態(tài)學(xué)期刊共135 種，生物學(xué)期刊共83 種，數(shù)學(xué)（跨學(xué)科）期刊共93 種。對三種學(xué)科的期刊，分別以總被引頻次作為因變量，影響因子、5年影響因子、即年指標(biāo)、特征因子、論文影響分值作為自變量進(jìn)行回歸，擬合優(yōu)度如表1 所示。對生態(tài)學(xué)期刊而言，總被引頻次除了和特征因子擬合優(yōu)度較高外（0.835），和其他期刊影響力指標(biāo)的擬合優(yōu)度均不高，擬合優(yōu)度都在0.4 以下；生物學(xué)期刊類似，除了和特征
中國出版 2014年12期2014-12-05
- 基于可拓優(yōu)度的建筑光污染綜合評價方法
層次分析法和可拓優(yōu)度的綜合評價方法應(yīng)用到建筑光污染的評價中來，主要是出于以下考慮:(1)建筑光污染評價的全面性。在光污染評價的實際運(yùn)用過程中，有些條件是必須要滿足的，該條件如果不能達(dá)到，其他條件即便再優(yōu)越也無法為設(shè)計所用。而基于層次分析法和可拓優(yōu)度的評價方法就是首先考慮必要條件，更符合建筑的實際情況。(2)建筑光污染評價的關(guān)聯(lián)性?？赏?span id="j5i0abt0b" class="hl">優(yōu)度評價是以建筑為對象的評價方法，通過建立關(guān)聯(lián)函數(shù)來對光污染評價，因此，利用關(guān)聯(lián)函數(shù)，可以更為全面地反映建筑光污染的優(yōu)劣程度
重慶科技學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版） 2014年4期2014-09-21
- 干部考核評估的優(yōu)度評價方法*
)干部考核評估的優(yōu)度評價方法*(1.海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊 煙臺 264001)(2.海軍航空工程學(xué)院基礎(chǔ)部 煙臺 264001)將優(yōu)度評價方法運(yùn)用于部隊干部考核評估,確定部隊干部考核評價指標(biāo)體系。建立部隊干部考核關(guān)于各評價指標(biāo)的關(guān)聯(lián)函數(shù)來刻畫各評價對象的優(yōu)秀程度,計算關(guān)聯(lián)度和規(guī)范關(guān)聯(lián)度,并計算出各評價對象的優(yōu)度值,將其用于對各考核對象的綜合優(yōu)秀程度的比較。實例證明：該方法直觀、實用,可為部隊干部考核提供定量的依據(jù)。優(yōu)度評價方法; 部隊干部考核;
艦船電子工程 2014年12期2014-07-05
- 基于AHP法的整裝勘查區(qū)綜合評價初探
的整裝勘查區(qū)綜合優(yōu)度指數(shù)指標(biāo)體系。運(yùn)用層次分析法（AHP）建立了綜合評價模型，以期科學(xué)評價整裝勘查區(qū)價值，并以東部省份某金礦整裝勘查區(qū)作為應(yīng)用示范。整裝勘查區(qū)綜合優(yōu)度指數(shù)將對整裝勘查區(qū)的功能定位、優(yōu)化調(diào)整和社會資金的進(jìn)入提供一定的參考依據(jù)和借鑒。AHP；整裝勘查區(qū)；綜合優(yōu)度指數(shù)；綜合評價0 引言2010年以來，在國土資源部等四部委的共同推動下，全國共劃定國家級整裝勘查區(qū)78片，總面積為45.54萬平方千米，分布在23個省（市、區(qū)）。2012年，首批47片整
中國國土資源經(jīng)濟(jì) 2014年11期2014-05-16
- 混沌時間序列預(yù)測算法的優(yōu)度評價
衡量算法的優(yōu)劣。優(yōu)度評價方法是可拓學(xué)[6-8]中評價一個對象（事物、策略、方法等）優(yōu)劣的基本方法，能夠在合適的評價指標(biāo)體系下，對待評對象進(jìn)行綜合評價，確定其綜合優(yōu)度值。本文采用優(yōu)度評價法對混沌時間序列的4種局域預(yù)測算法進(jìn)行評價，獲得了較好的效果。1 混沌時間序列的局域預(yù)測算法對混沌時間序列進(jìn)行預(yù)測，首先要對混沌時間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)。根據(jù)相空間重構(gòu)方法，混沌時間序列{x (t),t=1,2,…,N} 在延遲時間τ、嵌入維數(shù)m 條件下重構(gòu)后共有M個相點，M=
