条件分布

摘要： 本文讨论了一个随机向量在给定另一随机向量下的条件分布关于0对称的检验问题.从相关的两个联合分布的经验特征函数之差的模出发,通过选取适当的权重函数对模进行积分后,我们得到了一个简单的检验统计量,该检验统计量具有V-统计量形式,利用V-统计量理论,我们证明了该检验统计量的渐近性质,包括估计的一致性及在原假设下和备择假设下的渐近分布.数值模拟显示我们的检验方法受条件向量维数的影响很小,并且不需要矩的假设.最后我们通过一个简单的实例分析来说明本文方法的具体应用.

摘要： 针对轴承在不同工况条件下的振动数据存在分布差异,导致诊断精度低的问题,提出一种新的深度自适应网络用于跨域条件下的轴承故障诊断。采用傅里叶变换将原始时域振动信号转换为频域信号并通过深度特征提取器提取其分类特征;利用最大均值差异(maximize mean discrepancy,MMD)来进行深度特征的边缘分布对齐;利用Wasserstein度量网络将源域中有标签数据的类别结构与目标域中无标签数据的类别结构进行匹配,即对齐不同域的类别条件分布,使得故障数据在不同域的分布能够更好的对齐,从而提高模型在目标域未标签数据集上的分类准确率。试验利用凯斯西储大学公开的故障轴承数据集进行了两种跨域条件的模型迁移,验证了该网络在不同迁移场景中都具有较高的准确率,且优于其他深度自适应网络。

摘要： 通常随着数据集属性维度的增加,高维数据的差分隐私发布方法所需的时间成本和产生的噪声干扰也会随之增大,尤其是对于高维二值数据很容易被过大的噪声所覆盖.因此,针对高维二值数据的隐私发布问题,提出了一种高效且低噪的发布方法PrivSCBN(differentially private spectral clustering Bayesian network).首先,该方法基于Jaccard距离,使用满足差分隐私的谱聚类算法来划分属性集,然后根据划分的结果来进一步分割原始数据集,从而实现数据的降维.其次,该方法基于动态规划思想并结合指数机制,使用满足差分隐私的贝叶斯网络快速构建算法来为每个分割后的子集构建贝叶斯网络.最后,该方法利用条件概率在二值数据上的取值特点,对从贝叶斯网络中提取的条件分布进行加噪,并通过控制贝叶斯网络的最大入度数来减少其产生的噪声大小.通过在3个真实高维二值数据集上的实验,验证了PrivSCBN方法的高效性与可用性.

摘要： 在条件密度教学中,当对某些相同零测度集取条件时,会产生不同条件密度,这就是Borel-Kolmogorov悖论.本文剖析Borel-Kolmogorov悖论的成因,并结合实例给出条件密度教学内容和教学方法的一些建议.

摘要： 本文目的是介绍g×2×2表资料的优势比分析方法和基于SAS软件实现计算的方法.内容包括以下几个方面:其一,g×2×2表资料各层优势比的齐性检验;其二,当资料满足齐性要求时,基于校正的方法对共同优势比进行点估计和置信区间估计;其三,当资料不满足齐性要求时,基于"各层2×2表中(1,1)网格内的频数的条件分布"的方法对共同优势比进行精确点估计、置信区间估计和假设检验.通过两个实例,并基于SAS/STAT中的FREQ过程实现全部计算,对输出结果进行了解释,并做出了统计和专业结论.

摘要： 本文将随机变量X在随机事件B={(X,Y)∈R2|Y=f(X)}(其中f(X)为线性函数)的条件下的概率分布转化为联合密度函数在该曲线段上的曲线积分,研究了在随机事件B发生的条件下随机变量X 的条件概率密度函数.同时,本文通过例证说明,通过曲线积分求解条件概率密度函数较之从条件分布定义的求解方式更为简洁.

摘要： 短期径流的大幅波动使得以平均径流为基础制定的水库长期调度方案面临较大弃水风险,是影响水库长期调度决策合理性的重要因素.本文考虑日尺度径流波动影响,提出一种蓄水期弃水风险量化方法,并建立了耦合弃水风险的水库长期发电调度模型.利用长系列日径流资料,结合风险最小蓄水规则,以不蓄弃水流量为指标量化蓄水期各月弃水风险;采用Copula函数构建月均入流与弃水风险的联合分布和条件概率分布,明晰了特定入流条件的风险置信区间;最后,将弃水风险以弃电损失函数融入优化模型,以获得更符合实际的长期调度方案.以澜沧江流域小湾水库为工程背景进行调度模拟分析,结果表明本文方法能够有效降低水库长期优化调度方案的弃水风险,有利于提高优化结果的可操作性,与传统方法相比,能够使多年平均弃水减少约4.76亿m3、发电量增加约1.15亿kW·h.

