双参数非线性概率模型的板材腐蚀精度估计

针对金属板腐蚀在线超声动态检测时探头抖动致使超声波入射角变化,引起测量精度低的问题,建立双参数超声波水浸检测误差修正的非线性概率模型,结合函数逼近理论补偿超声入射角引入误差。采用基函数加权组合与三阶拉格朗日插值结合方法,同时对超声波入射角、界面声程双参数与工件声程的函数关系进行最小二乘曲线拟合,得出入射角与检测误差的非线性相关关系。通过对误差补偿算法中非线性概率模型入射角与界面声程变量的迭代运算,利用折射角反向求解入射角,解决检测中超声波入射角不确定问题。在水层厚度30~45 mm范围内,对不同厚度铝板进行检测,结果表明,经模型补偿处理,超声波以0°~8°角入射,板材检测精度为1%,为有效提高腐蚀精度估计提供依据。

基于现金流的财务预警研究:线性概率模型与Logistic模型之应用比较

企业生存的威胁主要来自两个方面:一是不能以收抵支而造成长期亏损,它是企业终止的内在原因;另一是现金流量不足而不能偿还到期债务,它是企业终止的直接原因。如果把企业财务预警简单地分为长期财务预警和短期财务预警的话,现金流量的财务预警应该是短期的财务预警,且同时也是最直接、最有效的财务预警。本文主要探讨了如何通过企业的现金流指标,运用线性概率模型、logistic模型对我国上市公司财务状况的预测效果。研究结论具有重要的现实意义与价值。

基于线性概率序列的报童模型模拟分析

经典的报童模型能很好地解决需求分布确定情形下对最优订购量的求解,但并不适用于需求分布不确定的情况。从实际情况出发,提出需求为线性正态分布序列的报童模型,采用线性回归的方式来确定模型参数,得出了线性正态分布序列下报童模型的解是一个随时间变化的线性序列的结论,并用计算机模拟的办法检验了此思路的可行性。

重大煤矿生产事故的线性概率模型预测分析

事故预测是煤炭企业事故管理的一项有效措施。线性概率模型能够合理地实现我国煤矿企业重大生产事故的预测分析,从而为煤矿企业实现安全管理策略的优化与调整提供了现实性的理论支持。

我国上市公司线性概率信用风险模型的构建

本文以我国A股上市公司为研究样本,在对各财务指标变量进行因子分析的基础上,建立了两个信用风险判别分析模型。进一步,根据模型的预测概率值确定了上市公司财务状况的评价准则和区域,对所构建的模型的预测效果进行了检验。研究表明两个模型的预测效果都比较理想,可以用来对我国A股上市公司的信用风险状况或发生财务危机的概率进行计算和判别。

大样本情况下线性概率模型与广义线性模型的比较

本文以参数显著性、预测分类效果和预测时间为评估标准,将线性概率模型与Logit和Probit模型在不同样本量、误差分布等模拟设置下进行比较。我们发现大样本情形下,三种模型系数的估计的正负方向和统计显著性几乎一致,在预测效果上也几乎一致;而线性概率模型预测时间远短于另外两种模型。我们也在实例分析部分使用实例数据集建模来说明其中结果。最后,综合给出三种模型的使用建议。

高校《线性代数与概率统计》课程思政建设与教学探究

在我国教育事业发展过程中,贯彻落实“立德树人”的教育根本目标,重视学生的思想观念培养。因此,在高校教学工作开展期间,应将专业课程与思政建设与教学进行有效结合,由此让学生在学习理论知识,提高个人能力的情况下,拥有端正的思想观念、良好的品行。因此,文章接下来针对高校《线性代数与概率统计》课程思政建设与教学策略进行分析。

最大差分和线性概率的计算方法

文中给出S盒的最大差分概率一种新的,快速的计算方法;构造出一种特殊结构的16×16的S盒;给出该S盒的最大线性概率的计算方法,其计算复杂度仅需232。

基于周期谱分析的线性合成概率预测方法在山东地区的应用

以基于周期谱分析基础上的线性合成概率预测方法,对山东内陆主体及其邻近的南黄海、冀鲁豫交界等地区中强以上和中等地震进行了试验性分析研究。结果表明,最初以新疆地区7级以上地震为例研究的强震预测方法,用于山东及其邻近区域的中强以上和中等地震也有较好的检验效果。对各分区的回顾性检验结果表明,方法的R值评分一般在0.6以上,最低为0.5。最后依据展望性预测结果对山东内陆主体区、冀鲁豫交界和南黄海地区未来几年的地震趋势做了初步估计。

基于地震周期谱分析的线性合成概率预测方法研究

在地震周期谱分析和地震间隔周期出现概率分析的基础上,建立了线性合成概率预测方法。实际资料应用研究表明,该方法可以提取地震活动周期节点优势分布时段,为强震趋势预测提供综合判定依据。