海軍航空大學(xué)學(xué)報 2014年5期2014-03-24
- 真空包裝雞肉早餐腸中細(xì)菌總數(shù)生長預(yù)測模型的擬合優(yōu)度比較
長預(yù)測模型的擬合優(yōu)度比較陳 睿，徐幸蓮*，周光宏，王 鵬（南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 教育部肉品加工與質(zhì)量控制重點實驗室，江蘇 南京 210095）為比較不同生長預(yù)測模型對真空包裝雞肉早餐腸中細(xì)菌總數(shù)生長情況的擬合效果，觀察在不同貯藏溫度（2～15 ℃）下，使用Baranyi、修正的Gompertz及修正的Logistic模型分別描述細(xì)菌總數(shù)隨時間變化的情況，以及使用Arrhenius方程與平方根模型描述一級模型所得參數(shù)隨溫度變化的情況。通過計算各模型的評價參數(shù)（均方誤
食品科學(xué) 2014年15期2014-03-08
- 基于AHP-FIE的城市立交橋梁施工方法優(yōu)化
目標(biāo)方案的單指標(biāo)優(yōu)度值表4 0.1～0.9標(biāo)度值及其含義Table 4 0.1～0.9 scaling value and meaning(6)(7)1.4 計算多指標(biāo)下各目標(biāo)方案的評價值利用每個目標(biāo)方案在單一指標(biāo)評判下的優(yōu)度值P及各指標(biāo)的權(quán)重W，求取各目標(biāo)方案的評價值：(8)根據(jù)Ki值大小，確定各目標(biāo)方案的總體優(yōu)勢的排序，按分值最大最優(yōu)原則選取。2 工程實際應(yīng)用2.1 工程概況黃桷灣立交是重慶市主城區(qū)最大、最復(fù)雜、功能最強(qiáng)大的立體交叉工程；該主線橋采用梁
重慶交通大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2014年6期2014-02-28
- 擬合優(yōu)度檢驗功效比較
30074)擬合優(yōu)度檢驗功效比較劉蓮花 (海南醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院，海南 海口 571199)羅文強(qiáng) (中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)數(shù)理學(xué)院，湖北 武漢 430074)采用統(tǒng)計模擬的方法對6種正態(tài)性擬合優(yōu)度檢驗方法的功效進(jìn)行了模擬比較，模擬中分別采用Beta分布、Gamma分布、T分布和Lognormal分布4種不同的偏正態(tài)分布函數(shù)進(jìn)行抽樣，最終得出6種檢驗方法功效上的總體排序。擬合優(yōu)度檢驗；檢驗功效；統(tǒng)計模擬擬合優(yōu)度檢驗是統(tǒng)計理論的重要內(nèi)容，其與實際應(yīng)用有密切的聯(lián)
長江大學(xué)學(xué)報(自科版) 2013年4期2013-10-27
- 優(yōu)度評價法在暖通空調(diào)方案決策中的應(yīng)用
。本文采用了可拓優(yōu)度評價的方法，來進(jìn)行方案的綜合評價及優(yōu)選，這種方法克服了我們以前常用的未確知度［1］，模糊綜合評價［2］、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［3］、AHP［4］等方法的一些明顯缺陷，如主觀性因素大、計算復(fù)雜，有時還需要進(jìn)行編程計算。優(yōu)度評價法是可拓學(xué)中一種重要的評價方法，它是由我國學(xué)者蔡文等人1983年創(chuàng)立的解決矛盾問題的新型工程理論方法。優(yōu)度評價法根據(jù)物元的發(fā)散性思維得出大量的信息，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)客觀條件的限制和解決不同問題的不同需要，從可行性、優(yōu)劣性、相容性
山西建筑 2013年11期2013-04-13
