基于WLS-SVM标准差σ预测的产品过程质量控制方法研究

及时、准确地预测加工过程产品质量标准差σ,对于及时判断工序状态、调整加工过程因素,进而提高产品过程质量等具有重要意义。文章提出了一种基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的时间序列预测新方法,该方法采用了结构风险最小化原则,较好地避免了人工神经网络等智能方法在小样本学习、预测过程中存在的过学习、泛化能力弱等缺点;并采用"重近轻远"的权重设置原则,提高了预测的精度。实验表明,采用该方法对产品过程质量标准差σ进行预测切实可行,对于产品过程质量控制具有重要意义。

预拌混凝土标准差σ_0平台搭建

对预拌混凝土标准差σ0作了简要阐述,通过给预拌混凝土标准差σ0搭建一个共享的使用平台,使其更合理、有效地为本地区相关单位所使用,从而加强对σ0使用的可操作性和相关单位的工程质量管理。

浅谈经验公式的精度——相关系数R^2与剩余标准差σ

金属切削实践中,为合理选择机床、刀具和切削用量;预测切削力、切削温度以及刀具耐用度等,往往需要建立切削用量诸要素与它们之间的相互关系。但是,由于切削机理的复杂性,这种相互关系（即:经验公式）通常都只能采用实验法来求得,而由实验法求得的各种不同类型的经验公式需要解决两个问题: 1.公式是否符合因变量y与自变量x1之间的客观规律?

总体标准差σ的五种估计及估计精密度

介绍了对总体标准差σ进行估计的五种方法,分析了估计精密度,给出了应用实例。

对混凝土施配强度中标准差σ_o的探讨

混凝土施配强度不能直接采用混凝土设计强度(R_标),而需加上一定倍数的标准差(σ_0)。因此,若施配强度中标准差定得过高,会增加单位体积混凝土的水泥耗用量,提高混凝土的成本;若施配强度中标准差定得过低,将使混凝土强度不能满足预期的质量要求,在强度的合格验收中,会使不合格的可能性增大,同样会给企业造成经济损失。所以,合理确定混凝土施配强度中标准差(σ_0)是混凝土质量控制的重要环节之一。本文摘录中国、美国和日本有关混凝土施配强度中标准差的确定方法并加以比较,

基于标准差椭圆的长三角地区产业集聚特征分析

文章以长三角地区27个城市为研究对象,结合2005—2019年的经济数据,采用空间格局统计与空间经济分析方法,基于标准差椭圆,运用ArcGIS 10.7分析长三角地区产业集聚特征。研究表明:(1)长三角地区生产性服务业有明显的“中心-外围”结构,有向西南方向转移的趋势;制造业集聚比生产性服务业集聚效应显著,且先后呈现向西南、西北方向集聚的趋势。(2)长三角地区M-PS面积下降,方位角差别总体上升,说明二者在空间上可能存在某种方向性的关联。(3)制造业产业格局为以苏州、常州、扬州、杭州、温州、湖州、绍兴等为中心的“多中心发展模式”;生产性服务业集聚在大型中心城市更明显,制造业集聚在中小型城市更明显,产业协同集聚则在中型城市相对明显。

局部标准差优化的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类(clustering by fast search and find of density peaks,DPC)算法是一种基于密度的聚类算法,它可以发现任意形状和维度的类簇,是具有里程碑意义的聚类算法。然而,DPC算法的样本局部密度定义不适用于同时发现数据集的稠密簇和稀疏簇;此外,DPC算法的一步分配策略使得一旦有一个样本分配错误,将导致更多样本的错误分配,产生“多米诺骨牌效应”。针对这些问题,提出一种新的样本局部密度定义,采用局部标准差指数定义样本局部密度,克服DPC的密度定义缺陷;采用两步分配策略代替DPC的一步分配策略,克服DPC的“多米诺骨牌效应”,得到ESDTS-DPC算法。与DPC及其改进算法KNN-DPC、FKNN-DPC、DPC-CE和经典密度聚类算法DBSCAN的实验比较显示,提出的ESDTS-DPC算法具有更好的聚类准确性。

