分布拟合

摘要： 在管道环焊缝断裂韧性的测试过程中,在相同试验条件下进行多次试验,断裂韧性数据经常会表现出一定的离散性。为了减少离散断裂韧性数据处理不当对环焊缝工程临界评价(Engineering critical assessment,ECA)或可靠性评估造成的影响,依据近年研究成果及相关国际标准,论述了3种主要的离散断裂韧性数据分析处理方法,并进行了使用条件及优劣势的对比,为环焊缝评估中离散断裂韧性数据处理提供了参考。

摘要： 站点乘客总候车时间是公交公司进行车辆运营调度优化的重要指标,能够反映公交运输系统的运营状态和服务水平。为提高站点乘客总候车时间计算模型的精度与适用范围,采用代数学方法建立候车时间计算模型。使用分段三次埃尔米特插值法拟合站点累计到站乘客数量与时间的函数曲线,根据拟合函数表达式求解累计到站乘客数量变化时对应的时刻,作为各乘客估计到站时刻,并进一步计算站点乘客总候车时间。以佛山公交309路清晖园站点为例,利用改进方法计算晚高峰时段乘客总候车时间,所得总候车时间为131.12 min。将结果与均匀分布、泊松分布进行比较,泊松分布结果差异较大,对差异原因进行分析并优化该方法。采用假设案例对本文方法及优化后的泊松分布计算方法进行有效性检验,误差为7.45%和1.50%,验证了研究方法的有效性和适用条件广泛性。

摘要： 本文以平头塔式起重机用户的塔机使用数据为基础,利用大数据分析技术,对塔机客户真实使用情况进行统计分析,获取塔基客户真实使用频次、载荷状态及工作级别。并通过分布验证,对塔基真实使用载荷信息分布情况进行拟合,获取塔基实际载荷谱生成模型。根据客户使用情况统计信息,编制设计载荷谱,并与实际载荷谱进行损伤比分析,并通过实际疲劳实验与仿真对比,验证了设计疲劳载荷谱的准确性。

摘要： 在实际应用中,正态分布普遍应用于数学、物理学等诸多领域,而经济学、医学、社会科学等领域的研究数据往往都不具备严格的对称性,不适合用正态分布来拟合此类非对称数据,因此,各种偏态分布被相继提出。基于上述背景,本文收集了来自人口、经济、金融、医学等多领域的119组多维真实数据,分别利用最大似然估计与改进的EM算法,对多维正态分布与多维偏正态分布进行了参数估计,在此基础上分别从数据的期望、协方差、M型多维偏度与峰度、分布拟合的AIC和BIC值等多方面入手,比较了多维正态分布与多维偏正态分布对真实数据的拟合情况。结果表明,首先,两种分布下期望、协方差的估计值虽有差异,但其相对误差在一定范围内浮动;其次,偏正态分布假设下M型多维偏度及峰度数值较高;同时,偏正态分布将产生更小AIC、BIC值,因此可认为偏正态分布更适合拟合多维真实数据。此外,本文还研究了稳健转换对分布拟合的影响,得出“利用稳健转换后的数据对分布进行拟合通常会得到更小的AIC和BIC值”的结论。

摘要： 在大下视角场景应用时,雷达的目标检测性能极易受到地杂波的影响。而且在大下视角下,地杂波存在明显的空时耦合效应,使地杂波无法被完全抑制。为了研究雷达大下视角下地杂波的特性,采用假设检验、分布拟合的方法对相关实测数据进行分析,统计出其对应的幅度分布,并对其相关性、峰度和偏度等进行研究,为后续大下视角下目标检测算法的研究提供理论支撑。通过分析,大下视角下地杂波与韦布尔分布更加接近,并具有相当长的时间相关性,但相邻距离单元之间的空间相关性很低。因此,大下视角下地杂波出现了大量孤立散射点,其幅度服从韦布尔分布,且出现了更多复杂的特性,传统的单元平均恒虚警检测器已不再适用。

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,深度神经网络在不断地加深与变宽,模型的计算量快速增加,神经网络模型的高存储和高功耗的需求也随之产生。网络剪枝是实现模型压缩和加速的一种有效方法。常见的剪枝方法遵循“较小规范-不重要”的标准来对滤波器进行修剪,认为范值较小的滤波器重要性较低,可以安全地修剪掉。针对删去重要性较小的滤波器容易导致滤波器范数分布不均衡的问题,文中提出了一种拟合原始滤波器范数分布的剪枝算法。该算法不仅可以筛选出拟合了原始范数分布的滤波器,还能删去冗余的滤波器。实验表明该算法在两个数据集上的模型压缩效果均优于对比实验。其中,在CIFAR-10数据集上压缩基于ResNet110的图像分类模型的效果明显,最终在减少了62%以上的FLOPs的情况下,相对准确率仅降低了0.14%。