- 基于模糊綜合評判法的空中打擊目標(biāo)排序
每個目標(biāo)的單指標(biāo)優(yōu)度值3)運(yùn)用根法計算目標(biāo)Ti在指標(biāo)hk下的優(yōu)度值1.3 計算指標(biāo)的權(quán)重3)求出各指標(biāo)的權(quán)重qk1.4 進(jìn)行多指標(biāo)排序利用各目標(biāo)在單一評判指標(biāo)下的優(yōu)度值及各指標(biāo)的權(quán)重，求取各目標(biāo)的總體優(yōu)度值Ki根據(jù)各目標(biāo)的總體優(yōu)度對目標(biāo)進(jìn)行排序。2 實例應(yīng)用某機(jī)步旅在進(jìn)攻戰(zhàn)斗中，敵地面部隊將得到一個聯(lián)合空中攻擊群的支援，其編成包括無人偵察機(jī)、攻擊直升機(jī)、戰(zhàn)斗偵察直升機(jī)和擔(dān)任近距離空中支援的攻擊機(jī)。防空兵在對以上4 種目標(biāo):無人偵察機(jī)(T1)，攻擊直升機(jī)(T
兵器裝備工程學(xué)報 2012年6期2012-07-02
- 異方差回歸模型的經(jīng)驗似然擬合優(yōu)度檢驗
型的經(jīng)驗似然擬合優(yōu)度檢驗唐明田，王允艷(江西理工大學(xué)理學(xué)院，江西贛州341000)由于條件方差函數(shù)常常被用來建模和解釋統(tǒng)計數(shù)據(jù)的多變性，文中考慮了異方差回歸模型中的條件方差函數(shù)，構(gòu)造了一個非參數(shù)檢驗程序來檢驗條件方差函數(shù)是否為參數(shù)形式.因為經(jīng)驗似然方法具有兩個非常吸引人的性質(zhì)，一個是該方法的學(xué)生化能力使得其能夠自動考慮非參數(shù)擬合的變化，另一個是由該方法得到的檢驗統(tǒng)計量的漸近分布與未知參數(shù)無關(guān)，避免了二次嵌入估計，因此在檢驗過程中文中使用經(jīng)驗似然檢驗技術(shù)來構(gòu)
江西理工大學(xué)學(xué)報 2012年5期2012-01-09
- Langmuir方程對靜態(tài)吸附數(shù)據(jù)擬合的研究①
線都有很高的擬合優(yōu)度,部分等溫線的擬合優(yōu)度在 99.9%以上。變壓吸附;吸附劑;吸附等溫線變壓吸附技術(shù)作為一種高效的氣體分離與凈化技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于化工、冶金、環(huán)保、醫(yī)療等各個領(lǐng)域,并逐步成為工業(yè)過程的重要單元。變壓吸附裝置實現(xiàn)氣體分離與凈化的基礎(chǔ)是吸附劑對不同氣體的吸附容量、吸附力、吸附速度等方面的差異以及吸附劑對不同氣體組分的吸附容量隨壓力的變化而變化的特性[1-2],因此,為了更好地設(shè)計變壓吸附裝置,有必要對吸附劑的吸附特性進(jìn)行理論研究,而吸附劑靜態(tài)
低溫與特氣 2011年3期2011-01-10
- 擬合優(yōu)度檢驗統(tǒng)計量的設(shè)定方法
中的檢驗中有擬合優(yōu)度檢驗、模型系數(shù)檢驗、模型總體檢驗。三個檢驗方法中，擬合優(yōu)度檢驗和模型總體檢驗主要檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合程度，模型通過擬合優(yōu)度檢驗，才可以進(jìn)行系數(shù)檢驗。2 模型檢驗存在的問題擬合優(yōu)度檢驗最早由英國統(tǒng)計學(xué)家K·皮爾遜提出，皮爾遜明確指出統(tǒng)計學(xué)不僅僅研究樣本，而是根據(jù)樣本對總體進(jìn)行推斷。模型檢驗是構(gòu)建模型過程中重要的一環(huán)。經(jīng)典的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)通過構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量進(jìn)行模型假設(shè)檢驗。模型擬合優(yōu)度檢驗，模型假設(shè)和檢驗統(tǒng)計量的構(gòu)造以數(shù)理統(tǒng)計知識為基礎(chǔ)。經(jīng)典的模型檢
統(tǒng)計與決策 2010年5期2010-05-22