簡介：目的本課題通過對363個AVM患者的病例資料進行回顧分析對AVM的特征性因素與合并血流動力性動脈瘤之間進行統(tǒng)計學的相關性研究找出有統(tǒng)計學意義的相關性特征因素。為規(guī)范化AVM的DSA檢查提供參考意見減少血流動力性AN的漏診、誤診率為AVM患者的臨床決策提供評估依據。方法對北京市神經外科研究所1999年8月～2009年7月期間363個診斷明確資料齊全的AVM患者臨床和影像資料進行統(tǒng)計分析。對性別、發(fā)病年齡、AVM的部位、大小、主干供血動脈根數、引流靜脈根數、引流靜脈擴張、引流靜脈狹窄供血動脈來源、有無對側供血、有無前后循環(huán)同時供血、有無PICA參與供血、引流靜脈方向等13個因素與合并AN之間的相關性運用SPSSL60統(tǒng)計軟件進行單因素與多因素分析對篩選出的特征性因素進行相關性評估。結果共有病人363人畸形團366個男女1671發(fā)病年齡呈雙峰分布第一次發(fā)病高峰年齡為1385±372歲第二次發(fā)病高峰年齡為3518±943歲單因素分析結果表明與AVM合并血流動力性AN存在統(tǒng)計學意義相關性的因素主要有發(fā)病年齡、部位幕上幕下、AVM的大小、主干供血動脈根數、引流靜脈根數、引流靜脈擴張、對側供血、前后循環(huán)同時供血多因素統(tǒng)計分析結果表明發(fā)病年齡、主干供血動脈根數、對側供血與血流動力性AN之間存在統(tǒng)計學意義的正相關性引流靜脈根數與血流動力性AN之間存在統(tǒng)計學意義的負相關性。結論與合并血流動力性AN相關的AVM特征性因素為發(fā)病年齡、主干供血動脈根數、引流靜脈根數、對側供血。對特征性因素的認識有助于規(guī)范化AVM的DSA檢查減少血流動力性AN的漏診和誤診率。

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簡介：流行病學標點地圖是地理流行病學研究中的常用地圖之一。對流行病學標點地圖進行統(tǒng)計分析充分利用標點地圖所提供的信息，是地理流行病學和空間流行病學研究中的重要問題，它不僅對揭示疾?。ɑ蛐l(wèi)生事件）的空間分布特征，探索疾病的流行特征具有重要意義，而且依據疾病或衛(wèi)生事件的空間異質性可探討其地理危險因素，為制定區(qū)域性的疾病防治策略和措施提供科學依據。然而，目前對于流行病學標點地圖的統(tǒng)計分析，仍停留在借用生態(tài)學中的點模式分析方法對病例（或衛(wèi)生事件）的“零散”分析，尚無形成一個完整的統(tǒng)計分析體系；而且，多是簡單地套用其它領域（地質學、生態(tài)學）的空間點模式分析方法，并未根據疾病地理流行病學特點以及數據空間分布的特殊性建立空間點模型。鑒于此，本研究遵循地理流行病學規(guī)律，根據疾病地理流行病學特點，借鑒經典統(tǒng)計學中的統(tǒng)計分析思想，應用空間點模式分析方法的基本原理，構建了流行病學標點地圖的統(tǒng)計分析方法體系；旨在豐富和發(fā)展地理流行病學理論和分析方法。本研究所構建的流行病學標點地圖統(tǒng)計分析體系如下1流行病學標點地圖的統(tǒng)計描述在流行病學標點地圖的統(tǒng)計描述中，由于資料的特殊性，傳統(tǒng)的統(tǒng)計描述指標與圖表不再適用。流行病學標點地圖的統(tǒng)計描述主要包括中心化指標、密度指標、凸殼（CONVEXHULL）與標準差橢圓（STARDDEVIATIONELLIPSE）等。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計描述方法相似，中心化指標分集中和離散趨勢兩部分。集中趨勢的測量指標包括點集分布的平均中心、中位數中心和歐幾里得中心等；離散性的空間測度常用標準距離和相對距離度量；而凸殼與標準差橢圓則類似于傳統(tǒng)統(tǒng)計學中統(tǒng)計圖，能夠直觀的顯示病例（或衛(wèi)生事件）的空間分布狀況。類似于傳統(tǒng)統(tǒng)計學中的統(tǒng)計描述指標，均數中心與標準差距離適用于病例（或衛(wèi)生事件）橫坐標（X）與縱坐標（Y）均呈正態(tài)分布的情形；而中位數中心與四分位數間距距離適用于病例（或衛(wèi)生事件）橫坐標（X）或縱坐標（Y）呈偏態(tài)分布的情形。