摘要： 轴承作为旋转机械设备中的关键部件,其性能优劣影响着设备的运行质量.准确感知和预测轴承的性能退化趋势,对降低轴承的维护成本具有重要意义.轴承振动信号通常表现出非平稳特征,常规的时域和频域方法难以对轴承性能退化做出准确评估,为此提出了一种基于统计特征的性能退化分析方法.首先通过分布拟合获得滚动轴承合加速度信号的分布特征,然后构建退化指标描述轴承的性能衰退状态,最后设定失效阈值指标来检测轴承是否失效.结果表明,构建的退化指标可以直观有效地描述轴承的性能衰退状态,能够为轴承进一步的故障诊断与寿命预测奠定基础.

摘要： 以中国北方苹果主产区为研究对象,利用1981-2018年气象资料、1981-2017年苹果干旱灾情历史资料和发育期资料,在构建干旱指数(D1)的基础上,以历史灾情反演、灾害样本重建和历史灾害过程解析为主线,采用独立样本T检验、Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验、累积概率反函数值等方法,构建适用于中国北方苹果主产区的苹果干旱等级指标体系,并在此基础上开展苹果干旱危险性评价.结果表明:构建的干旱指数(D1)能有效表征苹果干旱灾害,同一等级苹果不同发育期干旱指标阈值从大到小依次为果树萌动-萌芽期、萌芽-盛花期和盛花-成熟期,苹果危险性从大到小依次为萌芽-盛花期、果树萌动-萌芽期和盛花-成熟期,渤海湾产区及黄土高原产区北部是苹果干旱的高危险区域.基于历史灾情资料加工与再分析的苹果干旱等级指标体系构建方法可为经济林果气象灾害研究提供新思路,研究结果可为中国北方苹果干旱防灾减损气象服务、灾害保险提供基础支撑.

摘要： 调查滇西南巨龙竹在2017—2019年的年龄、直径、密度等林分结构因子,并对其植被组成、物种多样性进行分析.结果表明:巨龙竹林分干龄分布、丛立竹密度分布均呈右偏缓峰状;竹丛年龄分布、直径分布均呈左偏聚集状.2017—2019年林分逐年向更高龄、更大径阶、更高丛立竹密度的范围分布,除2018年、2019年的直径分布差异不显著,其余结构特征在各生长季间均呈极显著差异(P0.93,密度的R2>0.99).竹冠投影面积与竹蔸面积、丛立竹干数均呈极显著高度正相关(P0.75),与平均胸径、年龄的相关性较弱(R0.97).当调查面积分别为210.25、90.25 m2时,其样方内可涵盖林分85％的灌木、草本植物种类,且后续数量变化趋势不明显.

摘要： 高空核爆炸电磁脉冲(HEMP)能对广域范围内的地面和飞行器上的电子系统造成严重威胁。低噪声放大器(LNA)是各种无线通信设备射频前端的核心器件。HEMP经天线耦合产生的瞬时大电流,容易对LNA造成干扰、降级甚至损毁。针对典型型号LNA,开展组件级脉冲电流注入试验,以增益作为主要效应表征参数,对损伤样本进行效应表征和分类;以组件端口注入电流峰值作为敏感参数,研究LNA的损伤阈值分布特性,通过构建通用评价参数和Bootstrap再抽样,从14种通用分布拟合确定候选分布函数中确定Burr分布为最佳损伤阈值分布。

摘要： 随着大规模风电基地的开发利用，风电的波动性给对电力系统调度运行提出了很大的技术挑战，因此风能特性的研究成为必不可少的基础工作。本文以酒泉风电基地为研究对象，从时间和空间两个维度全面研究酒泉风电基地的风能特性，研究的内容包括风速概率分布及极值、风速爬坡率分布拟合及极值分布、风向分布及持续时间、风电场之间的相关性及上下游效应验证，对大规模风电接入规划及风电运营具有更加实际的参考价值和指导作用。

摘要： 以天津港进口的土耳其铬矿为例,在对其组分含量进行基础统计特征描述的基础上,采用分布拟合的统计学方法对整体组分含量数据进行分析,探究其满足的分布族,进而估计其代表值.在分析过程中,考虑了进口铬矿的颗粒大小这一物理特性,同时采用非参数拟合和参数拟合相结合的方法进行分析.该文提供了一套充分挖掘组分含量数据内部信息的分析思路,对探索分析其他矿物组分含量数据具有一定指导意义.

摘要： 给出了基于Hough变换的信号检测结构,设计了仿真流程.对加拿大McMaster大学IPIX雷达的单个距离单元的海杂波幅度数据进行了Reyleigh分布和Weibull分布拟合,并生成服从这两种分布的随机数据作为海杂波替代数据,然后在此环境中分析了基于Hough变换的目标检测性能.仿真表明Hough变换检测器性能依赖于对海杂波进行拟合时选用的分布类型.