C波段双偏振天气雷达偏振参量标准差分析与改进

标准偏差分析方法是有效评估雷达数据质量的关键。本文采用标准差分析法对C波段双极化雷达偏振参数进行了深入分析,以找出主要影响因素并优化参数配置。通过观测实验考察了典型天气过程中极化参数标准差的改善效果。结果表明:现有观测模式对C波段偏振参数的精度较低,并且不同仰角之间存在显著精度差异。其中,在1.5°仰角处,极化参数数据的精度高于0.5°仰角处。驻留时间、脉冲重复频率和脉冲数直接影响C波段双线极化雷达极化参数的标准差。通过优化脉冲重复频率和脉冲数,在不改变观测模式的情况下,提高了在相同停留时间内偏振标准差的精度。对两个典型天气过程中极化参数标准差的分析表明,在进行参数优化之前,冰雹过程中极化标准差普遍高于强降水事件;然而,在改进后,强降水事件中极化标准差精度通常优于冰雹事件。经过改进后的观测模式在一定程度上提升了C波段双极化雷达偏振参数数据的精确性。

多阶段均值—标准差投资组合时间一致性策略研究

文章运用标准差度量投资组合的风险,考虑交易成本、借贷约束和阈值约束等情况,提出了具有Vasicek随机利率和风险偏好的多阶段均值-标准差投资组合模型(V-M-SD)。基于博弈论的方法,将该模型转化为时间一致的动态优化问题,并使用离散近似迭代法求解满足时间一致性的最优投资组合。最后,实证分析借贷约束、阈值约束和风险规避系数对V-M-SD模型的最优时间一致性策略的影响。研究发现,当其他约束条件保持不变时,在一定的阈值范围内,投资组合的终期财富分别与借贷约束、阈值约束、风险规避系数正相关、正相关、负相关;投资组合的单位风险水平分别与借贷约束、阈值约束、风险规避系数负相关、负相关、正相关。

基于电磁铁回路电流值标准差的站台门自保持电磁锁系统故障诊断及预测方法

[目的]站台门电磁锁是城市轨道交通车站站台门的关键部件之一。电磁锁发生故障将直接影响线路的行车安全及乘客在站台的正常通行。在设备智能运维的发展趋势下,需要对站台门电磁锁的故障诊断及预测方法进行深入研究。[方法]简述了站台门自保持电磁锁系统工作原理,对自保持电磁锁3个故障种类下的8个子故障对正常运营的影响程度进行了分析。研究了电磁铁动作时的电流特性及故障时的电流特性,进一步对铁心卡滞、铁心未落到位、铁心吸合不到位3种故障工况进行研究。通过对不同故障工况下采集的电磁铁电流与正常状态下采集的电磁铁电流进行对比,进而得到该故障工况下电磁铁电流的特性。将故障工况下的电磁铁电路曲线与正常电磁铁标准曲线的标准差进行对比,从而实现对自保持电磁锁系统的故障诊断及预测。[结果及结论]故障工况下电磁铁电路曲线与正常电磁铁标准曲线的标准差越大,电磁铁发生故障的可能就越大。当采集得到的电磁铁电流与正常状态下电磁铁电流的标准差大于预警值时,可对该套门锁发出故障预警。

中学数学标准差的理解与教学重构

在中学数学教学中普遍存在对标准差理解不深刻的现象,从标准差的历史发展、内涵,以及整合中学数学教材的角度,重构课堂教学,以使学生厘清标准差的内涵,深刻认识标准差的作用.

基于标准差椭圆法的中岭煤矿集中开采区地表形变时空演化分析

为更进一步掌握煤矿开采区因地下采煤活动诱发的地表变形程度及其多年时空变化情况,及时发现地质灾害隐患和时空分布格局对煤矿开采强度大的矿区人民科学的规避潜在地质灾害、矿山安全生产等具有重要意义。因此,本文,选取了覆盖研究区的2007—2010年12景ALOS PALSAR L波段与170景2014—2021年Sentinel-1A C波段雷达影像变形数据基于标准差椭圆方法分析了研究矿区地表LOS向(Line of sight,LOS)形变时序变化与时空演化特征。监测结果表明:(1)监测区2007—2021年以来形变速率最大年出现在2014—2015年,最大沉降变形速率为-102.72 mm/y,形变主要集中分布在监测区北部、相对沉降速率出现先增大后减小的趋势;(2)由标准差椭圆方法分析可知监测区地表相对沉降形变中心空间上在观测期间(2007—2021年)整体往北东方向移动了447.52 m,形变中心有朝着北东方向扩大、演化的趋势。结论:本文利用标准差椭圆方法成功模拟了监测区地表多年变形空间演变格局,研究结果可为多年煤矿开采地区进一步掌握其地表变形区分布具有一定参考意义。