調和均數則要求病例（或衛(wèi)生事件）橫坐標（X）與縱坐標（Y）均服從正態(tài)分布。2流行病學標點地圖的統(tǒng)計推斷（1）以密度為基礎的流行病學標點地圖的空間推斷方法。此類方法又稱一階效應，它描述的是某個參數均值的總體變化性，即全局的趨勢。此類方法主要包括病例（或衛(wèi)生事件）空間分布狀態(tài)的統(tǒng)計推斷、空間分布的概率函數和核密度估計法。病例（或衛(wèi)生事件）空間分布狀態(tài)的統(tǒng)計推斷、空間分布的概率函數能夠反應疾病的空間分布狀態(tài)，而核密度估計法則通過核密度插值揭示病例（或）衛(wèi)生事件在整個研究區(qū)域內的分布狀況。（2）以距離為基礎的流行病學標點地圖的空間推斷方法。此類方法能夠揭示病例（或衛(wèi)生事件）的分布是隨機的、聚集的還是規(guī)則的，而且能夠揭示空間點數據在不同空間尺度上的分布特征，描述兩類病例（或衛(wèi)生事件）分布模式的關系及隨時間的演化規(guī)律。此類方法主要包括最近鄰距離法、RIPLEYSK函數方法及RIPLEYSK函數方法的擴展方法（二元模式與空間時間模式）。最鄰近距離指數法能夠從總體上反應疾?。ㄐl(wèi)生事件）的分布是否具有空間異質性；而RIPLEYSK函數方法能夠分析各種尺度上病例（或衛(wèi)生事件）的聚集規(guī)模，能在更精細的水平上反映病例（或衛(wèi)生事件）的空間分布特性。（3）以“熱點”分析為基礎的流行病學標點地圖的空間推斷方法，又稱空間聚類分析，是一類發(fā)現病例（或衛(wèi)生事件）高發(fā)區(qū)域的方法。結合GIS軟件，可以直觀地揭示疾病的空間分布熱點。在流行病學領域，這對于疾病的預防及控制措施的制定具有重要的指導意義。研究空間“熱點”的主要方法有最近鄰空間系統(tǒng)聚類、調整危險因素的最近鄰空間系統(tǒng)聚類等。最近鄰空間系統(tǒng)聚類分析發(fā)現研究區(qū)域內病例（或衛(wèi)生事件）的“熱點”區(qū)域；而調整危險因素的最近鄰空間系統(tǒng)聚類分析則能探索去除人口密度等協變量后“真正”的空間分布“熱點”。研究結論1、流行病學標點地圖分析中的統(tǒng)計描述指標對于初步描述病例（或衛(wèi)生事件）的空間分布中心具有重要意義。根據不同的研究目的及資料類型選用不同的統(tǒng)計描述指標，既可以評價疾病防治的效果，又可以基于此進行衛(wèi)生服務資源的優(yōu)化配置，像經典統(tǒng)計學的數據分析一樣，應該作為空間點數據分析的第一步工作。通過統(tǒng)計描述能夠從總體上反映病例（或衛(wèi)生事件）或衛(wèi)生事件的空間分布特征，也能夠發(fā)現總體的空間異質性，是進一步進行統(tǒng)計推斷的基礎和前提。2、以聚集性為基礎的基于密度的分析方法，用所定義的規(guī)則區(qū)域中點的密度或頻率分布的各種特征研究點分布的空間模式。它體現了病例（或衛(wèi)生事件）在大尺度上的總體趨勢，即一階效應。但是由于該類方法將信息聚集到地理單元中，引起信息的損失。以距離為基礎的流行病學標點地圖的空間推斷方法，克服了上述方法將信息聚集到地理單元中丟失信息的缺陷，具有較強的檢驗能力；能夠分析各種尺度上病例（或衛(wèi)生事件）的聚集規(guī)模，能在更精細的水平上反映病例（或衛(wèi)生事件）的空間分布特性。該類方法描述的是病例（或衛(wèi)生事件）空間分布的二階效應?？臻g“熱點”分析則通過聚類發(fā)現病例（或衛(wèi)生事件）的空間分布“熱點”，即病例（或衛(wèi)生事件）相對聚集的區(qū)域。通過該類方法能夠發(fā)現病例（或衛(wèi)生事件）發(fā)生的地理危險因素，進而對疾病的預防與控制提供指導性建議。3、利用所構建的流行病學標點地圖的分析體系分別從統(tǒng)計描述與統(tǒng)計推斷兩個層面探討了在空間點模式下山東省青島市2006年2007年新發(fā)結核病資料的空間結構特征。為探討青島市結核病地理危險因素，進而確定區(qū)域性疾病預防措施提供了分析思路，為防治措施的指定與落實提供了指導性的建議。4、本研究所構建的流行病學標點地圖的分析體系在一定程度上豐富和發(fā)展了空間流行病學研究中的流行病學標點地圖的分析思路和方法，是對地理流行病學定量分析方法的有益補充。

