由Chvátal定理引出的关于一些无穷可分分布的概率函数的下确界

受Chvátal定理的启发,本文研究了概率P(X≤κE[X])的下确界,其中κ是一个正实数, X是一个随机变量.利用分析的方法,我们得到了当随机变量的分布属于无穷可分分布,包括逆高斯分布,对数正态分布, Gumble分布和Logistic分布,时该随机变量不超过其期望的概率的下确界.

考虑训练样本分布不均衡的超短期风电功率概率预测

提出一种考虑训练样本分布不均衡的超短期风电概率预测方法。首先构建深度信念混合密度网络,通过深度信念网络独特的预训练和微调机制提取输入变量的隐特征,利用Beta混合概率分布的有界性准确表征风电预测功率的概率分布,实现隐特征与预测功率概率分布参数之间的非线性映射;然后引入训练样本分布平滑策略,其中特征分布平滑技术用于校准输入特征,标签分布平滑技术用于对各样本误差赋予差异化权重,从输入和输出两方面改善训练样本分布不均衡现象对预测结果的不利影响。实际算例结果表明,与常见风电功率概率预测模型相比,所提模型在点预测和概率预测方面均能获得较高的预测精度,尤其能有效提高低密度样本区域的预测精度。

岸边集装箱起重机结构振动响应概率密度分布统计

岸边集装箱起重机工作于码头前沿,是现代码头应用最广、集装箱装卸能力最强的装卸设备。文中针对岸边集装箱起重机结构健康监测响应概率密度分布的拟合问题,依据统计学理论选择合适的分布类型完成拟合。对其结构健康监测振动响应数据进行分布检验,采用卡方检验判断其是否符合常见的分布类型。对于不符合的响应数据,使用贝塔分布进行拟合。采用最小二乘法完成贝塔分布的参数求解,得到该数据的概率分布、概率密度函数等分布特性,并与原始数据进行对比。结果表明,岸边集装箱起重机结构小车运行方向和垂向的健康监测振动响应数据符合正态分布,而大车运行方向的振动响应数据不符合常见的分布类型,贝塔分布的拟合效果良好。

商业银行借记卡系统分布式数据库改造创新研究与实践

当前,随着银行数字化转型战略的深入推进及创新技术的持续应用,核心系统迁移改造及分布式创新应用已成为必然的趋势。这是一项极具挑战性的工程,对数据库的一致性、高可用、高性能、高扩展能力,以及数据安全性、稳定性、业务连续性等方面提出了更高的要求。目前,金融级分布式数据库系统已逐步在我国商业银行成功落地,并在部分业务中得到了推广与应用,已初步具备了替代传统商用数据库的能力且运行状况良好,形成了一套可推广、可复制的技术路线。本文立足华夏银行实践,对其在借记卡系统架构设计、分布式设计、数据库迁移、适配改造、运维保障等全方位的创新研究与实践工作进行总结,以期为商业银行借记卡系统分布式数据库改造提供借鉴。

分布式光伏电源对配电系统继电保护配置的影响

介绍了分布式光伏发电与配电网的连接方式,然后详细探讨了其对配电系统继电保护配置的影响,包括对本馈线、相邻馈线以及分布式电源接入系统线路的影响。提出了含分布式电源的配电网继电保护的改进措施,包括对继电保护定值的调整、自动重合闸的挑战与解决方案等。对大规模分布式电源并网保护性能的优化措施进行了讨论。

Dirichlet分布统计性质汇总

Dirichlet分布是一种重要的多维连续概率分布族,广泛应用于贝叶斯统计,是成分数据和比例数据建模中变量分布类型的自然选择.本文对其所具有的优良统计性质进行了汇总证明.

计算负超几何概率分布的迭代算法

当负超几何分布的中参数变大时,为克服计算其概率分布律时需要计算大阶乘而产生的计算机上溢问题,给出计算概率分布律的简便迭代公式和计算机程序,通过数值分析和比较,验证了递推公式和程序的正确性.