摘要： Copula函数是一种灵活构造多变量联合分布和处理多变量问题的有效工具,在水文水资源领域应用广泛;随着研究的广度和深度不断推进,显示出其良好的适用性和不可替代的优越性。重点综述了近10年来Copula函数在水文事件多变量频率分析、水文事件遭遇组合分析、水文随机模拟、水文模型与预报以及其他问题中的最新应用研究进展与不足。从应用条件、参数估计、不对称性、拟合优选、尾部特性、多变量重现期选取、成果抽样误差等方面阐述了Copula函数应用需要注意的问题。展望了未来Copula函数在水文水资源领域应用中的研究重点和发展方向,为今后的研究提供借鉴和参考。

摘要： 考虑变工况下列车轴承振动数据分布不一致情况下,传统深度学习诊断模型的泛化能力下降,提出了一种多尺度卷积类内自适应的深度迁移学习模型;模型利用改进的ResNet-50网络分析振动数据的频谱,得到了中间层次特征,构造了多尺度特征提取器,从不同尺度处理中间层次特征得到高层次特征;将高层次特征作为分类器的输入,同时计算了伪标签以缩短在不同工作条件下收集的振动信号的条件分布距离来进行类内匹配;为了验证模型的通用性和优越性,将提出的模型分别用于列车轮对轴承数据集和凯斯西储数据集的多个工况进行试验验证和分析.研究结果表明:通过对齐不同域中同一类样本的高层次特征作为分类器的输入,提出的模型获得了更为理想的故障诊断精度;在列车轴承6个变工况诊断实例中,平均诊断精度为90.75％,与传统深度学习模型相比,模型诊断精度平均提高了约10％,召回率为0.927;在凯斯西储数据集的12个变工况诊断实例中,模型平均诊断精度达99.97％,比传统模型提高约10％.可见,利用伪标签减小了不同域之间的条件分布差异,很好地处理了源域和目标域数据分布不一致的问题;多尺度特征提取器能从不同尺度对齐样本的高层次特征,增强了模型的泛化性与鲁棒性,是解决变工况列车轴承故障诊断问题的一种有效模型.

摘要： 比较分析了线段被“任意折”成三段的含义,在文献[2]“同时折”的基础上得到一种与之等价的“依次折”的折法.

摘要： X和Y服从参数(γ,λ)和(κ,μ)的Erlang分布且相互独立.本文利用条件分布知识证明了在X条件下,Y的条件分布是参数(γ+κ,λ+μ)的Erlang分布,这一结果是条件Erlang分布的双参数加法定量.它对导出复杂排队系统中顾客等待时间分布起重要作用.

摘要： 公开了流体中移动的圆柱状纤维的屈曲条件导出方法，断裂条件的计算方法及纤维长度分布预测方法，更加严密地算出收缩流中的圆柱周围的流场。是导出在流体中移动的圆柱状纤维在纤维的长轴方向收缩的方向流动的收缩流中放置时屈曲的条件的屈曲条件的方法，对圆柱状纤维纵横比r0’求唯一的无次元流体应力分布μk(μ是流体粘度，k是收缩速度(有纤维的地方的横向的流速的梯度))，得到收缩流获得在圆柱表面工作的流体应力分布，并且通过使用最小固有值λ0作为从圆柱表面的流体应力分布导出的屈曲阈值，提供了一种屈曲条件导出方法，上述屈曲导出方法为：其特征在于，所述屈曲条件表示为：E为扬声率，r0’为圆柱的纵横比。

摘要： 本发明提供了一种基于水文地质条件和动力条件的地下水盐分分布分析方法，属于地下水盐分分析技术领域，该方法包括：获取研究区域的水文地质数据，构建水文地质结构模型；对所述水文地质结构模型进行剖分，并构建水盐运移模型；根据所述水文地质结构模型模拟岩性分布，确定研究区域的水文地质参数；将水文地质参数代入水盐运移模型，并利用水盐运移模型预测水文地质条件和水动力条件对地下水盐分分布的影响。本发明通过构建水文地质结构模型和水文运移模型，并将求解得到的最优水文地质参数输入至水文运移模型，以更准确的预测水文地质条件和水动力条件对地下水盐分分布的影响，解决了现在地下水盐分分布的影响预测精度不高的问题。

摘要： 公开了流体中移动的圆柱状纤维的屈曲条件导出方法，断裂条件的计算方法及纤维长度分布预测方法，更加严密地算出收缩流中的圆柱周围的流场。是导出在流体中移动的圆柱状纤维在纤维的长轴方向收缩的方向流动的收缩流中放置时屈曲的条件的屈曲条件的方法，对圆柱状纤维纵横比r0’求唯一的无次元流体应力分布μk(μ是流体粘度，k是收缩速度(有纤维的地方的横向的流速的梯度))，得到收缩流获得在圆柱表面工作的流体应力分布，并且通过使用最小固有值λ0作为从圆柱表面的流体应力分布导出的屈曲阈值，提供了一种屈曲条件导出方法，上述屈曲导出方法为：其特征在于，所述屈曲条件表示为：E为扬声率，r0’为圆柱的纵横比。