簡介：江西師范大學碩士學位論文規(guī)則空間模型在統(tǒng)計學習模式識別中的應用研究姓名張青華申請學位級別碩士專業(yè)基礎心理學指導教師戴海崎200341江西師范大學碩士研究生畢業(yè)論文規(guī)則空間模型在統(tǒng)計學習模式識別中的應用研究第一部分文獻綜述1、新一代測驗理論的興起心理和教育測量學是一門從心理和教育學角度，對所測被試的心理屬性的實質和結構作出深入的理論分析與研究，并同時結合運用數學和統(tǒng)計學等手段，對整個測量工作的有關問題，作出數量化分析的學科O。它是在十九世紀末開始蘊釀發(fā)展起來的，至今已有三大主流理論。第一大理論體系是真分數測驗理論TRUESCORETHEORY又稱經典測驗理論CLASSICALTESTTHEORY，它的核心內容是測驗信度理論。真分數測驗理論假設測驗觀察分數是兩相互獨立的分數真分數與誤差分數之和。心理和教育測驗所得測值是否可靠，在真分數測驗理論中被定義為測驗信度，理論上信度被定義為真分數方差與觀察分數方差之比。真分數測驗理論提出了測驗的信度和效度、測驗試題的難度、區(qū)分度和猜測度概念，還分析了試題質量與試卷質量的關系，指出可以通過改進試題質量來提高測驗質量。第二大理論體系是概括力理論GENERALIZABILIT／THEORY，它是在對真分數測驗理論的信度研究的基礎上發(fā)展起來，是對經典真分數理論特別是其信度理論的拓展。它應用方差分析方法對測量資料變異性即測量誤差來源作出具體分解，從而更加有力而又具有預控性地去改善和提高測量精度和準確性。第三大理論體系是項目反應理論ITEMRESPONSETHEORY，它是在克服經典測驗理論項目參數等指標依賴于樣本的局限性基礎上發(fā)展起來的。該理論細微深入地研究項目，分析在每一個項目上被試的作答反應與內部屬性的關系。由此建立起被試與項目關系的數學模型。項目反應理論認為反映項目各方面性質的項目參數將共同影響被試的作答行為，并且對于不同水平的被試有著不同的影響力。項目反應理論還提出了測驗信息函數概念，利用測驗信息函數來估算測驗對不同能力水平被試施測所產生的誤差。這些心理計量理論的發(fā)展促進了測驗應用的發(fā)展，它們在教育、經濟和社會生活中起著重要作用。但歷史上這些理論的應用都存在著一個明顯局限它們僅把所測的內部心理屬性當作一種純統(tǒng)計結構，忽視對作答過程的考察與分析，計量時只注重作答反應結果，只注重計量而忽視心理品質的實質內容。。滾壯青戴海崎，丁軻良‘現代教育與心理測量學原理，一江西教育出版社，1998年出版

簡介：現代計算機系統(tǒng)不斷增長的復雜性使得故障檢測與診斷工作極其困難，因此如何實現快速的故障恢復從而提高系統(tǒng)的可用性變得更加重要了。由于即使在實際故障源未知的情況下，很大一部分故障仍能通過執(zhí)行一些特殊的恢復操作，例如，重起操作，來進行修復。然而，通常設計合理的恢復策略來有效的調度潛在的恢復操作通常是極其困難而且容易出錯的。因此，我們希望能找到一種自動的方式來生成高效的恢復策略。本研究提出了一種基于增強學習算法的新技術來自動產生恢復策略。我們首先將自動故障恢復問題形式化，在理論上分析出了增強學習方式的有效性。然后，基于一個由原始人工策略生成的故障恢復日志，對此方法的兩種不同實現方式進行了實驗驗證㈠直接的在線學習方式，即直接將該學習過程應用于運行的系統(tǒng)中。通過實驗分析我們可以發(fā)現，我們的學習方法能獲得更優(yōu)的性能，較好的擴展性，以及趨向于全局最優(yōu)策略的收斂性。此外，通過引入故障發(fā)生的多種特征，我們仍然驗證了我們方法的有效性。㈡離線學習方式，即將該學習過程應用于故障恢復日志來生成恢復策略。由于受到原始人工定義的恢復策略的影響，該實現方式學習得到的是一個局部最優(yōu)的恢復策略，然而它具有比原始手工策略更好的性能。在我們的實驗中，基于真實的機群系統(tǒng)環(huán)境產生的恢復數據，我們發(fā)現自動生成的恢復策略最終能節(jié)省10％的恢復時間。此外，為了避免學習所得策略可能遇到的無法處理的情形，我們還提出了一個混合策略，它能兼兩者之長，不僅能維持學習得到的策略的高性能，還能像人工定義策略那樣處理所有可能的故障情形。

