半正态概率纸的构造与应用

本文对半正态概率纸的应用背景及构造原理作了较为详细的介绍，并给出了一个应用实例。

应用正态概率模型预测油田含水率变化规律

应用正态概率模型可以方便地确定水驱动态变化、描述水驱特征参数,这就使得预测油田含水率、采收率、评价开发措施变得比较简便而实用。油田开发实践表明,当油田进入中含水期后,不论是S型、凸型,还是凹型水驱特征曲线都可以应用正态概率模型进行预测。

亚伯拉罕·棣莫弗的概率思想与正态概率曲线

目的系统地探讨和分析正态概率曲线的发现过程及棣莫弗(Abraham De Moivre,1667- 1754)概率思想的创新点。方法历史分析和文献考证。结果棣莫弗在前人的基础上,经过10 余年的努力最终导出了正态概率曲线的数学表达式。结论正态分布是概率论中最重要的分布, 其发现揭示了棣莫弗概率思想的发展过程及其对概率论发展所做的奠基性工作。

改进的截断正态概率密度模型自适应滤波算法

应用当前统计模型跟踪机动目标时,模型参数机动频率和加速度极限值需要根据经验事先设定,在假设不准确的情况下,大大降低了模型的跟踪精度。针对此问题,基于截断正态概率密度模型,提出了一种新的参数自适应跟踪滤波算法。该模型算法通过使用距离函数来表征目标进行机动的强弱状况,采用指数型调整函数自适应调整目标的加速度极限值和机动频率,从而实现了对系统状态噪声和滤波增益的自适应调整,提高了机动模型与目标实际机动情况的匹配程度,提升了滤波器的跟踪性能。仿真结果表明:与常规ACS和TGPMKF算法相比,新算法在跟踪机动目标时,性能更优。

基于改进截断正态概率模型的机动目标跟踪算法

机动目标模型是水下目标跟踪的关键,在分析截断正态概率密度模型的基础上,利用前2个时刻的观测值与状态估计偏差,对该模型机动加速度与其方差的自适应关系重新进行修正,给出了一种基于改进截断正态概率密度模型的机动目标跟踪算法。该算法避免了加速度极限值的预先设定问题,从而提高了对机动目标状态估计的精度。仿真结果表明,该算法在跟踪水下机动目标时具有良好的跟踪性能。

基于截断正态概率密度模型的机动目标自适应跟踪算法

针对Singer模型算法中假设的不合理性,提出了基于截断正态概率密度模型的机动目标跟踪算法,给出了非零时间相关模型及目标加速度的截断正态概率密度模型,并结合Kalman滤波算法得出目标加速度的截断正态概率密度模型的自适应滤波系统流程图,最后针对实际目标机动情况对其进行仿真计算,结果验证了该算法的良好跟踪性能。

基于截断正态概率密度模型的简化UKF目标跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,提出了一种简化的UKF滤波算法。该算法采用Kalman滤波替代UKF算法中的时间更新,而保留UKF算法中的量测更新。仿真结果表明,简化UKF算法跟踪精度与标准UKF算法几乎相同,但计算效率却提高了32.2%。

修正的截断正态概率密度模型自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。

正态概率赋范空间

研究正态随机变量等价类构成的正态广义概率赋范空间及其拓朴结构，讨论了零均值的正态ＧＮ空间的一些性质。

基于随机模拟方法对正态概率纸检验的改进

传统的正态概率纸检验是通过直觉来判断概率纸上的数据和直线拟合的好坏,具有主观性,准确性不高。文章在传统正态概率纸检验的基础上,通过标准化的样本数据与标准正态分布的随机数在概率纸上散点相关系数的对比,给出了一定显著性水平下的正态性检验方法,该方法把定性与定量相结合,保留了概率纸检验直观的特点,并提高了正态概率纸检验的准确度。

