大数据视域下物流管理专业统计学教学模式探索

在数据融合、智能制造的背景下,物流管理专业人才需要具备扎实的数据分析能力以应对复杂多变的工程实践问题。文中基于大数据背景下物流管理专业的统计学课程教学现状,从课程设计、教学模式、差异化方法、多学科融合等多个方面探索了统计学课程教学改革策略,明确了兼顾理论和实践的双教学任务线,综合运用多元化多阶段的评价方法评估教学效果,旨在充分发挥统计学课程在物流管理专业建设中的作用,培养具有数据分析能力和思维的复合型物流管理人才。

基于多寿命分布模型的贝叶斯建模与分析

在可靠性寿命试验的数据分析中,当存在多种失效模式时,通常采用更加灵活的模型来拟合试验数据.此外,在加速寿命试验中通常会不可避免地产生删失数据。删失数据的存在使得可靠性模型的参数估计更加不可靠。针对上述问题,基于贝叶斯建模方法提出了一种考虑随机效应的多寿命分布模型.针对多种失效模式的情况,结合GLFP(general limited failure population)模型构建了贝叶斯模型考虑了随机效应对平均失效时间的影响,构建了平均失效时间与试验因子之间的函数关系.在贝叶斯建模与优化的框架下提出一种基于贝叶斯后验概率的可靠性改进方法.对某恒温器可靠性试验数据的研究表明,在考虑多种失效模式和随机效应的影响时,所提方法能够获得更加稳健和可靠的研究结果.

非正态响应稳健参数设计的贝叶斯建模与优化

针对非正态响应的稳健参数设计问题,提出一种考虑噪声因子的贝叶斯建模与参数优化方法。首先,考虑经验贝叶斯先验信息,利用贝叶斯广义线性模型构建设计因子与输出响应之间的函数关系;其次,假设噪声因子服从已知的分布,在此基础上利用贝叶斯抽样技术获得考虑噪声因子波动的输出响应模拟抽样值;然后,在给定产品规格的基础上,利用输出响应的抽样值构建符合性后验概率函数,并利用遗传算法对所构建的符合性后验概率函数进行优化,获得对噪声因子波动具有稳健性的参数设计值;最后,结合实际的案例验证了所提方法的有效性。研究结果表明,所提方法有效地刻画了噪声因子的波动对产品或过程质量的影响,从而获得了更为稳健可靠的参数设计值。

考虑响应共变特性的多响应稳健参数设计

针对响应共变特性的稳健参数设计问题,在多任务高斯过程(multi-task Gaussian processes,MTGP)建模框架下,结合质量损失函数和考虑响应不确定性的优化函数构建了一个考虑输出响应不确定性的MTGP(uncertainty of MTGP,UNMTGP)优化模型。首先,利用MTGP模型拟合实验数据,构建考虑响应间共变特性对优化结果影响的多元高斯模型。其次,提出考虑输出响应不确定性的优化目标函数,构建多响应稳健优化模型。最后,结合全局优化方法,获得最优参数设计。此外,结合真实案例,利用质量损失函数的相关评价指标,论证所提方法的有效性。结果表明,所提方法考虑了响应共变特性和输出响应不确定性对优化结果的影响,有效改善了模型的预测质量,提升了输出响应的稳健性。

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中,随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model,NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先,需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次,考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响,运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后,利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后,实际案例研究表明,在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时,所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。

基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计

针对高维试验数据的稳健参数设计问题,在高斯过程(Gaussian process,GP)的建模框架下,采用部分平行的GP(parallel partial GP,PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面,在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可控因子的最佳参数设计值。并且以一个经典仿真算例和两个实际案例验证了所提方法的有效性和优劣性。研究结果表明,与独立建模的单变量GP模型或Kriging模型比较而言,所提方法不仅能够有效地处理高维试验数据的建模与参数优化问题,而且能够获得更为稳健的优化结果,运行效率更高。

中西医结合治疗盆腔炎临床观察

中西医结合治疗盆腔炎临床观察黑龙江省妇幼保健院于桂芬哈尔滨市第四医院冯泽彪我院妇产科于１９９４～１９９６年根据中医临床分型，采取以中药保留灌肠为主，并配合抗生素、理疗、阴道上药、辨证施治等中西医结合方法治疗盆腔炎１１２例，实践证明采取中西医结合方法治...

考虑熔融沉积成型工艺稳定性的参数优化设计

为了提高熔融沉积成型(Fused deposition modeling,FDM)工艺的生产速度和产品交货速度,需要增加3D打印设备数量或实施分布式本土化生产来扩大产能。因此,提高FDM工艺在批量化生产中的工艺稳定性和生产效率,将成为FDM技术未来广泛应用于工业领域的关键。该研究的目标是通过选择合适的FDM工艺参数设置,实现在较低的打印成本下相同型号或不同型号的3D打印机所打制件质量的一致性。首先,将高斯过程模型与裂区试验设计相结合,研究制件的压缩形变、打印时间和消耗线材的长度与关键工艺参数之间的关系。然后,考虑到工艺过程中的不确定性,利用区间数的距离来度量不同打印机所打制件压缩形变的裂区效应。最后,综合考虑裂区效应和打印成本建立多目标优化方案,获得FDM工艺的最优参数设计值。验证实验的结果说明了所提方法的有效性和可行性。该研究为实现FDM技术的标准化和产业化提供了重要思路。

基于高斯过程模型的时空响应稳健参数设计

针对大规模时空数据的稳健参数设计问题,将快速不可分离高斯过程(fast nonseparable Gaussian process,FNSGP)模型与多元质量损失函数相结合,建立一个新的优化方案.首先,在考虑空间与时间相关性的条件下,使用FNSGP模型构建输入因子与质量特性之间的响应曲面,并采用前向滤波和后向平滑的快速、精确算法对模型进行估计和预测;其次,基于信噪比计算时空响应的联合损失权重,构造多元质量损失函数;然后,结合多元质量损失函数建立两阶段参数优化方案;最后,利用非线性优化算法寻找空间与时间因子的联合最优参数设计值.研究结果表明,本文所提方法可以有效地处理大规模时空数据的元建模与稳健参数设计问题,与可分离高斯过程、线性回归、随机森林等替代方法相比能够获得更为稳健的优化结果.

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.

考虑模型响应不确定性的稳健参数设计

针对模型响应不确定性的稳健参数设计问题,在高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)建模的框架下,结合贝叶斯超参数最大后验(Maximum a posteriori estimation, MAP)估计和多目标线性加权方法构建一个新的优化模型.首先,利用MAP方法获得最优超参数组合,构建高斯回归模型;然后,考虑响应不确定性与响应之间的交互效应,采用线性加权准则,构建多响应稳健优化模型;最后,利用聚类分析方法获得最优参数解.该方法考虑了输出响应不确定性对优化结果的影响,权衡了最优因子水平与多元质量特性之间的关系.结合实际案例和软件仿真对所提出方法进行实证研究,结果表明,该方法能够较好地兼顾输出响应的最优性和稳健性,从而实现稳健参数设计.