基于Nakagami分布的风速概率分布拟合研究

准确拟合风速概率分布对估算潜在风场所蕴含的风能具有重要作用。引入二参数Nakagami分布对美国西部涵盖沿海、海岛和内陆的八个站点风速数据进行拟合,并对比瑞丽分布、伽马分布、威布尔分布、对数正态分布、广义极值分布以及JohnsonSB分布,使用决定系数、均方根误差、误差平方和以及Kolmogorov-Smirnov四个拟合指标进行校验。与参数较少的瑞丽分布、伽马分布、对数正态分布以及威布尔分布精度进行比较,Nakagami分布在八个站点的四个拟合指标均值中取得最优的拟合精度。与三参数的广义极值分布以及四参数JohnsonSB分布进行拟合对比,Nakagami分布在四个站点获得最优精度。根据风速数据的统计结果,当站点的平均风速低于3 m/s时,Nakagami比其它分布获得了更高的拟合精度。综合考虑Nakagami简便的计算及较高的拟合精度,其在拟合风速概率分布领域更具优势。

基于超越方程极点分布间接判定的分布式电站谐波不稳定分析方法

线路分布参数模型的引入导致系统极点方程为含复数双曲函数的超越方程,极点分布难以确定,且忽略dq轴耦合可能导致系统稳定性误判。建立并验证了同时计及dq轴耦合及线路分布参数的分布式电站阻抗模型。提出基于广义奈奎斯特稳定判据的极点分布间接判定方法,利用回率矩阵特性间接判定超越方程极点分布,解决了超越方程极点分布求解难题。给出稳定判据应用过程中回率矩阵构造和稳定条件判定的详细过程。分析结果表明忽略线路分布参数或dq轴耦合均可能造成稳定性误判,且忽略前者还将导致遗漏高频谐波放大点。所提方法能准确分析该系统稳定性,并可准确评估系统潜在谐波放大点。最后,仿真验证了所提方法的准确性和有效性。

民航管制安全风险主题时空分布规律研究

为了探究民航管制安全风险的时空分布规律,基于潜在迪利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型识别出民航管制安全风险主题,定义民航管制安全风险主题强度的定量测度指标,运用全局空间自相关分析和冷热点分析对民航管制安全风险主题的时空分布规律进行研究。结果表明:利用LDA主题模型识别出“管制员指令错误风险”等10个管制安全风险主题;“管制员指令错误风险”主题存在较弱的全局空间自相关性,在2018—2021年,全局Moran’s I总体呈现波动增长的趋势;在2018—2021年,“管制员指令错误风险”主题强度高值聚集的区域由西南向东南转移,高值聚集区域数量变少,且不稳定,低值聚集区域发生转移并在2020年后保持稳定。通过全局空间自相关分析和冷热点分析确定了2018—2021年中国民航不同管制区域的管制安全风险的时空分布格局,为局方进行差异化的安全监管提供决策支持。

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit,DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。

花生品种对水酶法制油水相体系中油脂和蛋白质分布的影响

为了明确花生品种对水酶法制油的影响,测定了不同品种花生(豫花23、豫花37、豫花9326)的基本成分,并研究了水酶法制油工艺条件对不同品种花生水相体系中油脂和蛋白质分布的影响。结果表明:3个花生品种中,豫花37的油脂、水分、灰分、可溶性糖、可溶性总酚含量均最高,豫花23的蛋白质含量最高(25.36%),豫花9326的粗纤维含量最高(6.59%);花生品种对水相体系中油脂和蛋白质的分布有显著影响;以水相体系中低油脂和高蛋白质分布为准则得到水酶法制油的最佳工艺条件为豫花37的粉碎时间90 s、豫花23和豫花9326的粉碎时间120 s,酶用量1.0%,酶解时间2 h,酶解温度50℃,此时豫花23、豫花37、豫花9326在水相体系中油脂分布分别为6.21%、4.19%、4.19%,蛋白质分布分别为50.99%、75.68%、63.84%。综上,豫花37能在更短的粉碎时间内使水酶法制油过程中花生水相体系中的油脂分布少,蛋白质分布多,更适用于水酶法制油。

