聚类统计方法在高含沙水流挟沙力公式验证中的应用

本文先将挟沙力公式的计算值和实测值进行标准化,然后将聚类统计的方法运用于挟沙力公式的检验。对挟沙力公式按其计算结果的点群趋势和数值的接近程度进行定量分类,最后根据类的优劣评价不同公式。该方法既实现了从定量上对公式的评价,又克服了因检验资料数值差异过大引起的误差。文中选取了6组高含沙水流挟沙力公式进行聚类统计,结果表明这6组公式可分为3类,第一类公式包括张红武公式,第二类包括窦国仁公式、舒安平公式,曹如轩公式和刘兴年公式;第三类公式包括刘峰公式,且第一类公式与不同水流条件的实测值符合得最好。

干涉图像第二类统计Goldstein自适应滤波方法

干涉图滤波是InSAR数据处理中的关键步骤之一,滤波结果的优劣会直接影响到相位观测的质量和最终产品精度。本文结合干涉图滤波算法的研究进展,对Goldstein频率域滤波及其经典改进算法进行了系统分析和比较,在此基础上提出了一种基于第二类统计的稳健相干性估计量的Goldstein自适应滤波方法。本文采用模拟数据和Envisat ASAR真实数据与现有方法进行了验证,试验结果表明,新的滤波方法在保持细节和抑制噪声方面优势更加明显。

按类统计方法在滚动轴承可视化可靠性动态评估中的应用

针对目前滚动轴承可靠性评估中性能指标的概率模型大多为单性能指标的静态概率模型,且与实际概率模型误差较大的问题,提出了基于按类统计的滚动轴承可视化可靠性动态评估技术。利用轴承可靠性下降时,其空间状态发生跃迁、概率模型类别会逐渐增多的特点,以滚动轴承的均方根和峭度这两个性能指标为分析对象,采用核密度法建立起初始按类概率模型。对初始按类概率模型进行可视化处理得到初始按类概率图像模型,计算非正常类的图像分布区域面积占总图像分布区域面积的比值得到故障率,进而得到可靠性指标。当数据样本不断累积更新,可实现滚动轴承可靠性的动态评估。对美国智能维护系统中心提供的滚动轴承寿命实验数据进行分析,结果表明,提出的动态按类概率模型能够及时跟踪滚动轴承的退化过程,可靠性指标能够实时反映滚动轴承的退化程度,具有较强的工程实用价值。

基于聚类统计与文本无关的说话人识别研究

从语音信号特征矢量的空间映射出发,在二元分裂算法的基础上提出了一种分裂合并的聚类算法,并用于与文本无关的说话人识别研究,初步建立了基于聚类统计的开放系统。该系统用说话人语音信号在特征空间的分布中心建立参考模板,用聚类统计中心代替待识语音段的特征矢量进行模式匹配计算,系统规模的越大,节省的计算量就越多。在小规模说话人辨认系统的实验研究中,研究了特征矢量的加权、语音段的时长以及α因子的选择对系统性能的影响。

海岸带地类统计模型中DEM空间尺度优选方法

精确翔实、三维立体、尺度适宜的地类统计数据对于海岸带自然资源监测监管和生态保护具有重要意义,地类统计模型需要数字高程模型(digital elevation model,DEM)的支撑,然而当前鲜有DEM空间尺度与统计模型的适配性方面的研究。针对于此,该文提出了一种海岸带地类统计模型中DEM空间尺度优选方法,系统探讨了DEM空间尺度对地类统计模型的影响,从统计准确性、概括性、信息量和计算效率4个角度选取指标并构建评价模型,基于熵权法确定指标权重并加权计算得到DEM最优空间尺度。研究结果表明:①DEM采样间隔越大,对统计准确性和信息量的负向影响越明显,对信息概括性正向影响越显著;②准确性因子对DEM精细度要求高,为满足统计精度DEM分辨率不应超过30 m,而地貌概括则要求空间分辨率不能低于10 m;③空间操作计算时间与DEM格网数量呈线性正相关;④基于熵权法计算权重后综合评价,最优DEM空间尺度为10 m。该文形成的DEM空间尺度优选方法在海岸带自然资源及其他调查监测地类统计中具有通用性和可扩展性。

旅游经济影响力及区域差异性的聚类统计分析

鉴于我国的地理特征和经济发展特征,旅游经济的影响程度可能表现出区域异质性。文章运用投入产出法和聚类分析法综合的研究方法,对我国及各省区旅游经济的影响程度进行实证检验,结果也支持了影响程度具有区域异质性的论断。

基于SPA的体育彩票市场聚类统计分析及算法实现

以国家统计局公布的1996～2005年全国各省市体育彩票占有率作为数据分析的来源,采用集对分析(SPA)方法对体育彩票市场占有率进行聚类统计分析,并使用Visual Basic语言设计了程序,实现了算法,从而对我国体彩市场的发展预测提供了一种客观可行的方法.