簡介：近年來，隨著腫瘤藥物研發(fā)的日趨成熟，無論是制藥行業(yè)還是政府監(jiān)管部門亦或是其它學術組織，都迫切希望在評價抗癌新藥療效時能盡可能地提高效率、降低成本同時又兼顧時效性和倫理問題。在種種需求驅動下，適應性ⅡⅢ期無縫設計ADAPTIVESEAMLESSPHASEⅡⅢDESIGN作為一種創(chuàng)新性的臨床試驗設計方法受到越來越多研究者的青睞。然而無縫設計期中分析無法避免長期結局，如總生存期OVERALLSURVIVAL，OS，短時間內無法獲得，那么以此作為期中分析篩選指標勢必導致整個研發(fā)周期過長，此時常用短期結局作為替代終點SURROGATEENDPOINT指導期中分析決策。目前，一些在特定環(huán)境下能夠很好替代長期結局的短期結局指標已經獲得監(jiān)管當局認可，如關于晚期結直腸癌研究無進展生存期PROGRESSIONFREESURVIVAL，PFS能夠替代總生存期以及關于結腸癌輔助化療研究中位隨訪3年的無病生存期DISEASEFREESURVIVAL，DFS也能夠替代中位隨訪5年OS。但是，不能避免臨床試驗短期結局組間差別有統(tǒng)計學意義前提下，長期結局組間無統(tǒng)計學差異，此時承認短期長期結局間存在相關關系，或者得出短期結局能夠作為長期結局有效替代終點難免牽強。如何充分利用短期結局信息替代長期結局指導ⅡⅢ期無縫設計期中分析決策，以及如何評價替代終點有效性為臨床試驗設計研究終點選擇提供依據，已然成為腫瘤臨床試驗研究熱點。本研究分為四個部分第一部分應用短期結局預測概率PREDICTIVEPOWER，PP指導ⅡⅢ期無縫設計期中分析劑量選擇，并與傳統(tǒng)的ⅡⅢ期無縫設計期中分析篩選策略進行比較。研究結果表明利用短期結局劑量篩選的ⅡⅢ期無縫設計可以控制總Ⅰ型錯誤在檢驗水準以內一般情況下該策略檢驗效能低于期望，但是隨著短期結局效應提高，短期長期結局相關關系增強或者先驗信息強度提高，依據短期結局預測概率劑量篩選的無縫設計檢驗效能提高，接近期望值。值得注意的是，不同先驗信息強度對檢驗效能影響顯著，實際工作中如果可以獲得較強信息先驗，應用短期結局預測概率劑量篩選可以大大提高無縫設計檢驗效能。第二部分提出一種新的腫瘤臨床試驗ⅡⅢ期無縫設計期中分析劑量篩選策略，即擬合多結局生存分析模型指導期中分析決策。評價該法的Ⅰ型錯誤及檢驗效能，并與兩種傳統(tǒng)的期中分析策略進行比較。模擬試驗結果表明無縫設計三種期中分析策略均能控制Ⅰ型錯誤。隨著短期長期結局相關關系的增強以及期中分析信息時間的提高，期中擬合多結局生存分析模型法Ⅰ型錯誤隨之增加，接近檢驗水準當短期結局風險比大于A時（A取值范圍在長期結局組間風險比附近波動），無縫設計期中分析推薦擬合多結局生存分析模型指導期中分析決策然而當短期結局風險比低于A時，期中分析推薦使用短期結局指導期中決策隨著短期長期結局相關關系的提高，A值增加，傾向于推薦使用短期結局指導期中分析決策，然而隨著信息時間的增加，A值降低，傾向于推薦使用多結局生存分析模型指導期中分析決策。第三部分設計兩個模擬試驗評價基于個體水平生存時間數據相關關系模擬一比較已有的估計至疾病進展時間TIMETOPROGRESSION，TTP與OS相關關系方法模擬二在模擬試驗一基礎上，評價期中分析HRTTP、HROS與最終分析HROS相關關系，指導期中分析指標選擇。模擬試驗一結果表明BAYESNICENMALINDUCEDCOPULAESTIMATION模型法估計兩生存指標間相關關系，相較于KENDALLΤ等級相關系數以及考慮截尾的KENDALLΤ等級相關系數而言，結果更穩(wěn)健，效果更理想。模擬試驗二結果表明當短期結局效應較強，期中分析信息時間較短，同時短期長期結局間相關關系較強時，期中分析推薦使用TTP作為研究指標，其余條件推薦使用期中已觀測到的OS指導期中分析決策。第四部分基于四種腫瘤臨床試驗實例，為評價SPP變化對PFS與OS相關關系影響，本研究設計了兩個模擬試驗模擬一評價SPP變化對OS處理效應及檢驗效能的影響模擬二評價SPP變化對PFS與OS相關關系的影響。模擬試驗一結果表明隨著中位SPP的延長2～12個月，OS檢驗效能下降，HROS提高。模擬試驗二結果表明隨著中位SPP的延長，PFS與OS的相關關系減弱，PFS不能成為OS的有效替代終點。當中位SPP控制在一定范圍內（如晚期胃癌中位SPP＜4月，轉移性結直腸癌中位SPP＜12月，以及惡性膠質瘤中位SPP＜6月）時，PFS與OS顯示強相關關系，此時能否證實PFS是OS的有效替代終點仍依據實際情況而定。

