柯尔莫哥洛夫检验在混凝土强度检测中的应用

回弹法是检测混凝土强度的一种常用方法,回弹法的测量精度依赖于数据本身的真实性。本文提出了一种利用柯尔莫哥洛夫检验控制测量数据误差的方法。

应用柯尔莫哥洛夫检验研究(0-1)变量与连续变量间的相关性

本文介绍了柯尔莫哥洛夫检验的基本思想,探讨了用柯尔英哥洛夫检验研究(0,1)变量与连续性变量相关的办法,并举例作了说明。

基于柯尔莫哥洛夫检验思想解决维尼纶纤维产品的质量控制问题

结合维尼纶纤维产品的生产实际,基于柯尔莫哥洛夫(Kolmogorov)检验思想,简化了线性回归方法,利用一次函数的线性相关性将维尼纶纤维生产过程中的甲醛浓度控制在了12.9024～35.6987g/L之间,保证缩醛化度在(29±3)mol%范围内,达到了质量控制的目的.

企业生产管理中非正态母体的柯尔莫哥洛夫拟合检验分析

在工业生产中,产品的使用寿命、耐用程度、外观、便捷性、使用舒适度以及企业内部自身管理成效等都是评价一个企业产品质量以及企业运转情况和发展潜力的重要因素,但是柯尔莫哥洛夫拟合检验法大多用在正态分布母体的检验中。本文仅从企业产品某个质量指标入手,选取有关参数的一致统计量,利用柯尔莫哥洛夫拟合检验方法,对待估参数代表的均匀分布母体做出估计和判断。最后,给出实例加以说明。

近似P-范分布的渐近正态性及柯尔莫哥洛夫检验

P-范分布可以近似地由正态分布和拉普拉斯分布,或者是正态分布和均匀分布的线性组合来表示。在此基础上,运用特征函数的方法得到了近似P-范分布的渐近正态分布。利用统计软件生成120个服从P-范分布的随机数,通过柯尔莫哥洛夫检验进行拟合检验,其结果说明了近似P-范分布能够很好地替代P-范分布。

基于柯尔莫哥洛夫熵的生理性精神疲劳分级的可行性研究

目的探讨脑电信号与生理性精神疲劳之间的关系,寻找切实可行的将生理性精神疲劳分级的分级参数。方法对不同人在不同生理性精神疲劳状态下的脑电信号进行无序程度度量,分析柯尔莫哥洛夫熵在不同生理性精神疲劳状态下的变化规律。结果对应于特定的生理性精神疲劳状态,其柯尔莫哥洛夫熵的平均值在相应的一定范围内变化,大脑思维的无序程度有特定的变化范围;柯尔莫哥洛夫熵随生理性精神疲劳程度的增加而增加;近日节律对柯尔莫哥洛夫熵分析生理性精神疲劳状态没有影响;对近日节律相似的受试者而言,在相临时段内其柯尔莫哥洛夫熵值相近。结论利用柯尔莫哥洛夫熵对生理性精神疲劳进行分级具有一定的可行性。该方法为生理性精神疲劳的监测与分级提供了新思路和新工具,在交通运输业及其它行业中有广阔的应用前景。

EEG柯尔莫哥洛夫熵测度用于精神疲劳状态的研究

为了区分精神疲劳的程度,研究了不同精神疲劳状态时脑电信号的无序程度。通过对8例不同精神疲劳状态与其对应脑电信号柯尔莫哥洛夫熵的分析,发现:1)脑电信号柯尔莫哥洛夫熵的波动范围与精神疲劳的状态有着明显的对应关系;2)脑电信号柯尔莫哥洛夫熵随着连续工作时间的延长而减小;3)可以通过分析脑电信号柯尔莫哥洛夫熵的波动范围对疲劳时心理生理状态进行客观评定。研究方法为进一步认识精神疲劳的过程、研究精神疲劳对中枢神经系统的影响提供了一种新的工具。

非柯尔莫哥洛夫湍流对星光到达角起伏影响研究(英文)