线性合成概率预测在天山地区的应用研究

利用1970~2017年天山地震带(中国境内)Ms5.5级以上地震目录,针对北天山和南天山东段Ms≥5.5级地震及天山地震带、南天山西段和柯坪块体Ms≥6.0级中强地震,计算了基于地震周期谱分析的线性合成概率预测时序变化,进行回顾性震例检验,对2018年地震形势进行预测。结果表明,该方法在天山地震带中强地震的回溯性检验效果较好,为强震趋势预测研究提供一定参考依据。

鉴别性最大后验概率线性回归说话人自适应研究

为增强自适应后的声学模型的鉴别能力,提出了一种基于最大互信息(MMI)的鉴别性最大后验概率线性回归(MMI-DMAPLR)说话人自适应方法.将最大互信息准则和最大后验概率(MAP)准则相结合,设计了一个新的目标函数来估计基于线性变换的自适应方法中的变换参数,在最大后验概率估计中加入了鉴别性.大词汇量连续语音识别的实验结果表明,新方法在增强声学模型与测试数据的匹配性的同时,可以有效提高声学模型的鉴别能力,在少量自适应数据的情况下,其性能比最大后验概率线性回归(MAPLR)相对提高4.8%.

探讨线性合成概率方法在江苏及邻区的应用

利用基于地震周期谱分析的线性合成概率预测方法,在对江苏及邻区已发生地震进行回顾性检验的基础上,探讨该方法在不同地震活动水平时的预报效能,结果表明:线性合成概率的高值分布时段为地震发生的优势时段,与中强地震具有较好的相关性;在研究区域处于地震活跃期时,用线性合成概率方法研究预测未来地震趋势是一种较为有效的方法。

非线性概率下行内负相协随机变量阵列的对数律

本文在上概率空间中给出随机变量负相协的定义,该定义弱于现有非线性概率下的某些独立性概念.在此框架下,本文通过对随机变量阵列收敛性质的研究,得到上概率下行内负相协随机变量阵列的对数律,并同时给出依容度收敛的弱对数律.

用线性合成概率方法研究川滇地震趋势

利用基于地震周期谱分析的线性合成概率预测方法,分析了川滇地区未来几年的地震趋势,并探讨了该方法的预测效能。研究表明:2006年底前四川及邻区发生7级地震的概率较小,云南发生7级地震的概率较大,优势时间为2005年;川滇菱形块体西部发生6 5级以上地震的可能性比东部大。

应用线性合成概率方法探讨青藏高原北部地区强震趋势

基于周期谱分析基础上的线性合成概率预测方法,对青藏高原北部地区MS≥7.0、MS≥6.5强震进行了试验性研究,并利用其结果作为预测依据,对青藏高原北部地区强震趋势做了初步估计。利用该方法,本文还对东昆仑断裂带1900年以来的MS≥7.0强震进行了研究。

非线性概率下行内负相协随机变量阵列的大数定律

本文首先在上概率空间给出行内负相协随机变量列阵的大数定律,其可以涵盖Kolmogorov型大数定律与Marcinkiewicz-Zygmund型大数定律,并且该随机变量负相协定义弱于非线性概率下现存的部分独立性概念.此外,本文给出了关于行内独立随机变量阵列的强大数定律.以其涵盖的Kolmogorov型大数定律为例,该定理不仅表明样本均值拟必然落于由随机变量上期望与下期望构成的闭区间之中,还证明了在非线性概率下,该区间是拟必然涵盖样本均值的最小区间.同时,该定理还表明样本均值的上、下极限分别收敛到上期望与下期望这两个端点值的上概率均为1.

基于概率线性判别分析的可扩展似然公式化人脸识别

针对概率线性判别分析(PLDA)方法在训练及似然计算过程中矩阵大小随着标志类采样数量呈平方增长的问题,提出了一种基于概率线性判别分析的可扩展似然公式化方法。首先通过简单变换变量对角化PLDA模型;然后,利用贝叶斯准则和最大期望算法估算潜在变量一阶矩、二阶矩,从而对变换后的PLDA模型进行可扩展训练;最后,通过结合Woodbury矩阵特征存储模型信息,从而将大矩阵转换成低维向量或标量。在FLW及Multi-PIE两大通用人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的同类人脸识别方法,所提方法不仅取得了更高的识别率、更低的半错误率,还大大地降低了训练、似然计算复杂度。

线性合成概率方法在华北地区地震趋势研究中的应用

华北地区历史地震频繁,2000年以来出现地震平静现象,为了更好地对这一现象进行分析,我们利用基于地震周期谱分析的线性合成概率预测方法,针对晋冀蒙交界地区、冀鲁豫交界地区、唐山老震区、阴山燕山地震带进行研究。研究结果表明,这一方法对这些地区的地震活动有一定的预测能力,并给出了R值评分检验效果。

概率赋范线性空间的概率有界性讨论

证明了M-PN空间(E,(?),T)中E不可能是概率有界集,只可能是概率半有界集或无界集这两种情况;存在M-PM空间(E,(?),T),其E是概率有界集.