基于自动重要抽样方法的减方差技巧体系构建与验证

屏蔽计算问题根据求解目标不同一般可分为源-探测器问题、区域问题和全局问题。MCShield研究团队针对3类问题中存在的深穿透问题提出了相应的减方差技巧,本文以此为基础构建了基于自动重要抽样(AIS)方法的减方差技巧体系,并开展了验证工作。针对源-探测器问题,采用NUREG/CR-6115 PWR压力容器计算基准题对小探测器自动重要抽样(SDAIS)方法进行验证。结果表明,SDAIS方法的计算效率约为AIS方法的7倍。此外还提出并验证了基于AIS伴随蒙特卡罗的耦合减方差(AIS-CADIS)方法,将AIS方法引入到蒙特卡罗伴随计算中,取得了良好的效果。针对全局问题,提出网格化-AIS方法并使用简化反应堆屏蔽计算算例进行验证,结果表明,网格化-AIS方法的计算效率是AIS方法的12倍左右,是直接蒙特卡罗方法的290倍左右。

基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法

大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声;最后,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明,就随机森林分类器而言,OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。

结构失效概率分析的球层抽样方法

传统Monte Carlo抽样方法应用于小失效概率等复杂可靠度问题时,存在效率低下、精度有限等不足,针对这一问题提出一种球层抽样分析方法.首先,通过分离距离与方向参量,对标准正态随机向量进行重构,并验证其标准正态性与相互独立性;然后,采用分层抽样策略,将半径大于一阶可靠度指标外的正态空间划分为多个球层,进而利用所重构的向量逐层进行抽样,并结合全概率公式,形成估计结构失效概率的球层抽样算法;最后,通过对3个典型算例进行对比分析,验证算法性能.分析表明:所提出算法具有较高的抽样效率与收敛性能,算例计算结果误差在3%以内;与其他算法相比,其估计方差更小,且可有效解决多设计验算点等复杂可靠度问题;算法在抽样效率、适用范围以及稳定性等方面具有优势,更适用于实际复杂结构可靠度的求解分析.

公路工程试验委托样品的抽样方法与留存策略

公路工程试验委托样品的抽样和留存在确保试验结果可靠性、代表性和可追溯性方面具有至关重要的作用。通过介绍公路试验委托样品的抽样方法和留存策略,分析3种试验抽样方法的优缺点和适用场景,找出当前委托样品的留存存在的问题并提出改进措施。为确保公路试验委托样品的有效性和可靠性,必须采用科学的抽样方法和留存策略。工程技术人员应根据具体情况选择合适的抽样方法,试验样品管理人员严格执行留样保存和管理要求,为提高工程质量和安全性提供保障。

学术论文写作常识——抽样方法

概率抽样(probability sampling):也称“随机抽样”(random sampling)。其特点是每个被抽取的个体都有相同的机会被抽中。具体的概率抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、集束抽样和系统抽样。非概率抽样(non-probability sampling):也称“非随机抽样”或“不等概率抽样”,指没有采用随机抽样方法而选取样本的方法。这种抽样方法由于非随机,所以样本对总体的代表性不能保证。

林业调查设计中的样地布置与抽样方法研究

林业资源管理和生态系统监测对于可持续林业管理和生态保护至关重要。基于此,文章将讨论林业调查设计中的样地布置方法,包括随机抽样、系统抽样和分层抽样,以及样地布置分类,总结在不同生境和目标下抽样方法的选择要点,并通过具体案例探讨样地布置与抽样方法在林业调查设计中的应用,以期强调样地布置和抽样方法在林业领域的关键作用。

不同遗传距离聚类和抽样方法构建作物核心种质的比较

以棉花种质资源 16 8个基因型 ,5个纤维性状 [2 5 %跨长 (mm)、整齐度 (% )、强度 (gf/tex)、伸长度 (% )、麦克隆值 ]数据为例 ,用混合线性模型分析方法无偏地预测基因型值 ,利用得到的基因型值 ,分别采用 2种遗传距离 (马氏距离和欧氏距离 )和 7种系统聚类方法 (最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、加权配对算术平均法、离差平方和法 ) ,3种抽样方法 (随机取样法、优先取样法、偏离度取样法 ) ,30 %的抽样比率构建作物种质资源核心种质。用均值、方差、极差和变异系数 4个指标评价不同遗传距离、聚类方法、抽样方法构建核心种质的优劣。结果表明 ,马氏距离优于欧氏距离 ,优先取样法和偏离度取样法都能显著地提高核心种质的方差和变异系数 ,前者略优于后者。最短距离法构建的核心种质能极显著地增加性状的方差和变异系数 ,使核心种质的方差和变异系数最大化 ,是构建核心种质较好的系统聚类方法 ,其次分别是中间距离法、重心法、类平均法。