摘要： 近年来对P2P网络电视流量及其行为特征进行测量已成为1个重要的研究领域。但当前的P2P流测量研究主要侧重于P2P文件共享系统，对于P2P网络电视的研究则偏重于对某单一应用的分析。文中针对以上问题从流到达的间隔时间与流到达率两方面，对当前最流行的4种P2P流媒体软件进行基于统计建模的流测量研究。结果表明：P2P网络电视的实时性要求以及用户行为的相似性使各种P2P流媒体流量具有相似的流量模型且具有重尾特征。

摘要： 近年来对P2P网络电视流量及其行为特征进行测量已成为1个重要的研究领域。但当前的P2P流测量研究主要侧重于P2P文件共享系统，对于P2P网络电视的研究则偏重于对某单一应用的分析。文中针对以上问题从流到达的间隔时间与流到达率两方面，对当前最流行的4种P2P流媒体软件进行基于统计建模的流测量研究。结果表明：P2P网络电视的实时性要求以及用户行为的相似性使各种P2P流媒体流量具有相似的流量模型且具有重尾特征。

摘要： 近年来对P2P网络电视流量及其行为特征进行测量已成为1个重要的研究领域。但当前的P2P流测量研究主要侧重于P2P文件共享系统，对于P2P网络电视的研究则偏重于对某单一应用的分析。文中针对以上问题从流到达的间隔时间与流到达率两方面，对当前最流行的4种P2P流媒体软件进行基于统计建模的流测量研究。结果表明：P2P网络电视的实时性要求以及用户行为的相似性使各种P2P流媒体流量具有相似的流量模型且具有重尾特征。

摘要： 近年来对P2P网络电视流量及其行为特征进行测量已成为1个重要的研究领域。但当前的P2P流测量研究主要侧重于P2P文件共享系统，对于P2P网络电视的研究则偏重于对某单一应用的分析。文中针对以上问题从流到达的间隔时间与流到达率两方面，对当前最流行的4种P2P流媒体软件进行基于统计建模的流测量研究。结果表明：P2P网络电视的实时性要求以及用户行为的相似性使各种P2P流媒体流量具有相似的流量模型且具有重尾特征。

摘要： 近年来对P2P网络电视流量及其行为特征进行测量已成为1个重要的研究领域。但当前的P2P流测量研究主要侧重于P2P文件共享系统，对于P2P网络电视的研究则偏重于对某单一应用的分析。文中针对以上问题从流到达的间隔时间与流到达率两方面，对当前最流行的4种P2P流媒体软件进行基于统计建模的流测量研究。结果表明：P2P网络电视的实时性要求以及用户行为的相似性使各种P2P流媒体流量具有相似的流量模型且具有重尾特征。

摘要： 曲面的拟合处理方法具备以下工序：在曲面模型(S)上设定与各测定点(Q)对应的最近点(H)；以使最近点(H)与测定点(Q)的距离的平方和最小的方式执行最小二乘法，由此决定各控制点(Rijk)的移动量(ΔRijk)；以及基于移动量(ΔRijk)执行FFD，由此将曲面模型(S)拟合到测定点(Q)。

摘要： 本发明公开了一种用于拟合变量联合分布的分层采样树方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取样本数据集所有0‑1取值的特征变量，按照编号顺序对特征变量进行排列，创建初始节点结构；遍历样本数据集的样本，按照特征变量顺序检查该样本每个特征的取值，直至检查完样本数据集所有样本后生成初始分层采样树；对初始分层采样树进行节点修正，直至所有节点均被遍历，得到修正后的分层采样树；通过修正后的分层采样树每次生成一个样本，重复该采样过程，直至生成所需的样本个数，得到采样样本数据集。本发明能够在拟合阶段高效捕捉样本数据集中多个0‑1变量的联合分布信息，在后续推理阶段精确生成与目标样本集相同联合分布的模拟样本数据集。

摘要： 披露了一种将测量数据拟合至模型的方法。该方法包括：获得与衬底的至少一部分的性能参数相关联的测量数据；以及通过在不允许测量数据与被拟合的模型之间的偏差超过阈值的同时使应用于模型的拟合参数的复杂性指标最小化，以将测量数据拟合至模型。

摘要： 本发明公开了一种基于高维数据分布的复合式伪标签拟合方法，包括：对各维度进行统计，获得数据分布特征；两两对比数据相关性，不重复地选择相关性较高的n/2（取上整）组维度对；每组维度都使用采样数据训练独立小模型；用输入数据统计分布特征做为训练标签，在分布特征标签下进行模型的深度学习训练；实现对数据的降维：判断维度是否降为一；构造新模型，将全部数据、全维度依据伪标签使模型进行有监督学习。本发明能使超高维无标签数据进行模型训练。