基于A. S. Gurvich等人所提出的非柯尔莫哥洛夫湍流功率谱密度模型，推导了弱起伏条件下的到达角起伏方差，得到了一个解析的结果；然后，利用该结果分析了对流层柯尔莫哥洛夫湍流和平流层非柯尔莫哥洛夫湍流对星光到达角起伏的联合影响。结果表明：星光到达角起伏主要是由对流层柯尔莫哥洛夫湍流决定；对于不同的接收孔径，到达角起伏5%~14%是由平流层非柯尔莫哥洛夫湍流引起的。此外，非柯尔莫哥洛夫湍流对到达角起伏还取决于接收孔径、湍流外尺度及非柯尔莫哥洛夫湍流起伏强度。

柯尔莫哥洛夫不等式的推广及应用

将柯氏莫哥洛夫不等式推广到鞅的情形,并用它证明柯氏强大数律。

分形维数的一种数值计算及统计检验方法

基于分形维数的原始定义，本文给出一种维数的数值计算方法。若被测量对象在某一标度范围内确具有统计意义上的标度不变性，则该方法能够较好地得到所需精度的维数计算结果并进而反推“无标度区”范围。在假设维数集｛ｂｋ｝服从正态分布的前提下，引入柯氏检验方法对（ｂｋ｝样本分布的一致性进行检验，以此判断｛ｂｋ｝中是否具有“异常值”存在，并由标准化极差检验法对｛ｂｋ｝中“异常值”进行检测并剔除，其目的是在“直观判定”的基础上对维数作进一步的精确计算及对“无标在区”作进一步的精确界定．本文方法的一个显著特点是所有判断及统计检验皆针对最终结果（维数）。人造数据的应用检验亦表明了该方法的客观实用性．

统计检验方法在坏账准备金审核中的应用初探

坏账准备是属于资产类会计科目,一般的文献只是运用会计方法研究如何监督坏账准备金的真实性。但现有的审核方法使监管部门的工作量很大。文章以宝钢股份公司为例,把统计检验方法运用在坏账准备科目上,得到坏账准备金这一随机变量的近似分布,并运用这个分布来检验坏账准备金的真实性,以期减轻监督部门的工作量。

上证指数日收益率的正态性检验

通过对上证指数日收益率的正态性检验发现,自然对数收益率的处理方式可能造成错误发生,整个时期的非正态性和各年并不一致。通过比较三种正态性检验方式,指出柯尔莫哥洛夫检验方法具有严重的统计功能缺陷,并提出在正态性检验时应注意的问题。

基于复杂度追踪的模态参数识别方法对比研究

复杂度追踪(complexity pursuit, CP)是求解振动信号盲源分离(blind source separation, BSS)问题的一类经典方法。用复杂度追踪估计解混矩阵主要有基于源信号复杂度计算的梯度下降(complexity pursuit-gradient descent, CP-GD)算法和基于时间可预测度的广义特征值分解(temporal predictability-generalized eigenvalue decomposition, TP-GED)算法。当前,这两种算法的关联性与算法性能尚缺乏研究,因此对这两种算法的等价性和计算性能进行了研究。首先,给出CP-GD和TP-GED两种算法的具体理论及算法流程;其次,利用二、三自由度振动系统直观地展示并对比解混向量对应的源信号复杂度及可预测度的变化规律;最后,通过对多工况下多自由度系统的模态参数识别算例,对比研究两种算法的精度及计算量。研究结果表明:在低阻尼比及高信噪比条件下,两种方法得到的解混矩阵是相同的;考虑到计算信号复杂度和梯度下降较为耗时,CP-GD算法计算代价要高于TP-GED算法。

Gumbel分布的基本风压计算与分析

统计了中国159个代表性城市在1951—2008年的历年最大风速值,采用Gumbel分布进行统计分析并对其参数进行估算。用矩法和耿贝尔法分别计算出重现期为10、50、100a的基本风压值,并采用柯尔莫哥洛夫检验法进行检验,最后与规范取值进行对比分析。结果表明,当采用Gumbel分布对中国各地区的最大风速年极值进行统计时,耿贝尔法比矩法拟合效果好;重现期为10、50、100a的基本风压值对比分析表明,《建筑结构荷载规范》(GB 50009)的基本风压值与采用近58a的历年最大风速值计算的基本分压值相比存在较大差异,表明规范计算的采样数据少,取值已经不能真实反映中国的基本风压情况,建议进行相应修订。

