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基于支持向量数据描述方法的生产过程监控、诊断与优化
文档格式:PDF 文档大小:3.13MB 文档页数:7
提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态
北京交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件)第七章 参数估计
文档格式:PPT 文档大小:631.5KB 文档页数:33
1点估计 设总体X的分布函数F(x)的形式为已知,θ是待估参数。 X1…Xn是X的一个样本,x1…xn是相应的样本值。 点估计问题: 构造一个适当的统计量(X1…,Xn),用它的观察值 0(x1,…xn)来估计未知参数 我们称(X1,…,Xn)为0的估计量;称0(x1,xn) 为θ估计值
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 多维随机变量及其分布 §1 二维随机变量 §2 边缘分布 §3 条件分布
文档格式:PPT 文档大小:332.5KB 文档页数:51
在实际问题中,对于某些随机试验的结果需要 同时用两个或两个以上的随机变量来描.例 如,为了研究某一地区学龄前儿童的发育情况 ,对这一地区的儿童进行抽查,对于每个儿童 都能观察到他的身高H和体重W.在这里,样本 空间S={e}={某地区的全部学龄前儿童,而 H(e),和W(e)是定义在S上的两个随机变量.又 如炮弹弹着点的位置需要由它的横坐标和纵 坐标来确定,而横坐标和纵坐标是定义在同一 个样本空间的两个随机变量
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 参数估计 §1 点估计 §2 基于截尾样本的最大似然估计 §3 估计量的评选标准
文档格式:PPT 文档大小:254.5KB 文档页数:52
统计推断问题可以分为两大类,一类是估计问 题,一类是假设检验问题.本章讨论总体参数 的点估计和区间估计 设总体X的分布函数的形式为已知,但它的一个或多个参数为未知,借助于总体X的的一个 样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题
《生物统计附试验设计》课程教学资源(讲义)第五章 t检验
文档格式:DOC 文档大小:1.31MB 文档页数:22
第一节显著性检验的基本原理 第二节样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节两个样本平均数差异显著性检验 第四节百分数资料差异显著性检验 第五节总体参数的区间估计
典型钒矿冶炼厂区域土壤重金属污染及陆生植物富集能力
文档格式:PDF 文档大小:862.94KB 文档页数:11
植物修复是土壤重金属污染修复的重要手段。为了探明南水北调工程中线水源地土壤污染状况并对其进行修复,本研究以湖北省朝北河和典型钒矿冶炼厂为对象,按季节采集该区域土壤(样本量n = 14)和当地优势陆生植物(样本量n = 113),使用微波消解?电感耦合等离子体质谱(ICP?MS)测定V、Cr、As和Cd重金属含量,根据内梅罗指数法综合评价了土壤污染程度,评估了各种植物对四种重金属的富集能力。结果表明,朝北河采样点中排污口与河水交汇处土壤中重金属Cd含量较高;钒矿冶炼厂原矿堆放区V超标近83倍,Cr、As和Cd重金属超标两倍以上,土壤受到严重污染;其他采样点均受到不同程度的重金属污染。植物重金属富集能力和耐受性评价结果表明,鼠麴草、密叶飞蓬、一年蓬对四种重金属耐受性极强,小蓬草、白茅、少花龙葵、野菊、白车轴草、稗是V、Cr和Cd的超富集植物,蜈蚣草、构树对As的富集能力极强,野艾蒿对Cr和Cd的富集能力较强,丁香蓼和日本毛连菜分别对Cr和V具有较强的耐受性和富集特异性,委陵菜和垂序商陆对Cd具有较强的富集能力和特异性。五种优势植物盆栽实验表明,苎麻在复合金属污染条件下耐受性最强,委陵菜富集能力最强
基于密度聚类和动态时间弯曲的结晶器黏结漏钢预报方法的开发
文档格式:PDF 文档大小:1.76MB 文档页数:10
针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征,本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法,提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式,在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性,并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本,在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实,相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法,基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数,能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律,提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征,准确区分和预报结晶器漏钢,具有较好的自适应性和鲁棒性
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第22讲 区间估计
文档格式:PPT 文档大小:120.5KB 文档页数:31
基本概念 用点估计来估计总体参数,即使是无偏有效 的估计量,也会由于样本的随机性,从一个 样本算得估计量的值不一定恰是所要估计 的参数真值.而且,即使真正相等,由于参数 值本身是未知的,也无从肯定这种相等.到 底二者相差多少呢?这个问题换一种提法就 是,根据估计量的分布,在一定的可靠程度 下,指出被估计的总体参数所在的可能数值 范围.这就是参数的区间估计问题
《概率论与数理统计》课程电子教案(PPT课件讲稿)第七章 参数估计(7.3)区间估计
文档格式:PPS 文档大小:628KB 文档页数:40
7.3区间估计 引例已知X~N(μ,1) μ的无偏、有效点估计为 常数 随机变量 不同样本算得的μ的估计值不同, 因此除了给出μ的点估计外,还希望根据 所给的样本确定一个随机区间,使其包含 参数真值的概率达到指定的要求
《概率论与数理统计》课程电子教案(PPT课件讲稿)第八章 假设检验(8.1)假设检验的基本概念
文档格式:PPS 文档大小:526KB 文档页数:26
何为假设检验? 假设检验是指施加于一个或多个 总体的概率分布或参数的假设.所作 假设可以是正确的,也可以是错误的. 为判断所作的假设是否正确,从 总体中抽取样本,根据样本的取值,按 一定原则进行检验,然后作出接受或 拒绝所作假设的决定
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