老年糖尿病患者行甘精胰岛素注射治疗对血糖标准差等指标影响研究

目的分析老年2型糖尿病(Diabetes Mellitus Type 2,T2DM)患者行甘精胰岛素注射治疗对血糖标准差(Standard Deviation,SD)等指标的影响。方法目的选择2022年1月—2023年1月北大医疗鲁中医院收治的60例老年T2DM患者,按治疗方法不同分为研究组和对照组,各30例。研究组行甘精胰岛素注射治疗,对照组予以门冬胰岛素治疗。对比两组血糖波动水平、血糖指标及不良反应。结果治疗后两组血糖指标比较,差异无统计学意义(P均>0.05)。治疗后,研究组血糖波动水平指标均优于对照组,差异有统计学意义(P均<0.05)。研究组不良反应发生率(9.99%)低于对照组(13.33%),差异无统计学意义(χ^(2)=0.162,P>0.05)。结论甘精胰岛素注射治疗老年T2DM患者,可改善调节血糖代谢,减轻血糖波动,不增加不良反应。

归一化标准差法在位场边界识别中的应用

位场梯度归一化标准差法是一种常规的数理统计类边界识别方法,因其能识别不同埋深地质体的边界、增强重力场异常边缘而受到广泛关注。文中阐述了归一化标准差和改进归一化标准差两类方法的基本原理,并通过模型试算分析了两类方法的优势。结果认为,相较于传统位场边界识别方法,归一化标准差法边界识别效果较清晰,而改进归一化标准差法边界更加收敛,分辨率更高。改进归一化标准差继承了归一化标准差法的优势,能够有效提取重力场异常信息,识别的地质体边界位置比实际位置吻合度更高,具有较高的精度和清晰度。最后,将归一化标准差及其改进应用于实际数据的处理中,并与垂向二阶导数、水平总梯度、解析信号以及倾斜角方法的应用效果进行对比分析,其结果清晰地反映出线性分布特征及界线。

血小板分布宽度联合正常RR间期标准差对心房颤动患者血压测量波动性的预测价值

目的:探索血小板分布宽度(PDW)联合正常RR间期标准差(SDNN)对心房颤动患者血压测量波动性的预测价值。方法:选取2020年1月~2021年12月就诊于九江市第一人民医院的241例持续性非瓣膜性心心房颤动动患者,计算分析包括年龄、性别、合并疾病、吸烟、PDW是否升高、SDNN是否降低等参数在内的各项因素和心房颤动患者血压测量波动性的相关性。结果:PDW的升高、SDNN的降低是心房颤动患者血压测量波动性大的影响因素,PDW升高、SDNN降低时心房颤动患者的血压测量波动性较大的发生率更高,使用PDW、SDNN、PDW联合SDNN共同绘制的受试者工作特征(ROC)曲线,三者的曲线下面积和95%CI依次为0.755(0.678~0.831)、0.827(0.770~0.884)、0.862(0.811~0.913)。结论:PDW升高、SDNN降低会影响心房颤动患者血压测量的波动性,PDW联合SDNN对于心房颤动患者的血压测量波动变化具有较好的预测价值。

基于局部离群点检测和标准差方法的锂离子电池组早期故障诊断

锂离子电池由于具有能量密度高、使用寿命长等优点,被广泛应用。为了更加准确地检测出电池组中存在安全隐患的故障电池,本文提出了一种故障检测方法。首先,根据单体故障引起电池组一致性差异,使用引入滑动窗的局部离群点检测算法,检测电池组中不一致单体,同时捕捉单体不一致特性的演化性,根据演化性区分仅存在不一致的单体和具有隐患的故障单体,并对单体的不一致程度划分等级;其次,利用改进标准差算法对检测出的单体诊断故障类型,提取包含故障类型信息的特征作为输入,引入“故障系数”,结合不同故障的判定标准和阈值,实现放大故障特征的同时,区分不同故障类型,有效诊断出早期内短路故障;最后,通过电池组真实运行数据,对所提方法进行验证,分析结果证明本工作所提出算法的有效性、可靠性。

