2.1 测量误差的基本概念 2.2 表达误差的几种形式 2.3 误差的性质及分类 2.4 有效数字 2.5 系统误差的校正 2.6 随机误差的统计学处理 2.7 粗大误差的剔出 2.8 测量不确定度及其评定方法

1 测量误差的基本概念 2 表达误差的几种形式 3 误差的性质和分类 4 有效数字 5 系统误差的校正 6 随机误差的统计学处理 7 粗大误差的剔除 8 测量不确定度及其评定方法

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量

第8章参数估计 一、参数的点估计 以总体参数的近似值作为其真值的估计 二、估计优良性的判别标准 无偏性有效性一致性充分性 三、常用的点估计量 1样本均值2样本方差3样本比率

25Cr2MoV离子渗氮齿轮弯曲疲劳强度的可靠度试验是在STRON1603型电磁谐振疲劳试验机上进行的.短寿命区采用4级恒定应力水平的成组试验法;长寿命区采用应力升降试验法.对试验结果数据进行了统计学处理,拟会出完整的C——R——S——N曲线并获得各种可靠度下的弯曲疲劳极限值

研制了一种用于SMT软钎焊接头热循环可靠性试验的热循环发生装置和一种SMT模拟陶瓷芯片载体,用该热循环装置、模拟芯片载体和统计学方法研究了芯片载体金属化镀层对SMT软钎焊接头热循环可靠性的影响

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 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

一、数据集合 Measurements of items e.g., Yearly sales volume for your 23 salespeople e.g., Cost and number produced, daily, for the past month 二、基本单元 The items being measured e.g., Salespeople, Days, Companies, Catalogs, . 三、变量 The type of measurement being done e.g., Sales volume, Cost, Productivity, Number of defects

5.1 气味信息的特征与提取 5.2 气味信息的预处理 5.3 主成分分析 5.4 独立成分分析 5.5 聚类分析 5.6 线性判别分析 5.7 支持向量机分析

（一）信号检测论的由来 （二）信号检测论的统计学原理 （三）信号检测论的二个独立指标 （四）接受者操作特征曲线