一种增强差异性的半监督协同分类算法

半监督学习中的Tri-Training算法打破了以往算法对充分冗余视图的限制,并通过利用三个分类器处理标记置信度和样本预测问题提高了标记效率.为进一步增强协同训练过程中分类器之间的差异性以提高性能,本文在其理论基础上提出了一种增强差异性的半监督协同分类算法.该算法利用三个不同的分类器进行学习;考虑到分类模型在更新过程中,可能会因随机抽样导致性能恶化,该算法利用基于标记类别的分层抽样法来对已标记样本集进行抽样,并通过基于分类正确率的加权投票法实现了分类器的集成,提高了预测准确率.本文通过实验对所提出算法与Tri-Training算法做了性能比较,实验结果表明本文所提出的方法在分类问题上具有较好的性能,验证了该算法的有效性和可行性.     

中红外光谱和分层抽样法应用于野生菌的快速鉴别

应用傅里叶变换红外光谱技术结合分层抽样法对4种牛肝菌进行鉴别研究。分别测试了4种牛肝菌99个样品的FTIR光谱,结果表明其主要成分为蛋白质、多糖等物质。它们的光谱特征极其相似,难以从表观上直接对其鉴别,利用分层抽样法对它们原始光谱与一阶导数光谱进行相似度比较,给出的匹配结果表明,原始光谱的匹配结果反映了未知样品鉴别的正确率达到了98%,而一阶导数光谱匹配正确率达到了100%。因此,傅里叶变换红外光谱结合分层抽样可以快速、方便地对不同种野生蕈菌进行鉴别分类,为大型的蕈菌系统正确分类提供了一种潜在的方法。     

抽样方法中指标分布的理论探究

对于无放回抽样，教材(人教版，高中数学选修Ⅱ)介绍了三种抽样方法，即简单随机抽样、系统抽样和分层抽样．这三种抽样方法的共同基础是，抽样过程中每个个体被抽取的概率相等．教材对这一共同基础给出了证明．系统抽样和分层抽样都以简单随机抽样为基础，但这两种抽样指标的确定依据及其中所述“更充分地反映总体的情况”，教材并没有给出解释，学生感到难以理解．     

基于分层抽样的校准方法分别比率-乘积估计研究

比率估计在抽样估计阶段利用辅助信息,提高了估计量的估计精度,是抽样调查中一类较为常用的估计方法,但现有的一些比率估计方法均具有各自的最优条件,这在一定程度上影响了它们在实际调查中的应用。为了解决比率估计的最优限制问题,本文引入了校准估计方法,并基于分层抽样研究了总体均值的校准方法分别比率-乘积估计量。在大样本情况下,本文推导了新估计量的估计偏差和均方误差,说明新估计量具有渐近无偏性,并在估计量均方误差最小时,得到了总体参数的渐近最优估计量和渐近最优估计量的方差。在模拟研究中,根据比率估计量的最优条件是否满足,本文生成了两种不同的总体,对比分析了新估计量和现有比率估计量的估计效果,结果表明在两种不同的情况下,新估计量的估计效果均优于现有估计量的估计效果。最后,本文利用一个实际例子,验证了新估计量的有效性和实用性。     

基于聚类分层的地理空间数据抽样研究

文章针对地理空间数据质检大量人力物力消耗的情况,利用地理空间数据的空间相关性,提出基于聚类分层的地理空间数据质检的优化方案,其中聚类分层是基于欧氏距离的K-Means聚类算法。通过某地的高程数据Monte Carlo模拟抽样实验,从相对误差和分层效率验证相对于传统简单随机抽样,聚类分层抽样的可行性和有效性。     

“中国家庭经济与生育研究”抽样调查方案及目标量估计方法

本文论述了“中国家庭经济与生育研究”全国抽样调查中用聚类方法对全国２５省（市、区）和农村发达与落后地区进行分层,并采用多阶多次分层抽样;给出了在此方案下各层次目标量的估计方法和估计公式的变换形式．     

运行电能表检验抽样方案研究

为开展电能表质量评估,满足电能计量装置技术管理过程中开展定期抽样检验的需要,本文展开了运行电能表检验抽样方案研究,研究确定了合理的抽样方法、合适的样本量、正确的分层设计;确定了阶段抽样和分层抽样相结合的抽样方法;在科学严谨的数理统计学理论的基础上提出了运行电能表抽检样本量模型,并确定了不同阶段、不同层次的样本量分配方法(等比例抽样、内曼分配),从而得出科学有效的运行电能表抽样检验方案,最后通过举例的方式来验证方案的可行性和实操性。运行电能表抽样检验方案的制定是构建电能表质量水平评价指标体系的重要部分,对供电企业的电能表选型决策并提高其经营业绩具有重要的意义。     

一种用于蠕变损伤失效概率计算的分层抽样方法

根据蠕变损伤试验和相关的研究资料,确定出影响材料蠕变损伤的随机参数;建立了蠕变损伤失效的概率模型.其次根据分层抽样法的基本思想,建立了一种考虑对蠕变损伤失效概率区间分情况抽样的蒙特卡洛分层抽样方法.并且在蠕变损伤模型中选择等效应力作为一个分层抽样变量.随后根据工程实际情况,提出了一种在统计意义下确定抽样变量的安全区域和失效区域的分层抽样的策略,以减少抽样次数.并推导出确定分层抽样区间的计算方法.然后对选择区间大小进行了讨论,可知如果所选择的分层抽样区间太小,会漏掉许多导致蠕变损伤失效的等效应力抽样值,从而使计算结果误差增大;但是如果分层抽样区间选择太大,会增加无效抽样次数,因而降低抽样效率.最后的算例表明了该方法在同样的计算精度下,其计算效率比直接抽样法的效率要高.     

电池剩余放电时间预测

本文主要研究铅酸电池以恒定电流强度放电到额定的最低保护电压的剩余放电时间。首先,根据同一生产批次电池出厂时以不同电流强度放电测试的完整放电曲线的采样数据,建立数学模型,确定不同电流强度下的放电曲线,并且建立平均相对误差,利用Matlab软件求解得到结果;其次,分析9个函数解析式找出规律,建立数学模型确定任一恒定电流强度下的放电曲线。最后运用Microsoft Visual C++6.0软件编程计算得到MRE评估模型的精度,从而得到误差较小,精确度较高,在可接受范围之内。     

基于辅助信息的分层排序集抽样及调查费用分析北大核心

辅助信息在改进和完善抽样设计、提高抽样估计精度和节省抽样费用等方面具有重要作用,鉴于此,基于分层排序集样本建立了总体均值的比率估计量,同时考虑估计精度和调查费用两个方面,证明了抽样方案的优良性.最后,通过实例进一步分析,结果表明,在给定的估计精度下,分层排序集抽样方法可以有效降低抽样调查费用.