普通小麦核心种质抽样方法的比较

利用穗部、病害、农艺和品质的 1 4个性状 ,比较了 5种不同抽样方法所形成样品的性状多样性指数、性状类别分布和优良类别的频率与基础种质总体的差异。结果表明 ,来源地 -性状类别法有利于小麦核心种质遗传多样性的增加 ,来源地百分比例法较好地代表了小麦性状类别的分布 ,来源地平方根法和来源地对数比例法则较明显地增加了优良类别的频率。

作物种植面积空间对地抽样方法设计

传统的粮食作物种植面积估算一般采用目录抽样方法,由于缺乏现实、有效的先验知识,抽样过程受精度和效率制约。本文利用地理信息系统、遥感和全球定位系统技术,结合传统的随机、系统和分层抽样方法,设计三种新的粮食作物种植面积空间对地抽样方案,并在此基础上开展试验对比研究,分析它们在抽样精度、最少样本量和稳定性方面的差异。结果表明,本文所设计的空间分层抽样方法所需样本量较小,且具有较高的估算精度和稳定性,可以用于大范围农作物种植面积监测。

分层随机抽样方法与小子样检验

针对批量产品新品研制阶段的小批量产品而言 ,可靠性试验时如何抽样的问题进行研究 ,提出一种“分层随机小子样抽样方法” ,并对其功效进行了具体分析 ,应用本方法能达到提高小批量产品评价结论与大批量生产产品性能之间的吻合性的目的。

构建作物种质资源核心库的一种有效抽样方法

本文提出了基于基因型值构建作物种质资源核心库的抽样方法。采用包括基因型与环境互作的遗传模型及混合线性模型统计分析原理 ,无偏预测基因型值。用基因型值计算基因型间的马氏距离 ,并采用不加权类平均法进行聚类。根据树型图 ,确定合理的分类水平 ,将群体分成若干不同的类群。计算各基因型的平均离差度 ,在各类群内按确定的比率 ,选取平均离差度大的材料构建资源核心库。以棉花 168个基因型 5个纤维性状为例构建核心库 ,所获得的 4 8个核心资源能保存原棉花资源的遗传多样性。

改进的Iwao m-m模型的抽样方法

基于作者1984年提出的改进的Iwao -m模型,本文给出了相应的抽样公式。估计理论抽样数(Q)的公式为: 按照这一方程,可知dQ/dm依赖于α′、γ及m。从数学或生物学的角度来看,这都是更合理的,尤其当-m呈非线性时。

医疗机构病区用药医嘱点评抽样方法探讨

目的探讨建立科学、合理的病区用药医嘱抽样调查方法,使其能够真实反映医嘱实际情况,为实施医嘱点评工作提供参考。方法收集2011年6月郑州市妇幼保健院出院病历资料,以人均用药品种、注射剂使用率、基本药物使用率、抗菌药物使用率、抗菌药物使用强度、人均使用抗菌药物费用为指标,按全部抽样、系统抽样、科室及病种分层等比抽样方法,分别抽取全部病历2 375份,后两种抽样方法分别抽取病历30份和104份(以总体概率最低值估算的最小样本量)。结果系统抽样量和分层等比抽样量均为30份时,部分指标与全部抽样指标比较均差异有统计学意义(P<0.05);抽样量均为104份时,与全部抽样指标比较均差异无统计学意义(P>0.05),其中最小样本量的分层等比例抽样结果更接近全部抽样结果。结论最小样本量的分层等比抽样可作为医疗机构病区用药医嘱点评工作抽样调查的首选抽样方法,而最小样本量的系统抽样也是可选择的方法之一。

