一种改进的随机检验法用于主成分选择以避免光谱分析校正模型的过拟合或欠拟合

为了避免主成分个数选择不当引起的校正模型过拟合或欠拟合,提出了一种改进的随机检验法,应用该方法对样品复杂程度递增的三组近红外光谱数据进行了实验研究,并与交互验证法进行了比较,分析了模型复杂程度对光谱定量校正模型预测能力的影响,讨论了该方法对复杂样品的适用性问题。结果显示,该方法可避免交互验证法剔除样本的过程,考虑了全部训练样本的信息,可客观地选择主成分,有助于避免过拟合或欠拟合,提高校正模型的预测精度;该方法不同于一般随机检验法的统计检验过程,简化了判据,易实现,选择过程可视化、可交互;在三组实验中,分别选择4,5和8个主成分建模,其外部独立预测集的预测结果最优;该方法适用于小样本复杂样品建模。     

非球面透镜在两波长间的补偿检验

在检验光路中,采用补偿透镜来补偿口径为φ500mm的非球面透镜的使用波长(λ=1053nm)与检测波长(λ=632.8nm)之间的色差。给出补偿透镜的求解方法,得到非球面透镜的补偿检验光路,并就非球面透镜的检验精度进行分析。通过精度分析可以看出,在此种补偿检验光路下,非球面透镜的透射波前PV不低于0.2λ(λ=632.8nm),可满足元件的精度要求。     

大学物理实验数据计算机检验、处理系统的研制

分析、介绍了大学物理实验数据检验、处理系统的功能,提出了建立系统的意义,分析了数据检验的实验类型,具体地给出了实现各个功能的方案以及相关技术。     

大型双曲面次镜面形检测技术现状及发展趋势

随着以双曲面为次镜的两镜光学系统在天文和空间光学等领域的应用日趋广泛,双曲面次镜的口径和相对口径越来越大,由此对双曲面次镜的面形检测技术提出了很高的要求。本文基于国外有代表性的双曲面次镜参数分析了其基本特征和发展趋势,重点介绍了国外大型双曲面次镜的面形检测技术,并对其中的关键技术进行了分析。同时,概述了国内双曲面次镜检测技术现状。最后,总结和展望了大型双曲面次镜面形检测技术发展趋势。提出今后一段时间内,高均匀性的光学透射材料,高精度、大口径的辅助元件以及基于子孔径拼接的检测方法和数据处理方法是该领域的研究重点。     

均衡随机分组设计的研究

均衡随机分组设计是一种把随机抽样设计与显著性检验相结合的试验设计方法.试验设计可以避免完全随机抽样(或完全随机分组)设计可能会造成所分组间存在较大差异的缺点,保证所分组或样本间具有均衡性,确保抽样的科学性和可比性,以增强对处理效果反应的灵敏度,提高试脸的准确度.     

无重复因析试验中多个散度效应检验的一种改进方法

在无重复因析试验的多个散度效应分析中,常常出现错误识别的现象,即两个显著的散度效应可能在它们的交互列上产生一个错误的散度效应,并且现有的许多方法都存在这样的问题.为了解决这种模棱两可性,McGrath和Lin(2001)提出了一种基于残差样本方差几何平均的检验方法(ML方法),但是这个方法不能应用于零残差样本方差的情形.鉴于此,提出了一种基于修改残差的改进方法,适用于零残差样本方差的情形,并且通过实例验证了方法的合理性.最后,通过模拟和ML方法做了比较.     

单次重复试验的三水平析因设计的分析

由于试验材料、费用和时间等条件的限制,仅有单次重复试验的三水平析因设计经常要应用在农业、工业和医学临床试验等领域。例如,在医学临床试验中,为找到影响治疗关节炎效果的重要因子和最佳治疗方案需要考虑2个三水平的因子:A(药物治疗)和B(运动治疗),由于只能找到9位病情相似的病人进行试验,故只能实施仅有单次重复试验的三水平析因设计3~2。不幸的是,交互作用A×B也可能存在,这样就没有剩余自由度用于估计误差的方差,从而通常的方差分析方法不再能用于数据分析。针对上述问题,本文提出了三个基于均方误差的检验统计量用于分析单次重复试验的三水平析因设计。通过实例表明用这些方法不仅能检验所考虑因子的主效应,而且还能同时检验交互效应。相应检验所用的一些常用临界值提供在附录中。并且,还通过大量的模拟研究对所提出的三个检验方法进行了比较。结果显示,T_~((3))检验在三个检验方法中具有最大的功效。     

指数分布场合异常数据的检验

本文讨论了指数分布场合异常数据的检验，当数据中同时含有异常大、异常小的数据时给出了检验方法，导出了检验统计量及其近似分布，用一个例子说明了所给方法。     

检验检疫行业标准总数已达3026项

据了解，目前检验检疫行业标准总数已经达到3026项，构建了基本上覆盖检验检疫业务工作各个领域的相对完善的标准体系，为保国安民、服务外贸发挥了重要的作用。全国检验检疫标准化食品检验专业技术委员会秘书处和全国植物检疫专业技术委员会秘书处设在中国检科院。     

负相伴样本情形线性指数分布参数的经验Bayes检验问题

讨论了负相伴样本情形线性指数分布参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性并获得了其收敛速度.最后给出一个有关主要结果的例子.