摘要： 本发明涉及用于在分层分布式基于条件的维护系统中执行基于条件的数据采集的方法。呈现了一种用于累积来自分层系统的故障条件数据的方法，该方法包括监控具有计算节点的组件的操作，该计算节点包括处理器和存储器。该存储器包含配置文件，该配置文件包括故障模式(FM)、症状、识别症状的测试和针对症状的校正动作。该方法还包括利用一个或多个标准化可执行应用模块(SEAM)和工作流服务来填充计算节点的处理器和存储器中的至少一个。该一个或多个SEAM被配置为，通过收集表明症状的所有FM来创建故障条件记录。针对所收集的所有FM，产生独特症状列表。进一步地，从存储设备中确定能够识别所列出的独特症状的所有测试和与表明症状的FM相关联的所有校正动作。

摘要： 本发明公开了一种分布不确定性条件下的N‑k分布鲁棒机组控制方法及装置，方法包括：基于非精确狄利克雷模型构造以概率分布区间为形式的不确定集合，用于描述线路故障不确定性的最坏情况分布；基于非精确狄利克雷模型构建N‑k安全约束的分布鲁棒机组组合模型；将分布鲁棒机组组合模型转化为以线路故障前机组组合的启停决策为目标的主问题、及在最坏线路故障情况发生后进行的经济调度子问题；使用Big‑M法、列与约束生成算法对主问题和子问题进行转化，并进行求解，获取兼顾经济性和安全性的机组组合。装置包括：处理器和存储器。本发明降低了鲁棒优化方法的保守性和随机优化方法的复杂性，增强了电力系统应对偶发线路故障扰动的能力。

摘要： 本发明涉及一种基于需求分布连续条件下的区域分布式能源系统优化方法，该方法包括如下步骤：(1)确定能源供应半径，建立连续需求分布模型；(2)建立包括供给侧、需求侧、输配侧管网的邻域尺度区域分布式能源系统模型；(3)建立同时考虑供给侧和需求侧的区域建筑群能源互联互通的非线性优化模型，非线性优化模型以一次能源节约率为目标函数，以能量平衡与设备容量为约束；(4)求解非线性优化模型，得到最优建筑混合比、最优能源供应技术组合以及各类能源每小时的能源供应量。与现有技术相比，本发明从空间结构视角，考虑系统的节能性，有效实现能源供应策略和建筑混合比的协同优化，提升区域分布式能源系统的应用效果。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊条件互信息的标签分布特征选择方法，本发明首先给定标签分布数据样本的集合和指定特征子集维度。其次利用模糊等价关系来处理连续型标签分布数据，并对候选特征集合F中所有的特征使用标签分布特征选择算法进行评价，选择得分最高的特征，将其索引加入到已选特征集合中，同时在候选集合中移除该特征，更新标签分布特征选择算法；已选特征集合中的元素就是候选特征集合中特征的索引，根据这些索引构建一个特征子集。最后将构造好的特征子集输入到SA‑BFGS模型中，由特征子集训练并保存模型。本发明能够有效地选择特征子集，提高标签分布学习器的性能。

摘要： 本发明提供一种分布式电源即插即用临界条件分布的估算方法，方法包括：获取配电线路上的负荷分布，根据所述负荷分布确定预设电压偏差约束条件下分布式电源接入所述配电线路的即插即用临界条件与所述分布式电源的接入位置之间的函数关系；获取预设潮流倒送约束条件下所述即插即用临界条件，以及预设线路容量约束条件下所述即插即用临界条件与所述接入位置之间的函数关系；根据三种约束条件对应的函数关系分布曲线，获取所述即插即用临界条件的分布。本发明对数据量的要求较低，计算量小，在误差允许的范围内计算简单。

摘要： 本发明公开了一种加入条件分布作为输入的条件生成对抗模型。本发明认为“条件”与“分布”两者互相关联，不同条件(这里体现为类别)的特征应满足不同的分布(这里描述为条件分布)，而现有条件生成对抗模型将“条件”与“分布”作为互相独立的变量作为输入，这不可避免的导致了条件信息与分布信息的过度耦合，影响了模型生成效果。本发明使用改进后的VAE模型(SLDVAE)提取不同条件的条件分布，在训练GAN模型时加入条件分布作为输入，我们认为这可以有效的解决“条件”与“分布”信息的过度耦合。

摘要： 本发明提供一种分布式电源即插即用临界条件分布的估算方法，方法包括：获取配电线路上的负荷分布，根据所述负荷分布确定预设电压偏差约束条件下分布式电源接入所述配电线路的即插即用临界条件与所述分布式电源的接入位置之间的函数关系；获取预设潮流倒送约束条件下所述即插即用临界条件，以及预设线路容量约束条件下所述即插即用临界条件与所述接入位置之间的函数关系；根据三种约束条件对应的函数关系分布曲线，获取所述即插即用临界条件的分布。本发明对数据量的要求较低，计算量小，在误差允许的范围内计算简单。