簡介：天津理工大學碩士學位論文基于統(tǒng)計學習的魚齡識別方法的研究姓名劉亭申請學位級別碩士專業(yè)計算機應用技術指導教師溫顯斌20081201ABSTRACTFISH’SAGEKNOWLEDGEISALLIMPORTANTINDICATOROFFISHSTOCKAPPRAISALANDMANAGEMENTTHETRADITIONALWAYISTHATFISHSCIENTISTSDETERMINETHEAGEOFFISHACCORDINGTOOTOLITHCALCIFICATIONINTHEFORMATIONOFTHESTRUCTUREHOWEVEROTOLITHSFORMATION，GROWTHAFFECTEDBYMANYFACTORS，FOREXAMPLESEASONCHANGE，TEMPERATURE，HABITATANDDIETETC，OTOLITHSTRUCTUREHASITSOWNCHARACTERISTICS，ONLYWELLEXPERIENCEDFISHEXPERTCANESTIMATEFISHSAGETHROUGHOTOLITH，EVENSO，WILLHAVEAPROBLEMOFINACCURATEESTIMATESOFTHEAGETHEREFORE，THEARTIFICIALCOGNITIONFISH’SAGEREMAINSATIMECONSUMINGLABORIOUSPROBLEMMANYFACTORSDETERMINETHATTHEAGEOFTHEFISHRECOGNITIONOFTHEURGENTNEEDFORAUTOMATIONTHEUSEOFIMAGEPROCESSINGANDPATTERNRECOGNITION，TODEVELOPCOMPUTERAIDEDAUTOMATICIDENTIFICATIONSYSTEMOFFISHAGEHAVEGREATVALUEBASEDONTHEOTLITHIMAGETOESTIMATEFISH’SAGEISTHEPRESENTFISHAGERESEARCHHOTSPOTANEFFECTIVEFEATURESELECTIONANDCLASSIFICATIONONTHEOTOLITHIMAGEPLAY鋤IMPORTANTROLEONTHESYSTEMOFFISH’SAGERECOGNITIONINTHISPAPERBASEDONTHECHARACTERISTICSOFTHEOTOLITHTMAGE，WEPROPOSEDPRINCIPALCOMPONENTANALYSISPCAANDKEMELPRINCIPALCOMPONENTANALYSISKPCATOSELECTTHEFEATUREOFOLOLITHCOMBINEDWITHTHECLASSIFICATIONPRINCIPLEANDTHEDECISIONMAKINGMETHODSOFPATTERNRECOGNITION，WEPROPOSEDSUPPORTVECTORMACHINESSVMANDPROBABILITYOUTPUTSUPPORTVECTORMACHINESPPSVMTOCLASSIFYTHEEXTRACTINGFEATURESOFTHEOTOLITHIMAGEINCLUDING1FISHAGERECOGNITIONBASEDONPCAANDSVMTHISMETHODFIRSTOBTAINSTHEFEATURESOFFISH’SOTOLITHIMAGE，THENTHROUGHTHEPCATOEXTRACTTHEPRINCIPALCOMPONENTOFTHEFEATURES，ANDTHENINPUTTHISPRINCIPALCOMPONENTTOTHESVMFORTRAINING，ANDTHENCLASSIFYFISH’SAGETHROUGHSVM2FISHAGERECOGNITIONBASEDONKPCAANDSVMWEUSETHEKPCATOEXTRACTTHEPRINCIPALCOMPONENTOFTHEFEATURESOFTHEOTOLITHIMAGETHEEXPERIMENTPROVEDTHATKPCAMETHODOBTAINABETTERRECOGNITIONEFFECT3FISHAGERECOGNITIONBASEDONKPCAANDPPSVM。THISMETHODAPPLIESPROBABILITYINTOSVM，MAKESVMCLASSIFICATIONRESULTSWITHTHEPROBABILITYCHARACTERISTIC，SOTHATWECANNOTONLYOBTAINTHECLASSTHATTHESAMPLEBELONGSTO，BUTALSOOBTAINTHEPROBABILITYTHATTHESAMPLEBELONGSTOTHECLASSKEYWORDSFISH’SAGE，PCA，KPCA，SVM，PPSVM