基于第二类统计量的K分布参数估计

为了高效估计出K分布的参数,提出了对数累积量参数估计方法。基于第二类统计量,先对K分布的概率密度函数进行Mellin变换,从而获得K分布的第二类第一特征函数;然后对第二类第一特征函数进行对数变换,由此获得K分布的第二类第二特征函数;最后对第二类第二特征函数求导数,进而获得K分布的前两阶对数累积量,由此可以估计K分布的参数。与传统的最大似然估计方法相比,K分布的对数累积量估计具有解析的表达式,易于计算。Monte Carlo仿真表明,基于第二类统计量的K分布对数累积量估计可获得较高的估计精度。

中医药类统计学课程教学改革探讨

统计学课程是中医药类本科学生的必修课程和基础课程。为提高中医药类统计学基础课程的教学质量,加强统计思维能力的训练,针对传统统计学教学中存在的不足,在统计学教学实践经验的基础上,从教学理念、教学内容、教学方法以及考核方式等四个方面探讨了教学改革的基本原则。

经济管理类统计专业的改革发展思路

本文在对社会需求的发展变化以及学科发展变化做出判断的基础上,提出了经济管理类统计学专业今后五年的改革发展思路,从而更好的培养和输送适应现实社会需求的人才。

用聚类统计法为企业财务状况报警

随着现代企业制度的不断发育和逐步完善 ,市场竞争日益激烈并日趋理性化 ,企业管理的内容也越来越丰富 ,科学的量化管理日益显示出其优越性。但是 ,企业运营过程中的不确定因素又使得量化工作变得十分困难。而模糊聚类统计方法却可以对企业运营情况进行有效的量化分析 ,从而为企业管理提供科学的依据。

应用聚类统计法对甲A各队技战术能力的综合评价

对９７～９８赛季 ＣＢＡ甲 Ａ联赛 １２支球队 １３２场比赛的投篮命中率、篮板球、盖帽、助攻、抢断、失误、得分、失分等八项攻防指标进行聚类统计、并对各聚类指标的差异性进行方差分析和多重比较，运用等级相关法对聚类结果进行检验，结果客观反应了各队技战术综合实力，表明应用Ｑ型聚类对球队的各项指标进行量化评价具有较高的可靠性。

基于光谱增强的自动阈值水库面积聚类统计方法

以快速精准提取水库面积为研究目的,提出一种基于光谱增强的自动阈值水库面积聚类统计方法,方法具有光谱增强水体、自动阈值水体聚类分割、水体像元面积自动统计以及去除小微水体噪声等功能。经过实验证明,本文方法提取水库面积准确率在90%以上,kappa系数在0.9以上,且效率较高,较传统方法更具有针对性与适用性。能够监测与快速分析影像中的水库面积变化情况,为水库日常管理提供数据参考。

ARCGIS在珠海市土地利用总体规划图地类统计工作中的应用

土地利用总体规划是指根据土地资源的特点和社会经济发展的要求,在各级行政区域内对下一时期(通常为15年)的土地利用进行的总体安排。其实质是国民经济各部门之间有限土地资源的合理配置,即部门之间土地资源的时空配置(数量、质量和位置),这是通过土地利用结构来实现的。论文介绍了ARCGIS软件在珠海市土地利用总体规划图地类统计工作中的应用方法。

基于模糊数学的高维稀疏数据聚类统计方法设计

传统的数据聚类统计方法仅适用于低维数据聚类问题,为此,设计了基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法,以期提升高维稀疏数据的聚类统计效果.以模糊C均值聚类算法为基础,通过优化初始聚类中心解决局部最优问题,缩短聚类统计时间;然后引入权重机制,令该方法适用于高维稀疏数据聚类统计.基于此,以余弦距离替换原有的欧几里德距离,提高高维稀疏数据聚类统计效果.实验证明:在数据维度不同时,该方法均有较优的聚类统计效果.当数据维度较低时,分块比例为10%时聚类统计效果最优;当数据维度较高时,分块比例为40%时聚类统计效果最优.在不同稀疏度等级时,该方法的命中率和聚类统计效率均较高.

地类统计分析在土地利用动态监测中的应用——以南平市延平区为例

近几年,地理国情监测已经成了基础地理信息数据获取的重要手段,文中以福建省南平市延平区2016年和2020年的地理国情监测成果为数据基础,分析了4年中此地区的10个地物大类地表覆盖数据变化情况,以及城市的发展对自然资源造成的变化,从而反映出各种资源环境、生态和经济因素的空间分布和变化的规律,为此区域以后的发展方向提供了精准的数据支持。

基于模糊数学的高维稀疏数据聚类统计方法设计

传统的数据聚类统计方法仅适用于解决低维数据聚类问题.设计基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法,以期提升高维稀疏数据的聚类统计效果.以模糊C均值聚类算法为基础,通过优化初始聚类中心解决局部最优问题,缩短聚类统计时间;引入权重机制,令该方法适用于高维稀疏数据聚类统计.基于此,以余弦距离替换原有的欧几里德距离,提高高维稀疏数据聚类统计效果.实验证明:在数据维度不同时,该方法均有较优的聚类统计效果.当数据维度较低时,分块比例为10%时聚类统计效果最优;当数据维度较高时,分块比例为40%时聚类统计效果最优.在不同稀疏度等级时,该方法的命中率和聚类统计效率均较高.

偏相关系数作为聚类统计量在棉花性状分类上的应用

1 偏相关系数作为1种聚类统计量的方法聚类分析的尺度多达数百种,在对生物性状进行分类时,常采用性状间简单相关系数作为尺度统计量。尚未见到利用偏相关系数进行聚类的报道。简单相关系数是变量的直接相关和通过其它变量间接相关综合作用的表现,并不能真实刻划两个性状间的相关或相似的程度,据此而进行聚类,自然会导致结果不能令人信服。为此。

大数据背景下经济类统计学课程教学改革探究

在大数据背景下,经济类统计学课程教学面临着多重挑战,如数据隐私问题、跨学科整合难度等。针对这些问题,可采取加强隐私教育、跨学科团队合作等对策。强化隐私教育包括教材更新、法律法规培训和技术实践,以提高学生对数据隐私的认识与保护能力。加强跨学科团队合作则涵盖教师团队建设、共同课程设计和实际项目合作,促进不同领域知识的整合,培养学生的综合分析与解决问题能力。这些对策不仅有助于适应大数据时代的挑战,还能为学生的职业发展提供更多可能性。