将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现

提出了基于多代理决策融合的电机状态识别系统.以电机的振动信号和电流信号为输入,六种分类器用来识别其状态.每个分类器视为一个代理,独立完成模式识别工作后,同其他分类器交换信息从而提高识别率.本文还将传感器融合和分类器选择融入系统,同单源数据和无分类器选择相比具有更大的优势,使最终电机状态识别率达到98.9%

为解决不同边界品位下多金属矿床的储量快速估算问题,针对多金属矿床有用组分之间具有相关性的特点,基于多维概率分布函数建立了多金属矿床储量估算数学模型.以某金铜矿床为例,分析证明了矿床中金、铜品位的概率密度呈对数正态分布,并对金、铜品位分布的相关性特征进行检验.在此基础上将一维概率密度扩展至多维,建立了金铜矿床品位分布的多维概率密度函数,得出了不同边界品位下矿床保有的资源储量,并进行了可靠性验证.结果表明,模型的计算误差在10%以内,符合储量管理的精度要求

试卷分析: 1、学生基本概念、基本理论掌握情况总体较好,选择和填空题得分率较高。 线 2、学生运用基本知识、理论分析问题解决问题的能力、创新能力,和实践能力不容 乐观,只有少数学生具备这种能力,反映在试卷上第四题:完成程序缺少部分,丢分 率较高,平时应注意多作这方面的演练

10.1群落分类 10.1.1群落分类的两种观点 10.1.2植物群落的分类单位 10.1.3植物群落的命名 10.1.4法瑞学派和英美学派的群落分类 10.1.5群落的数量分类 10.2群落排序 10.2.1排序的概念 10.2.2排序的类型 10.3生物群落的类型

二、离散型随机变量的边缘分布律 三、连续型随机变量的边缘分布 一、边缘分布函数 四、小结

多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析

第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节泊松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布

把一个mxn矩阵A,在行的方向上分成s块,在 列的方向分成t块,称为A的sxt分块矩阵,记作 A=[Asx其中A(k=12s1,2t称为A的 子块,它们是各种类型的小矩阵 常用的分块矩阵,除了上面的4块矩阵,还有以 下几种形式:

3.4二维r.v.函数的分布 一、问题已知r.v(X,Y)的概率分布,g(x,y)为已知的二元函数, 求Z=g(X,Y)的概率分布 二、方法转化为(X,Y)的事件