采用恒应变速率塑性计,对铝合金的4个具有代表性品种的实体样本进行压缩实验,测定了冷变形时的流动应力,通过对5种结构形式的流动应力数学模型的分析和比较,分析了各种变形条件对流动应力的影响,获得了结构简单,计算精度高,适合于现场计算机在线控制的数学模型

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

论述35CrMo调质齿轮轮齿弯曲疲劳强度的可靠性试验研究．该试验是在英国制造的1603型电磁谐振疲劳试验机上进行的的，分4个应力级，每个应力缓的试验样本不少于7个.在试验数据基础上，拟合出R-S-N曲线及方程，最后求得不同可靠度下35CrMo调质齿轮轮齿的弯曲疲劳强度极限

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题

针对标准的FCM算法没有考虑像素的空间信息而对噪声比较敏感和没有考虑不同样本数据对聚类效果的不同影响的不足,提出了一种顾及像素空间信息的基于图像的灰度直方图加权的FCM聚类算法,它在Szilagyi等提出的算法基础上通过引入图像的灰度直方图加权对算法中的目标函数进行修改.对人工合成图像和真实图像的数值模拟结果均显示出该算法的优良性能

导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性

上海交通大学：《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》课程教学资源（学生作业）对MCMC 方法在瑞利分布样本采集及一元线性回归模型参数估计中应用的思考与研究——吴凯斌

·描述性统计(Descriptive Statistics) ·算数平均值(Arithmetic Mean) ·中位值(Median) ·样本方差(Sample Variance) ·直方图(Histogram) ·概率质量函数(Probability Mass Function) ·正态分布(Normal Distribution) ·相关性(Correlation)

第一节 试验设计概述 第二节 动物试验计划 第三节 试验设计的基本原则 第四节 完全随机设计 第五节 随机单位组设计 第六节 拉丁方设计 *第八节 正交设计 第九节 调查设计 第十节 样本含量的确定

5.1 Excel 2003基础知识 5.2 工作簿文件的建立与管理 5.3 工作表的基本操作 5.4 编辑工作表 5.5 设置工作表格式 5.6 公式与函数的运用 实例样本