变环境条件下型号设备的可靠性估计

文章讨论了变环境条件下,Weibull寿命分布型号设备可靠性的估计问题:固定形状参数,在寿命特征参数为环境指标一元多项式情形下给出了可靠性估计方法;利用强大数律及控制收敛定理证明了估计量的强相合性,并通过大量仿真数据模拟说明了方法的可用性。     

浅谈如何学习《机械制图》

<机械制图>是一门机械专业的专业基础课,对学生学习其他专业课起着重要的作用.同时,这门课也是一名熟练的机械技术工人所必备的专业知识.这门学科主要学习机械图样的绘制与阅读,要求学生有一定的空间想象能力、分析问题的能力和解决问题的能力.在教学中如果能把握好各个环节,可以让学生学得更为轻松、愉快.     

论上海自贸区模式的可推广性

根据上海自由贸易试验区的总体建设方案和相关支持政策,初步勾勒当前上海自贸区模式的轮廓,从贸易、投资、金融三方面分析了相关制度的收益与风险,并进一步探讨了上海自贸区模式的可推广性。     

基于车流速度的混合Gaussian分布模型

为了更好的描述城市道路车流运行状态,文章利用x2检验、核密度估计、Gaussian分布和EM算法,提出了基于交通流速度的混合Gaussian分布模型.利用x2检验验证了不同车道占用对道路通行影响程度存在显著差异;对混合模型速度数据,采用核密度方法估计独立子Gaussian分布数目,并利用所建模型描述不同车道占用引起的车流速度变化差异;最后利用该模型进行了城市道路混合车型识别.实践表明,混合Gaussian分布模型在拟合数据与展现车流状态方面具有良好效果,为道路设计与交通组织管理提供了一定的理论依据.     

变环境情形下对数正态分布分组数据的参数估计

文章研究了变环境情形下对数正态分布分组数据可靠性估计的参数估计问题.给出了一种基于EM算法的变环境分组数据Log-normal分布参数估计方法,其估计量具有良好的收敛性,模拟结果表明了这种方法的实践可操作性.     

基于BCUSUM的多参数变点估计

文章基于递归残差的逆序特征和隔离检测研究了回归模型多参数变点的检测方法。首先,构建带有变点的回归模型,考虑到多元正向CUSUM检验能防止协变量均值与偏移量正交时损失功效,但其变点检测效果并不理想的情况,引入修正的检验统计量BCUSUM。其次,结合快速高效的隔离检测技术,提出MCPDP算法用于估计变点数目及位置。最后,模拟结果表明,所提出的方法能较好地控制检验水平,有更高的功效;评价结果显示,MCPDP算法在变点估计性能方面表现较优;实例分析表明,交通流变点符合实际交通情况,验证了该方法的有效性,且所构建的模型可以作为交通参数确定性经验关系的一种修正。     

中国能源消费行业碳排放研究——基于“碳排”投入产出表的编制

从方法学角度,利用分行业能源消费数据对价值型投入产出表进行改进,编制出中国“碳排”投入产出表.从生产和最终消费两个角度设计了直接和完全碳排放系数,对2007年中国国民经济43行业进行碳排放系数的测算以及碳排放关联效应的分析.结果表明,我国,无论从生产角度还是最终消费角度,电、热生产和供应部门的碳排放系数都是最高的,并且在国民经济碳排放系统中占主导地位.     

如何让学生更好地学习《机械基础》

<机械基础>是一门机械类专业的专业基础课,概念、名词和原理多,内容抽象且实践性强.然而,职业学校的学生学习基础差,大多数学校由于资金问题缺少用于教学的教具和设备,极易使学生产生厌学的情绪.教师的教学重点在于对学生进行学习方法的指导.学法指导不仅仅在于让学生了解、记住一些学习方法,更在于提高学生的自学能力,并且帮其树立信心,培养浓厚的学习兴趣,从而激发学生的学习动机.笔者认为,在知识、能力和素质的关系上,不能像过去那样单纯地追求知识的传授和学生的知识学习质量,而是要同时重视培养学生的综合能力,特别是开拓创新能力的培养.     

基于MOSUM的多重滤波变点检测研究

多时间尺度的变点问题一直是质量控制中的热点研究对象。基于移动和统计量(MOSUM),提出了一种多重过滤检验方法(MFT),以检验均值不变的零假设或存在均值变点的备择假设。首先,为使方法具有实用性和一般性,构建均值变点模型,并假定分布假设较弱。其次,由于单一窗宽对变点检测的局限性,构造了一个弱收敛到一个布朗运动相关的函数的MOSUM统计量,进而应用多个窗宽下MOSUM过程进行多变点检测。最后,为使得MFT方法不受其它分布参数变化影响,对模型均值外的参数变化作了鲁棒性检验。经模拟研究和实证分析表明,MFT方法的估计精度和准确度比一般方法更具优势和实效性。     

基于FARBF神经网络算法的资产评估统计模型

针对RBF神经网络算法因原始变量间强相关性带来的处理难度,与因子分析得分评估模型不能充分结合先验知识等缺陷,文章综合因子分析与RBF神经网络算法的各自优点,构建一种基于FARBF神经网络算法的企业资产质量评估模型,并给出了原始数据的同向化处理方法.实证案例分析与仿真试验结果表明该模型精度高于单纯的RBF网络算法,且该算法简化了神经网络结构,提高了网络训练速度与算法精度.