簡介：在工業(yè)過程中有效的過程監(jiān)控和質量控制是保證生產安全、提高產品質量和經濟效益的關鍵對于復雜的化工過程來說準確詳細的數學模型往往很難得到即使能夠得到這些理論上的等式也只能描述系統(tǒng)中一部分能量及物料的平衡關系這限制了基于模型的過程監(jiān)控方法的應用隨著計算機控制技術的發(fā)展分布式工業(yè)控制系統(tǒng)、各種智能化儀表和控制設備在工業(yè)過程中的廣泛應用大量的過程數據被采集并存儲下來如何充分利用這些存儲的數據信息從中挖掘出過程運行的深層次規(guī)律以提高過程監(jiān)控能力已經是過程工業(yè)亟待解決的問題也是過程控制領域的研究熱點統(tǒng)計過程監(jiān)控是一種基于數據驅動的方法它以多元統(tǒng)計理論為基礎通過對過程測量數據的分析和解釋判斷過程所處的運行狀態(tài)在線檢測和識別過程中出現的異常工況從而指導生產、提高產品質量和生產效率本文針對連續(xù)和間歇兩種生產方式的特點對傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程監(jiān)控方法做了不同程度的改進并提出了一些新的統(tǒng)計過程監(jiān)控算法本文的主要工作和貢獻有以下幾個方面1提出了基于小波變換主元分析和支持向量機的過程監(jiān)控和故障診斷方法首先提出了一種基于小波變換主元分析的統(tǒng)計過程監(jiān)控方法利用小波變換有效的抑制過程數據中所含的噪聲和干擾信號主元分析可以降低過程數據的維數并建立主元監(jiān)控模型這樣提高了統(tǒng)計過程監(jiān)控的準確性和有效性在此基礎上提出了基于支持向量機的故障診斷方法考慮到實際工業(yè)過程故障數據的數量比較少而支持向量機在小樣本學習方面具有良好的泛化能力的特點當故障發(fā)生時利用小波變換主元分析提取出的主元得分向量作為訓練好的多重支持向量機的輸入來判斷故障的類別對TE過程的監(jiān)控應用表明了所提出方法的有效性2針對間歇過程監(jiān)控的特點結合FISHER判別分析方法在數據分類上的優(yōu)勢提出了一種基于FISHER特征提取的間歇過程監(jiān)控和故障診斷方法在線過程監(jiān)控時所提出的方法僅利用已國家發(fā)改委重大產業(yè)化項目項目名稱煤化工企業(yè)綜合自動化信息集成平臺及應用國家自然科學基金項目編號60504033獲得的過程數據的測量值對過程進行監(jiān)控避免了傳統(tǒng)的多向主元分析MPCA方法對未來測量值的估計從而提高了間歇過程監(jiān)控的性能利用FISHER空間中提取出的過程數據的特征向量和判別向量來實現過程監(jiān)控和故障診斷通過對青霉素發(fā)酵間歇過程的仿真應用表明所提出的方法比傳統(tǒng)的MPCA方法能更及時的監(jiān)測出過程的異常情況更準確的判斷異常的原因3利用核學習理論的優(yōu)勢將核方法引入到線性FISHER判別分析中提出了基于核FISHER判別分析的非線性統(tǒng)計過程監(jiān)控與故障診斷方法該方法通過非線性映射將過程數據從低維的輸入空間映射到高維的特征空間實現了變量之間非線性相關關系的線性轉化在高維的特征空間中利用FISHER判別分析方法求出滿足最大分離程度的核FISHER特征向量和判別向量來實現過程監(jiān)控與故障診斷與核主元分析方法KPCA相比所提出的方法不僅簡化了運算避免了對核主元個數的確定而且可以通過求解最優(yōu)的FISHER判別向量來實現故障診斷通過對流化催化裂化過程的數值研究驗證了所提方法在非線性過程監(jiān)控與故障診斷中的可行性和優(yōu)越性4針對化工過程中質量變量不能在線測量或有較長時間延遲情況下傳統(tǒng)的質量控制方法并不能很好的抑制過程的隨機擾動對質量產生影響本文提出了多變量統(tǒng)計質量控制方法該方法根據歷史正常工況的數據建立質量變量的預測模型通過高采樣頻率的過程變量來預測低采樣頻率的質量變量根據質量變量的預測值和設定值之間的偏差來確定過程操縱變量的調節(jié)量通過調節(jié)操縱變量來抑制過程的隨機擾動達到控制最終產品質量的目的所提出的方法在TE過程中仿真結果表明與傳統(tǒng)的PID質量控制方法相比該方法能減小由過程擾動引起的質量變化5將統(tǒng)計過程監(jiān)控方法應用到上海焦化甲醇精餾過程中通過分析上海焦化甲醇精餾過程的特點和工藝流程選取合適的過程變量提取不同時段正常工況的數據建立統(tǒng)計監(jiān)控模型提取在線的過程運行數據和加壓塔再沸器泄漏故障檢修前的過程運行數據驗證了統(tǒng)計監(jiān)控模型的有效性為進一步的統(tǒng)計過程監(jiān)控模塊化設計和實施奠定了基礎