基于多元正态概率模型的贝叶斯概率矩阵分解研究

传统的概率矩阵分解技术,忽视了信息消费者间的信任关系和关注关系,使其推荐性能和推荐质量不断下降,针对以上问题,提出基于多元正态概率模型的贝叶斯概率矩阵分解算法,以多元正态概率模型作为先验分布,实验中通过计算Gibbs sampling过程中迭代次数来达到数据的稀疏性。在联合概率未知和条件概率易得等情况下,引用Gibbs sampling技术进行计算,实验中引用MAE、RMSE两种方法进行误差评价。实验结果表明:在稀疏矩阵的检测中,改进的贝叶斯概率矩阵分解算法的预测精密度更加稳定,对缓解矩阵稀疏性问题更加有效。

基于改进截断正态概率密度模型的防发散多尺度卡尔曼滤波

借鉴对机动频率建模的思想,对机动目标的截断正态概率密度模型进行改进,提出了一种改进的截断正态概率密度模型(ICN模型),并将防发散算法与多尺度估计理论结合,用克服滤波器发散的S(k)算法对基本的多尺度估计进行机动检测和相应改进,得到单模型单传感器系统的防发散多尺度估计算法,旨在减小噪声影响,减小机动目标模型不准确带来的跟踪误差,改善跟踪效果。

微机在磨料粒度组成正态概率分析中的应用

磨料粒度组成的正态概率校正,通常是人工作图,过程比较烦琐,会产生较大的人为误差,从而给磨料粒度组成检测的最终结果带来较大的测量误差。本文就作图法进行了误差分析,其基本粒误差最大,人为误差达3～4σ。新研制成功的微机磨料粒度正态概率校正仪,操作简便,运算处理快速准确。经试验验证,与作图法结果比较其误差值一般在0.1～0.3σ左右。

正态概率纸的用途

<现场管理>2002年第4期拙作<正态概率纸的用法--小批生产的过程能力调查>,介绍了小样本数据在正态概率纸上的作法,而大样本数据的作法也与其基本相同,只是把大样本数据分组,以各组的组中值为正态概率纸的横坐标值,以其相应的累计频率为纵坐标值,在正态概率纸上作图即可,故不再赘述.本文仅就正态概率纸的诸多用途作一综合介绍.

应用已知矿体参数的正态概率分布评价区域铀矿资源质量

本文论述了应用已知矿体参数正态概率分布评价区域铀矿资源质量的可行性,详细叙述了区域铀矿资源质量评价中不同区间品位、厚度、储量的矿体概率和储量概率计算步骤,同时还介绍了资源平均品位和矿体品位与规模组合概率计算方法。

正态概率纸在统计质量管理中的应用

在企业质量管理中,影响机械加工精度的因素是错综复杂的,有时我们很难用单因素的方法来分析其因果关系,而要用数理统计方法来找出解决问题的途径。统计法是以现场观察所得资料为基础的。在研究加工精度的实际工作中,常用的统计法有:分布曲线法(正态分布法)、点图法和相关分析法等。其中正态分布法在质量管理中应用较广。在正态分布法中,其特性参数μ及σ可以利用数理统计法计算得到、也可利用正态概率纸的方法得到。而正态概率纸法在质量管理中应用较方便,而且最直观。

正态概率分布在储层流体性质识别中的应用

对测井资料判别储层流体性质的一种概率统计方法进行了分析,提出用高斯混合模型聚类算法来判别流体性质。

浅谈低压电器零部件制造中工序能力的正态概率纸图解

本文针对电器制造厂零部件加工中工序能力的确定的有关问题，提出科学、直观、简便的正态概念纸图解。通过实例论述了它的原理、构造与应用分析，并对（2i－i）／2n计算φ（x）作出比较。同时就工序能力与工序控制的异同作了本质性的分析。

正态概率分布在风险型经营决策中的应用

经营决策在现代经济管理中具有十分重要的作用。因为决策的正确与否对经济发展的关系极大,往往决定着一个企业的兴衰成败。风险型经营决策仅仅是企业大量决策的一部分,而风险型决策又是经营决策者常用的重要手段。