本杰明·布鲁姆的两个标准差问题

本杰明·布鲁姆是最优秀的教育心理学家之一,其教育目标分类学是影响全球学校教育最重要的教育理论之一。在过去的近70年里,布鲁姆的教育目标分类学不仅为教育者提供了一种清晰、系统的分类方法,还帮助教育者更好地了解学生的学习需求,设计更加有效的教育策略和评估方法,从而提高学生的学习成果。

一种基于数据标准差的卷积神经网络量化方法

当前卷积神经网络模型存在规模过大且运算复杂的问题,难以应用部署在资源受限的计算平台.针对此问题,本文基于数据标准差提出了一种适合部署在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)上的对数量化方法 .首先,依据FPGA的特性提出对数量化方法,将32 bit浮点乘法运算转换为整数乘法及移位运算,提高了运算效率.然后通过研究数据分布特点,提出基于数据标准差的输入量化及权值混合bit量化方法,能够有效减少量化损失.通过对RepVGG、EfficientNet等网络进行效率与精度对比实验,8 bit量化使得大型神经网络精度仅下降1%左右;输入量化为8 bit,权重量化为10 bit场景下,模型精度损失小于0.2%,达到浮点模型几乎相同的准确率.实验表明,所提量化方法能够使得模型大小减少75%左右,在基本保持原有模型准确率的同时有效地降低功耗损失、提高运算效率.

红细胞分布宽度变异系数及标准差在结直肠癌转移诊断中的临床价值

目的 探讨红细胞分布宽度变异系数(RDW-CV)及标准差(RDW-SD)在结直肠癌(CRC)转移诊断中的临床应用价值。方法 以91例住院CRC患者为研究对象,依据肿瘤是否转移分为2组:未转移组61例和转移组30例,分析两组患者实验室指标包括中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、血小板计数、癌胚抗原、血浆凝血酶原时间、活化部分凝血活酶时间、纤维蛋白原、凝血酶时间以及RDW-CV和RDW-SD等。两组均数比较采用t检验,同时运用Pearson相关分析RDW-CV和RDW-SD与中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、中性粒细胞计数-淋巴细胞计数比值(NLR)和癌胚抗原的相关系数,以受试者工作特征曲线(ROC)评估RDW-CV、RDW-SD、癌胚抗原及其联合诊断在评估CRC转移的曲线下面积(AUC)。结果 相较于未转移组,转移组RDW-CV和RDW-SD值升高(P<0.05)。RDW-CV和RDW-SD水平与癌胚抗原含量均呈正相关。与癌胚抗原诊断CRC转移的AUC相比较,RDW-CV或RDW-SD联合癌胚抗原的AUC增高(P<0.05)。结论 RDW-CV和RDW-SD具有鉴别诊断CRC转移的潜在临床应用价值。

基于导向滤波和聚焦区域局部标准差的多聚焦图像融合

针对目前多聚焦图像融合存在着在融合图像边缘处容易出现伪影和光环等问题,提出了一种新的基于导向滤波和聚焦区域局部标准差的多聚焦图像融合方法。首先,设计了一种新的聚焦区域检测策略,它将导向滤波后的源图像与均值滤波后的源图像相减得到绝对差值图像,并以此作为高频信息而生成粗略聚焦图;粗略聚焦图进一步经过导向滤波增强其高频细节信息,从而得到对应源图像的聚焦区域。然后,根据聚焦区域的局部标准差,利用像素级最大化规则得到初始决策图。最后,通过小区域去除策略和导向滤波优化生成最终决策图,并据此利用像素加权平均规则得到融合后的图像。实验结果表明,论文提出的多聚焦图像融合方法在主观视觉效果和客观评价指标方面的综合性能都优于现有的典型融合方法,且其计算效率也较高。