簡介：如何有效地識別和分析產品故障，并在此基礎上進行產品可靠度預測，對于企業(yè)預防產品故障和制定產品維修計劃，具有十分重要的意義。隨著產品的可靠性不斷提高，能夠獲得的產品的故障數據變得十分有限，因而難以通過大量故障數據的分析進行故障識別。在此背景下，本文研究了基于統(tǒng)計學習理論的產品故障分析及可靠度預測技術，并開發(fā)了原型系統(tǒng)進行驗證。在研究故障分析與可靠度預測系統(tǒng)工作原理的基礎上，建立了該系統(tǒng)的體系結構。針對機械產品的故障大多屬于小子樣問題，利用統(tǒng)計學習理論和支持向量機進行故障模式識別，并將支持向量機的二分類方法和多分類方法分別用于汽車發(fā)動機單一故障識別和多故障識別之中。該方法較為有效的避免以往機器學習方法在小子樣條件下表現不佳的情形。在利用支持向量機有效的識別產品故障模式之后，將FMEA和FTA相結合起來進行故障分析，該方法不但能夠彌補FMEA或FTA分析技術各自的不足，而且能夠實現從FMEA表格到FTA故障樹的自動生成，更加有效的找出具體故障原因。研究了基于統(tǒng)計學習理論的產品性能退化趨勢的線性回歸方法，實現了利用退化數據進行退化方式相關條件下的產品可靠度預測，并以發(fā)動機機殼為對象進行了實例研究。結果表明，該方法能比較準確地判斷退化型故障產品的可靠度是否低于用戶允許的限度。開發(fā)了故障分析和可靠度預測原型系統(tǒng)，對上述理論和技術進行了驗證。

簡介：人臉識別是當前非常熱門的一個生物特征識別領域，它涵蓋了圖像處理，計算機視覺和模式識別等前沿技術，在人機交互，安全監(jiān)視，機器人，身份認證等方面有著廣闊的應用前景。目前的人臉識別系統(tǒng)主要是基于二維圖像的，但由于受到姿勢、光照和表情變化等因素的影響，無論理論方面還是應用方面，基于二維圖像的人臉識別方法的有效性和魯棒性受到了很大的削弱。三維人臉模型是解決目前問題的有效方法之一，但基于三維人臉模型的人臉識別仍是基于二維圖像的，而且三維模型的真實感、參數優(yōu)化等問題與實際應用仍有一段距離。因此，到目前為止，人臉識別技術還遠未成熟，建立一個魯棒的實時自動人臉識別應用系統(tǒng)仍然有很長的一段路要走，而其成功將很大程度上依賴于認知科學，神經科學，計算機視覺，模式識別，人工智能等多學科的突破和交叉研究目前主流的人臉識別方法主要是基于統(tǒng)計學習模型的二維人臉識別，包括基于全局特征和基于局部特征學習的方法。典型的基于全局特征的方法有EIGENFACE，FISHERFACE，LAPLACIANFACE等，而基于隱馬爾可夫模型的人臉識別則是基于局部特征的模型學習方法。本文主要研究的是基于統(tǒng)計學習方法二維人臉識別問題。本文的主要貢獻如下1）系統(tǒng)綜述了人臉識別的發(fā)展歷史和研究現狀。詳細總結了基于幾何特征方法、彈性圖匹配、神經網絡、隱馬爾可夫模型、子空間學習、流形學習、三維模型等各種人臉識別方法。通過分析和比較各種方法的優(yōu)缺點，為各種方法在人臉識別中的應用指出了改進之處，它們的發(fā)展方向提供了一些建議；2）針對EHMM模型應用于人臉識別時沒有很好的解決特征提取問題，提出了基于DCT域PPCA的特征提取方法。由于EHMM具有嚴密和豐富的體系結構，以兩層結構從粗到細很好的描述了人臉的局部結構和全局結構，因而具有很好的發(fā)展前景。但這種方法的有效性仍然依賴于所提取的采樣窗口的特征，即這種方法本身并沒有解決特征提取問題。基于DCT域PPCA既利用了DCT的快速算法而壓縮掉了一部分噪聲，為PPCA降低了計算復雜度，又利用了PPCA能更好的對高斯分布數據壓縮。該方法能很好的提取人臉內部結構和外部結構的特征，為EHMM提供了魯棒的觀測向量；3）提出子空間演化分析方法解決子空間分析應用于人臉識別時所遇到的的維數災難問題。