摘要： 本发明属于用电数据分析处理应用领域，为了解决电能示值曲线数据异常的恢复问题，提供了一种基于最小间隔动态分布的用电负荷曲线数据拟合方法，包括以下步骤：S1：用户用电曲线特征识别与分类；S2：构建用户不同用电行为最小间隔动态特征曲线；S3：日用电行为特征曲线与最小间隔动态特征曲线相似性匹配；S4：基于最小用电间隔用电权重的数据拟合。本发明用以支撑电网企业开展电力市场化交易负荷预测、贸易结算、电价制定、代理购电等业务，以及电力用户综合能效管理、政府重大分析决策等需求；此算法可有效确保用户用电电能示值曲线的数据完整性、拟合数据的精度，整体提升电能示值曲线数据的质量。

摘要： 组合SegNet网络和局部Nakagami分布拟合模型的超声图像分割方法，包括：(1)利用超声图像集和分割真值集对SegNet网络进行训练，预训练的SegNet网络进行超声图像的粗分割；(2)将SegNet网络的粗分割结果转化为初始化水平集函数，利用局部Nakagami分布拟合模型实现精分割，既能克服SegNet网络分割超声图像所出现的边缘定位精度不足问题，也能克服水平集分割方法的初始化敏感问题，从而实现高精度且高效率的超声图像自动分割。

摘要： 本发明公开了一种基于误差分布拟合的数据融合方法，主要解决现有技术在不同测量数据误差分布不一致的条件下，对多组数据融合准确度低的问题。其方案包括：获取测量的地面试验序列和雷达接收机接收目标的飞行试验序列，并对这两组试验序列求差，得到误差数据；对误差数据进行分布拟合，统计分布拟合后的误差数据，计算其偏度和峰度得到正态分布的误差数据；求解正态分布的未知参数，并将拟合后符合未知参数的正态分布误差数据叠加到地面试验序列，得到融合后的飞行试验序列；对融合后的飞行试验序列进行卡尔曼滤波提高准确度。本发明能判断多组测量数据之间的误差分布特性，提高了融合后的测量数据准确度，可用于通信中对多传感器测量数据的处理。

摘要： 本发明公开一种基于色阶分布拟合的LED状态码识别系统及方法，包括以下步骤：步骤一，采集包括设备LED状态码显示屏上的视频信息；步骤二，视频信息的视频流中截取一帧图像并解码为RGB图像数据后，进行预处理操作；步骤三，经过目标图像框选方法检测出只包含设备LED状态码显示屏的显示位置和大小，并截取为单独的目标图像；步骤四，通过畸形矫正算法对目标图像进行矫正；步骤五，使用色阶分布拟合算法处理步骤四的目标图像提取LED像素,并将图片转化为单通道灰度图；步骤六，将灰度图输入至OCR算法模型识别出LED状态码。本发明降低状态码解析难度，适应复杂的显示设备，识别速度快，准确率搞，运算成本低廉。

摘要： 本发明公开了一种基于高斯分布拟合及滚动修正的钢铁企业全流程碳排放核算方法。该方法包括以下内容：检测并收集钢铁联合企业主要生产过程(烧结、球团、焦化、炼铁、炼钢)中所使用的原料及产物的成分数据；基于Matlab对数据库内数据进行高斯分布拟合处理并进行滚动迭代，获得物料成分含量的均值和方差；根据物料碳含量及其他物质含量的不同，计算各物料碳排放因子及其误差范围；根据各主要工序实际原料的使用量对该工序的碳排放进行计算，进而获得钢铁全工序碳排放量及其误差范围。本发明能有效克服钢铁企业生产过程二氧化碳排放计算没有针对性、波动大、较难贴合实际的问题，具备处理大量数据实测数据并实时计算碳排放量的能力。

摘要： 本发明是一种基于遗传算法的电子束光刻能量沉积分布拟合方法，其实现过程包括：步骤S1，通过蒙特卡洛模拟，计算电子束曝光点周围的能量沉积的离散值；步骤S2，计算初始种群，确认最优解搜索范围以及搜索值个数；步骤S3，计算种群适应度；步骤S4，遗传选择、交叉、变异操作；步骤S5，当迭代次数达到规定的最大迭代次数，或适应度函数值最小的个体与适应度期望值的差满足最小偏差，计算终止，否则继续执行迭代步骤S3、S4，得到最终的电子束光刻能量分布函数拟合结果。本发明针对电子束光刻能量沉积分布离散值，实现了数值相差10亿的电子束光刻点扩散函数拟合，在确保计算效率的前提下，具有高计算精度精准的特点。