基于SMA模型的扩张型心肌病影响基因分析

医学研究表明约30%的扩张型心肌病与遗传因素有关,因此从基因水平寻找其病因及发病机制越来越引起国内外学者的重视.采用针对超高维数据的序贯模型平均(SMA)方法对扩张型心肌病转基因小鼠微阵列数据建立回归模型,确定哪些基因对小鼠中G蛋白偶联受体的过表达有影响从而导致小鼠的心肌病,结果发现Msa.2877.0,Msa.741.0,Msa.768.0和Msa.2604.0四个基因是影响小鼠扩张型心肌病的主要基因,且SMA对该数据的拟合和预测都明显优于以往常用的SIS,L2boost及Lasso等变量选择方法.研究结果对进一步了解人类心脏病的发病机理有一定的借鉴意义.     

新组合模型在光电功率预测中的应用

为提高光伏预测要求的精准性,文章提出一种新算法将神经网络和ARMA算法改进组合,构成NEW ARMA-BP模型算法.以某30兆瓦的光伏电站采集的输出功率为输入样本,基于ARMA和BP神经网络算法在Matlab环境下依次搭建了相应的预测模型,预估光伏短期输出量.采用"误差正态检验图"判断基于两种不同算法的误差水平,依据两种单模型预测误差,运用所提出的新方法计算权值并获得新的预测值.基于Matlab的仿真结论验证了组合预测在光伏输出预测领域的适用性.     

实空间形式中超曲面的刚性定理

本文给出实空间形式中超曲面的一个刚性定理,同时也得到求面中子流形的刚性结果．     

双三次Bezier曲面片的光滑拼接

本文根据曲面的总曲率和平均曲率推导出双三次Bezier曲面片拼接的C^2连续条件。     

开关寿命连续型二部件温贮备可修系统的可靠性分析

本文对由2个部件组成的开关寿命为连续随机变量的温贮备可修系统,当部件的工作时间和维修时间以及转换开关的寿命和修理时间均服从指数分布,所有随机变量均相互独立,故障部件和转换开关能修复如新的情况下作了可靠性分析,建立了该类系统模型,给出了系统可靠度R（t)和首次故障前的平均时间MTTFF的解析表达式。     

加权幂平均复合判断矩阵的群体AHP一致性研究

判断矩阵一致性是群体综合评价的重要内容。一致性可以反映专家群体就所有可能的替代方案达成完全一致的意见,利用一致性测度可以衡量评价者之间的差异,也是共识判断的基础。文章针对加权幂平均复合判断矩阵中存在的一致性问题进行研究,从幂平均次数对复合判断矩阵影响的角度,分析幂平均次数对一致性比率的影响程度,揭示两者之间的变化规律;研究专家判断矩阵的阶数对一致性比率的作用;从群体专家权重的角度,研究权重对复合判断矩阵一致性比率的敏感性。结果表明:(1)幂平均的次数会影响复合判断矩阵的一致性,幂平均的次数在有限区间内保证复合判断矩阵的满意一致性,有限区间长度同时依赖于判断矩阵的阶数与幂平均的次数,且一致性比率是关于幂平均次数的凹函数;(2)判断矩阵的阶数越高,专家给出判断矩阵的难度加大,然而随着判断矩阵阶数的升高,一致性比率会呈递减趋势;(3)专家的权数对于一致性比率影响较小,即专家权数的灵敏度较低,给定权数的扰动后不会影响复合判断矩阵的满意一致性。     

可变抽样区间的多变量自相关过程VAR控制图

基于批量-均值法的思想,向量自回归(VAR)控制图对多变量自相关过程的较小偏移可以进行有效控制。为了提高多变量自相关过程监控效率,本文研究可变抽样区间的VAR控制图。首先,对多变量自相关过程的VAR控制图进行可变抽样区间设计;然后,用蒙特卡洛模拟方法计算其平均报警时间;最后,以平均报警时间为评价准则,对所设计的可变抽样区间VAR控制图与固定抽样区间的VAR控制图进行比较研究。研究结果表明:所设计的可变抽样区间多变量自相关过程VAR控制图较固定抽样区间的多变量自相关过程VAR控制图能更好的监控过程的变化。     

测量误差对方差控制图的性能影响分析

在控制图的应用中,多数统计过程控制方法都是基于数据的精确测量,然而在生产与服务环境中,数据中存在测量误差是不可避免的。本文研究测量误差对Zhang等^[1]提出的用于检测方差的控制图的性能影响。结果表明,当测量误差存在时,控制图的检测性能会受到一定的影响。文章最后给出采取多次测量方法来降低测量误差的影响。     

关于三角形旁切圆半径的一个有趣性质

文[1]曾老师给出了三角形中关于角平分线的一个优美不等式,即定理1 a,b,c是△ABC的三边,wa,wb,wc为△ABC的角平分线,那么有1/(wa4)+1/(wb4)+1/(wc4)≥1/(a4+b4+c4) (1)文[2]安老师把不等式(1)加强为定理2 a,b,c是△ABC的三边,ma,mb,mc为△ABC的中线,那么有1/(ma4)+1/(mb4)+1/(mc4)≥16/(a4+b4+c4) (2)经笔者探究发现三角形旁切圆半径也有以上有趣性质.     

可变抽样区间的非正态EWMA图的经济设计

本文主要讨论非正态总体下,可变抽样区间的EWMA图的经济设计问题。首先利用Burr分布近似各种非正态分布,建立可变抽样区间的非正态EWMA图的经济模型,使总期望费用最型小来确定参数的最优值;其次用遗传算法来寻找该经济模型的最优解,并给出工业中的一个例子;最后对可变抽样区间的非正态EWMA图的经济模型进行灵敏度分析。