面向柔性生产资源的分布式农机生产调度优化

在经济全球化背景下,分布式制造和调度系统已成为大型农机生产企业的主流生产模式。针对农机生产过程中多品种小批量的生产特点,构建出一种分布式两阶段异构混合流水车间调度问题模型,提出了一种知识引导的分布估计算法,求解分布式异构混合流水车间调度问题模型的子问题:工厂分配、工件加工顺序和加工机器分配。改进的分布估计算法融合了多种启发式构造和随机方法进行种群初始化,并对候选解进行迭代优化,通过对求解问题的特性进行分析,提高关键加工阶段加工资源的利用率,对于不同规模的调度问题提出了相应的知识引导的强化机制和多种局部搜索策略。通过仿真实验,将提出的算法与其他三类算法进行对比,验证了改进的分布估计算法的有效性和稳定性。实验结果表明,利用调度问题特性引导算法的演化过程,可有效地提升知识引导的分布估计算法对于分布式异构混合流水车间调度问题的求解效率。

红细胞分布宽度、系统免疫炎症指数与重性抑郁障碍的相关性研究

目的探讨外周血红细胞分布宽度(red blood cell distribution width,RDW)、系统免疫炎症指数(systemic immune-inflammation index,SⅡ)与重性抑郁障碍(major depressive disorder,MDD)的相关性。方法回顾性分析2020-2022年于我院临床心理科住院的176例MDD患者和常规体检的209例非MDD对照者的临床资料。从血液分析结果中,得到RDW、SⅡ、红细胞分布宽度与血小板计数比值(RDW to platelet ratio,RPR)。绘制受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线以确定RDW区分患者与对照的最佳临界值及曲线下面积(area under the curve,AUC)。结果MDD组患者的RDW[中位数及四分位数:13.20(12.70,13.98)vs.12.80(12.40,13.35)]、SⅡ水平[中位数及四分位数:510.87(350.95,878.12)vs.405.33(313.74,539.92)]高于非MDD组对照者,差异有统计学意义(P<0.05),两组间RPR差异无统计学意义(P>0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,调整混杂因素后,RDW与MDD呈正关联(OR=3.086,95%CI:1.926~4.944)。ROC曲线结果显示,RDW区分MDD与非MDD的最佳临界值为12.85,AUC为0.647(95%CI:0.592~0.702;P<0.001)。结论高RDW可能是MDD发生的危险因素,是对MDD诊断有价值的重要参数。

规整填料液体分布特性的研究

在大型冷模实验塔中进行液体分布实验,研究装填高度、空气和水的负荷、规整填料波纹倾角等对液体分布质量的影响。初始分布均匀条件下,尽管填料高度在2 m以内,液体不均匀分布始终存在,尤其是在壁区,不均匀分布更为严重。基于实验的液体随机分布模型可以预测规整填料中大小不同尺度的不均匀分布。

基于分裂阳极的非柱对称电弧电流密度分布测量方法

电弧是弧焊过程中熔池金属熔化的能量来源,分裂阳极法是电弧阳极能量密度直接测量的有效方法之一.常规分裂阳极法是建立在电弧为柱对称结构的基础上,不适用于非柱对称电弧的阳极电流密度测量.试验提出在两条相互垂直的路径上依次进行分裂阳极电流数据采集的新方法,引入表征电弧不对称度的特征参量,进行椭圆环分割,以计算电弧阳极电流密度分布,修正分裂阳极法.通过预设的二维高斯分布的电流密度模型,检验了修正的分裂阳极法的可行性.结果表明,采用修正的分裂阳极法可以有效计算出电弧阳极电流密度分布.利用修正后的分裂阳极法实现了非柱对称侧向压缩等离子弧阳极电流密度的测量,与x方向相比,侧向压缩的等离子弧在y方向压缩明显,呈现典型的非柱对称特性.