子空間演化分析方法包括迭代重采樣技術和“分而治之”策略兩部分。它首先采用下迭代重采樣技術來降低樣本維數和增加樣本數得到新樣本，再利用傳統(tǒng)的子空間分析方法對新樣本進行分析，最后利用上迭代重采樣技術來得到原樣本的結果；4）分析了流形學習是先對原始數據構建圖，再對圖進行特征分析從而達到對原始數據的分析。從如何構建局部，如何表示局部幾何性質，如何在保持局部幾何性質下尋找全局最優(yōu)嵌入等方面進行研究，提出了一種新的保持局部結構的方法局部保持嵌入。它首先引入鄰域圖來對局部結構進行表達，然后通過對局部結構的學習來獲得全局最優(yōu)嵌入，最終轉化為稀疏矩陣特征值求解問題。

簡介：對近十幾年來有關陶瓷增強金屬基復合材料摩擦學特性的研究發(fā)展狀況進行了調研在此基礎上著重對高速滑動條件下SIC顆粒增強6061鋁合金SIC6061A1的摩擦磨損行為進行了探討主要研究工作如下1采用持續(xù)試驗、間歇試驗和重復試驗的方法詳細觀察了SIC6061A1磨損行為的周期性和隨機性基于磨損風險率的分析提出了周期磨損統(tǒng)計模型進而探討了周期磨損量的模數、最小值和分散程度的表現特性及其與滑動速度的關系2在接近工程應用的載荷和速度范圍內研究了滑動摩擦過程的湍流波動行為結合翟最近提出的摩擦統(tǒng)計模型對試驗數據進行了討論特別對瞬時摩擦系數的均值和偏差的載荷依賴性進行了深入的探討3根據上述摩擦統(tǒng)計模型研究了摩擦面名義接觸面積與摩擦穩(wěn)定性的關系以及載荷與摩擦面實際接觸面積之間的關系

簡介：隨著互聯網的迅猛發(fā)展和信息的國際化，對于不同語言文本內容的理解和傳播成為了人們的強烈需求。機器翻譯這個古老的課題在這樣的背景下重新煥發(fā)了生機。詞對齊作為統(tǒng)計機器翻譯的中間結果，除了在機器翻譯中占有重要地位外，在詞義消歧等自然語言處理應用領域都有著廣泛的應用價值。傳統(tǒng)基于統(tǒng)計學的詞對齊方法在語料規(guī)模方面有著較高的要求，在小規(guī)模語料資源上如何解決數據稀疏，進而提高對齊的正確率成為詞對齊研究的重點。本文提出了統(tǒng)計和語言學知識相結合及利用相關策略融合的方法來解決這些問題。我們采用了基于信源信道統(tǒng)計機器翻譯的對齊模型，結合雙語詞典、規(guī)則和句法結構特征等語言學知識，利用位置信息和詞性信息作為過濾條件，分別從增加置信度高的對齊詞對、刪除錯誤對齊詞對、改進未對齊和多個相同詞匯對齊消歧等方面改進了詞對齊的質量。其中結合雙語詞典和句法結構特征的方法分別在準確率和召回率方面有所提高，基于規(guī)則的方法在各方面表現優(yōu)異，達到了02503的最低詞對齊錯誤率。此外，我們引入集成學習的觀點，將多個詞對齊模型作為獨立的分類器利用簡單和加權的投票策略對分類器進行集成。實驗數據表明，融合策略在詞對齊準確率方面相對于單純的基于統(tǒng)計的方法有著不同程度的提高。加權投票策略達到了最高的召回率和最低的錯誤對齊率，較基準分別提高了1722％，降低了3647。

簡介：參考值范圍是醫(yī)療衛(wèi)生領域數據處理和輔助決策的重要手段之一?，F有的多變量參考值范圍統(tǒng)計學建立方法中，多元正態(tài)分布法理論依據充分，操作原理簡單，是目前廣為接納和普遍使用的多變量參考值范圍建立方法。然而多元正態(tài)分布法要求資料服從多元正態(tài)分布或能夠通過適當的變量變換轉化成多元正態(tài)分布，而醫(yī)療衛(wèi)生領域的多元數據資料相當部分并不能滿足此要求，從而使多元正態(tài)分布法的適用范圍受到了很大的限制。本研究選擇馬氏深度函數MHD作為構建多變量參考值范圍建立方法的基礎，并設計出了該統(tǒng)計深度函數的兩種改良形式MDS及MDM，一同作為新方法中的降維操作手段。實驗表明，本研究所提出的基于統(tǒng)計深度函數的多變量參考值范圍統(tǒng)計學建立方法合理有效，在諸多方面表現出相對現有方法的絕對優(yōu)勢，尤其在適用范圍方面比現有方法空前擴大，值得進行進一步的研究以及在實際工作中的測試性推廣應用。

簡介：點擊查看更多慢性乙肝濕熱中阻證辨證客觀化相關因素多元統(tǒng)計學分析.pdf精彩內容。

簡介：點擊查看更多兒童原發(fā)中樞神經系統(tǒng)腫瘤的生存統(tǒng)計學調查以及分子病理學標記物與預后的關系.pdf精彩內容。