参数化人体有限元模型的体表样本选取方法

为了准确选取到参数化方法建立的中国女性人体有限元模型的体表样本,设计了一种用于人体体表建模的样本选取方法。通过采用样本估计总体的方法确定体表样本的选取数量;采用计算正态分布区间估计参数和按照数据分布比例方法生成体表样本的身高、BMI和年龄3个统计特征参数;利用拉丁超立方抽样方法按照体表样本统计特征的参数分布生成各样本的选取参数;通过Pearson相关系数检验各特征参数向量间的相关性。基于所设计的体表样本参数生成方法,在置信度为95%、误差不大于10%的条件下,所生成的97例女性体表样本各特征参数所构成向量之间无显著相关性,各特征参数分布与中国女性人体的总体分布相一致。所设计的体表样本选取方法可有效选取到代表中国女性人体特征的体表样本。

基于模糊聚类的学习样本选取方法

针对复杂环境下神经网络学习效率较低的问题 ,提出了一种按模糊聚类筛选样本模式类别的矫正方法 .先将模式大类细分为具有相近指标值的子类 ,以子类中心为典型学习样本 ,构成新的学习样本集 ,并以此样本集训练神经网络 .实际应用证明 ,该方法在样本分布存在多峰性和交遇性的情况下 。

4DSVD分析误差与样本选取方法和样本容量的关系初探

分析误差与样本选取方法和样本容量的关系是4DSVD同化方法一个亟需研究的重要问题。获得支撑大气模式空间和观测空间吸引子的基向量是4DSVD研究的关键部分,样本的好坏和样本容量的范围是决定4DSVD基向量和分析结果质量的一个重要前提条件。首先利用Lorenz28变量模式,用4DSVD方法做了一些简单三维同化试验,探讨了Lorenz28变量模式的分析误差与样本容量和样本选取方法的关系。数值试验结果表明,对一个具体的模式,有限的样本容量就能够获得较高精度的分析结果;在模式系统和观测系统不变情况下,用一定样本容量得到的支撑模式空间和观测空间的基向量具有很好的稳定性,即一旦获得一组较好的基向量,在观测系统和模式系统不变的情况下,对同化任何时刻的观测适用;分析结果对选取方法没有太大的依赖性,但具体的样本容量要视不同模式和样本选取方法而定。用WRF模式做的4DSVD四维观测系统模拟试验结果表明,若样本选取方法得当,所需要的样本容量要远远小于模式自由度。4DSVD要真正获得较高精度的分析结果,需要的条件是尽可能的在吸引子上取样并选取充足的样本容量;间隔取样可以一定程度上减少计算量。根据数值试验结果提出了4DSVD在实际同化时样本选取的一些初步的方法。

湖北省水利普查经济社会用水调查对象样本确定方法

经济社会用水情况调查是水利普查工作的重要内容之一。简述了湖北省基本情况,普查分区情况,经济社会用水调查对象、内容和用水范围,针对湖北省具体情况,重点阐述了全省在居民生活用水调查、农业用水调查、公共供水企业用水调查、工业企业用水调查、建筑业与第三产业用水调查过程中调查对像样本选取的方法、步骤和调查成果。

我国地方政府绩效评估指标数据仓库的代表性对象选取和构建——以江苏四市为研究点

在中国这样的大国,各个地区之间在自然、地理、历史、社会等很多方面千差万别,由于这种异质性的存在,地方政府绩效评估指标的设计是一项噪音很多的系统工程,利用数据挖掘技术建设绩效指标数据仓库并进行挖掘可以有效解决这种异质性问题。论文首先通过标准比的形式,探讨了如何在我国筛选研究对象问题,然后通过将数据挖掘引入政府绩效评估指标设计研究,并以Microsoft SQL Server 2005作为数据挖掘软件,以江苏四市(苏州、南京、盐城、徐州)作为研究对象,在处理国家统计年鉴、地方统计年鉴、部门统计年鉴、政府及其各部门的工作计划与方案、工作记录等海量信息的基础上建立了四市的数据仓库,为进一步进行指标挖掘打下了基础。

对两种不同取样方法Pilgrim&Cordery设计雨型的比较研究

选取北京市观象台1941—2013年共73 a的逐分钟降雨量资料,以60 min和120 min两个历时一年一遇的降雨量作为临界阈值,提取降水场次样本,采用Pilgrim&Cordery法推求北京市短历时设计暴雨雨型。各历时的雨型样本选样分别采用自然降雨过程(方法一)和最大历时过程(方法二)。结果表明:两种方法的60 min和120 min雨型分布形状一致,均为单峰型,雨峰位置靠前;但在降雨量分配比例上,两种方法存在差异,自然降雨过程的60 min和120 min雨型雨峰所在时刻降雨量占总雨量的比例比最大历时过程的分别高3.79%和5.83%。