双斑长跗萤叶甲玉米田间成虫数量估计的抽样方法研究

为明确玉米不同生育期双斑长跗萤叶甲成虫数量估计的适宜抽样方法,在玉米心叶期、吐丝期、乳熟期,分别比较了五点法、双对角线、Z字形、棋盘格式和平行线法与逐行逐株调查法的抽样效果。结果表明:在玉米心叶期、吐丝期和乳熟期,棋盘式抽样法是最适合的抽样方法,适合对玉米田双斑长跗萤叶甲成虫种群密度进行估值调查。双对角线和Z字形也是比较可靠的抽样方法。如果仅仅需要了解成虫的种群发生发展趋势,在玉米的心叶期、吐丝期和乳熟期均可采用五点法进行抽样调查。

白桦核心种质构建的抽样方法

以白桦种质资源240个家系的胸径、树高、材积和纤维素含量数据为依据,在采用马氏距离计算家系间距离、不加权类平均聚类法和10%的抽样比例下,研究了多次聚类随机抽样法、多次聚类优先取样法和多次聚类偏离度取样法构建的核心种质遗传参数、聚类结果和分布格局。结果表明,多次聚类优先取样法构建的核心种质最能代表原种质群体。

应答驱动抽样方法在吸毒人群招募中的应用

目的在四川省凉山州地区静脉吸毒人群队列研究中,采用应答驱动抽样方法,从社区中招募研究对象调查社会人口学特征。方法利用结构式问卷调查研究对象的社会人口学特征和招募方式,比较通过种子和其他途径招募研究对象的社会人口学特征。结果在379名招募的静脉吸毒人群中,24人(6.3%)来自项目工作人员信息,46人(12.1%)来自吸毒伙伴,309人(81.5%)来自种子推荐。除民族构成外,种子介绍的与其他方式招募的研究对象在年龄、性别、职业、文化程度、年收入、婚姻和住房状况的比较上差异无统计学意义。结论采用应答驱动抽样方法从社区中招募静脉吸毒人员可行,但尚需进一步探讨其对参加者社会人口学和高危行为特征的影响。

县乡级计划免疫接种率调查的抽样方法

目的：研究县乡级计划免疫接种率调查的抽样方法。方法：在充分利用计划免疫以往信息的基础上，采用整群抽样与二阶段整群抽样方法来实现。结果：建立的方法经计算机模拟与现场验证令人满意。结论：在９５％可信限与±１０％误差条件下，通常对乡级抽取２～３个行政村，对县级抽取６～８个行政村调查，即可反映计划免疫接种率状态。

模糊可靠性灵敏度分析的线抽样方法

依据失效域具有模糊性时模糊失效概率的定义,提出了模糊可靠性灵敏度分析方法。推导了线性功能函数、独立正态基本变量和正态型隶属函数情况下,模糊可靠性灵敏度的解析表达式。给出了模糊可靠性灵敏度的Monte Carlo数字模拟方法,该方法结果在模拟次数趋于无穷时,收敛于真值,但效率较低,尤其是针对高维和小失效概率问题。为解决数字模拟法效率低的问题,提出了模糊可靠性灵敏度分析的线抽样方法。通过离散模糊失效概率积分区域,建立了模糊可靠性灵敏度与离散区域随机可靠性灵敏度的关系,进而利用随机可靠性灵敏度分析的线抽样方法求得模糊可靠性灵敏度。该方法的基本原理、计算公式及实现步骤被详细给出,适用于高维问题和小失效概率、精度高及收敛快等优点则由该文的算例进行验证。

基于遥感的福建闽侯丘陵区农作物种植面积空间抽样方法

以福建闽侯县作为研究区,采用传统抽样(简单随机抽样、系统抽样、分层抽样)、空间抽样(空间随机抽样、空间系统抽样、空间分层抽样)等方法对研究区农作物种植面积进行样本抽选、总体推算及误差估计,结果表明:1 500 m×1 500 m格网为最优抽样单元尺寸,空间分层抽样方法的相对误差为3.86%,变异系数为6.03%,抽样成本为6.03,抽样效率高.与传统抽样方法相比,空间抽样方法显著减少样本容量,节约调查成本.