红细胞分布宽度与血小板分布宽度可以辅助预测流感合并下呼吸道感染患者预后

目的探讨血细胞计数及相关参数是否可以预测流感合并下呼吸道感染患者的预后。方法回顾性研究2013年至2023年首都医科大学附属北京朝阳医院经急诊医学科、发热门诊或呼吸科收治入院或留观的流感合并下呼吸道感染患者,以28天死亡为研究终点,分为生存组和死亡组,比较分析两组间血细胞计数及相关参数的差异,回归分析死亡的独立预测因素,建模并对模型进行评价。结果此项研究最终纳入417例患者,28天生存组361例(86.6%),死亡组56例(13.4%)。死亡组淋巴细胞计数和血小板计数显著低于生存组,红细胞分布宽度、血小板分布宽度、血小板平均体积及大血小板比率显著高于生存组(P<0.05)。多变量Logistic回归分析筛选独立相关变量,当淋巴细胞计数≤0.68×10^(9)/L,或血小板计数≤147×10^(9)/L,或红细胞分布宽度>12.7%,或血小板分布宽度>13.9 fL时,患者28天死亡风险增加,四个指标建立预测模型的AUC为0.734(95%CI 0.664~0.804),敏感度58.9%,特异度80.4%,阳性预测值32.0%,阴性预测值92.7%,阳性似然比3.01,阴性似然比0.51。模型的一致性指数为0.735,拟合优度Hosmer-Lemeshow检验显示拟合效果较好(P=0.406)。结论淋巴细胞计数、血小板计数、红细胞分布宽度、血小板分布宽度可作为早期预测流感合并下呼吸道感染患者28天死亡风险的指标,以这些指标构建的列线图模型可计算临床实测值所对应的死亡风险概率。

多层连接结构的轴向应力分布的数值计算与试验

为了解多层连接结构的轴向应力分布,从双层法兰螺栓连接结构连接轴向载荷分布着手,建立了被连接件轴向应力分布的中空椭球体分布模型,推导出被连接件的轴向连接刚度理论表达式;并进行了连接结构扭矩与预紧力关系的试验及压力分布测试试验;将该模型应用于航空发动机多层法兰连接结构,采用数值模型和试验方法对中空椭球体模型进行验证。结果表明:测试试验件预紧力与力矩呈正相关,且拧紧系数约为0.2,可满足工程中无润滑条件下螺栓拧紧力矩系数的经验值;连接界面接触范围随扭矩的增大先增大到一定范围后保持不变;与被连接件轴向应力分布的试验测试结果相比,采用改进的中空椭球体模型和原中空圆锥体模型的计算结果的最大误差分别为9.42%和21.97%,证明了改进的中空椭球体分布模型的精度较高。

基于分布可辨矩阵的属性重要性度量

针对目标信息系统中属性重要性度量问题,给出一种新的计算方法.首先,在分布可辨识属性矩阵基础上对条件属性集进行分布约简.然后,根据变精度粗糙集模型中下近似集定义,给出属性重要性度量公式.最后,对于给定的阈值β,分别计算分布约简属性集中各属性的重要度.实例分析表明该方法的有效性和可行性.

二项分布双边收尾概率和假设检验统计量的几处修正

二项分布是广泛存在的一种离散型概率分布。服从二项分布B(n,p)的一个随机变量等于n个相互独立且服从贝努利分布B(1,p)的随机变量之和,二项分布包含参数p的估计与检验等同于贝努利分布参数p的估计与检验。本文修正常见教科书中有关二项分布双边收尾概率计算和假设检验统计量构建中存在的3处问题。(1)对二项分布B(n,p)的取值概率pk(k=0,1,…,n)从小到大排序,排序后的概率用p_((k))表示,观测值k的双边收尾精确概率等于■;(2)二项分布B(n,p)参数p与给定值p0的差异显著性检验统计量被修正为■,该统计量在大样本条件下近似服从正态分布N(p–p0,1);(3)二项分布B(n1,p1)和B(n2,p2)的参数p1和p2差异显著性检验统计量被修正为■,该统计量在大样本条件下近似服从正态分布N(p1–p2,1)。修正后的双边收尾概率是精确值,不会出现概率大于1的问题。修正后的2个检验统计量无论原假设是否成立,其大样本近似正态分布的方差均为1,有利于准确研究备择假设条件下检验统计量的功效。此外,文中还介绍了小样本条件下二项分布参数的精确检验,对比分析了准确检验与近似检验的异同;讨论了修正统计量的理论基础,给出了小概率和大样本的判定标准,列出了贝努利分布参数检验与正态分布均值检验的异同。期望读者能够从中了解到假设检验与统计推断作为统计学核心研究内容的全貌。