SVD滤波的串联故障电弧特征分析

为进一步研究故障电弧特征,针对三相电动机及变频器负载开展了串联故障电弧实验。首先将电流信号经过一阶差分预处理,再通过奇异值分解SVD(singular value decomposition)对信号进行两级滤波,剔除信号中的工频和噪声成分。采用柯尔莫可洛夫-斯米洛夫K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验法分析SVD滤波信号的正态分布情况。采用线性调频Z变换CZT(chirp-Z transform)对SVD滤波信号0~500 Hz频段进行频谱细化分析。提取时域峭度和特征频段幅值平均值组成特征向量,并构建故障电弧区矩形。通过大量数据测试表明:该方法可有效识别三相电动机及变频器负载回路中发生的故障电弧。

基于拟分布函数的中药色谱指纹图谱的相似性分析

针对中药色谱指纹图谱中色谱峰面积值存在较大变异性的问题,从拟分布函数的角度介绍了一种新的分析方法。采用秩变换将色谱峰面积值转化为相对秩次,然后通过一系列变换将原数据转换成拟分布函数的形式,再利用柯尔莫哥洛夫检验实现不同类别样品的色谱指纹图谱之间的相似性分析。通过对北马兜铃和南马兜铃样品的比较,说明了该方法有较好的灵敏度和稳健性,因而是比较合理的。

基于径向基函数神经网络的电火花线切割机床可靠性数据模拟生成

针对电火花线切割机床(Wire electrical discharge machining,WEDM)可靠性数据分布模型无法确定的问题,提出应用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络对可靠性数据进行模拟仿真,扩大可靠性数据样本量,从而确定其分布模型的方法。选取聚类学习算法作为神经网络学习方法,通过无监督学习确定RBF神经网络中各隐节点的数据中心,并根据各数据中心之间的距离确定隐节点的扩展常数,然后用有监督学习训练各隐节点的输出权值。经过对原始可靠性数据进行拟合训练后生成一套RBF神经网络,随机产生100个可靠度数据输入该神经网络产生与原始可靠性数据具有相同失效统计规律的数据。对扩充后的可靠性数据通过图估计法和柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-smirnov,K-S)检验法确定电火花线切割机床可靠性数据分布模型为对数正态分布模型,同时对可靠性模型的参量估计更加准确。

辽宁省基本雪压的计算与分析

利用辽宁省气象局提供的降雪资料对辽宁地区各个城市的雪荷载进行统计分析,分别用矩法和耿贝尔法计算出辽宁地区的基本雪压,并采用柯尔莫哥洛夫检验法对分布函数进行检验,最后分别与规范取值及相关文献的计算结果进行对比分析。结果表明:大多数情况下,采用耿贝尔法计算的基本雪压较为准确;规范中一些地区的基本雪压取值明显偏小,建议在修订时适当提高;在基本雪压规范取值未修订前,对于雪灾严重地区或对雪荷载敏感的结构类型,建议在原基本雪压基础上乘以一定的放大系数.

适应交通流演化的伽马分布形状参数估计

研究交通流演化规律对交通安全措施的实施具有重要意义。交通流的演化过程一般可分为交通流的量变与质变。鉴于交通自由流状态、拥挤流状态及间歇流状态的分布均可由伽马分布表达,利用伽马分布及其变点检验算法进行变点搜索及检验,确定变点前后的交通流状态。结合柯尔莫哥洛夫—斯米尔诺夫检验方法对观测数据是否服从伽马分布进行拟合优度检验。为较直观说明交通流的演化规律,结合极大似然估计,给出了适应交通流演化的伽马分布形状参数估计。实验结果表明,伽马分布形状参数估计的研究是探索交通流演化规律的有利途径。

基于空间分布和时间序列分析的粒子滤波算法

针对粒子滤波存在的粒子贫化问题,提出了一种改进的重采样粒子滤波算法.在重采样步骤中基于采样粒子集的空间分布引入时间序列分析,选取相关度最高的粒子进行传递,避免了只关注采样粒子权值的传统重采样算法中仅复制大权值粒子而任意丢弃小权值粒子的缺陷,因此能够消弱粒子贫化现象,提高算法的估计精度.在理论上利用两样本Kolmogorov-Smimov检验原理证明了改进算法重采样后的粒子集和采样前的粒子集来自同一总体.仿真结果表明,尤其是在初始采样粒子数目较小时,该算法在非线性系统状态估计中的精度优于传统的粒子滤波算法.