基于正态变换的变样本容量Shewhart比例控制图设计

为了提高Shewhart型比例控制图的监控效率,将其与变样本容量策略结合,提出一种新的比例控制图(VSS Shewhart-RZ*控制图)来监控二元正态变量之比。基于正态变换方法设计了新的比例统计量Z*,以消除样本容量变化对比例控制图设计及使用的不利影响。采用马尔科夫链方法计算了该控制图的平均运行长度和平均样本容量,给出该控制图的参数优化算法。通过仿真分析研究了该控制图的统计性能,并与Shewhart比例控制图进行比较,结果表明VSS Shewhart-RZ*控制图的性能明显优于传统固定样本容量Shewhart比例控制图。

基于Box-Cox变换与Johnson变换非正态过程能力分析

研究基于Box-Cox变换与Johnson变换方法计算PCIs的有效性,比较Box-Cox变换与Johnson变换计算PCIs的性能优劣,仿真结果显示,Box-Cox变换与Johnson变换均能将常见概率分布转换为正态分布,成功率超过97%,而Johnson变换的转换能力更强,成功率超过99.5%。在计算PCIs的有效性方面,Box-Cox变换与Johnson变换的性能差异不大,利用PCIs估计的产品不合率与理论不合格率相比,相对误差均在2%以内。

冠心病循环miR-92a数据的正态变换方法比较

目的分析冠心病循环miR-92a表达量数据分布特点,探讨其正态变换方法。方法比较对数、Box-Cox及Johnson三种正态变换方法对冠心病循环miR-92a表达量数据变换效果。结果冠心病循环miR-92a表达量数据变异性强烈,呈正偏态分布(偏度=10.90)。对数变换无法使冠心病循环miR-92a表达量数据服从正态分布(KS值=0.071,P=0.002)。Box-Cox变换虽使数据的正偏度明显减少,但仍未能通过Kol-mogorov-Smirnov正态检验(KS值=0.060,P=0.021)。Johnson变换结果最优,其通过了K-S检验(KS值=0.049,P=0.200)。结论 Johnson变换具有更强的正态变换能力,是变异性强的冠心病循环miR-92a表达量数据正态变换的理想工具。

典型矿区非正态分布土壤元素数据的正态变换方法对比研究

对于铜陵矿区这类变异性强、偏度大、不符合正态分布的土壤元素样品数据,直接进行空间变异及插值分析会产生较大误差,需首先选择合适的正态变换方法进行稳健处理。该文以铜陵矿区表层土壤中的Pb元素数据为例,采用不同的正态变换方法进行数据正态变换,并通过变异函数对其变换效果进行分析。对比研究显示:对数变换无法使铜陵矿区土壤元素数据服从正态分布;Box-Cox变换虽使数据的正偏度有所减少,但仍难以通过K-S正态检验;而Johnson变换结果最优,其通过了K-S检验,对于异常数据的处理效果更优。Johnson变换与Box-Cox变换均可使变异函数表现出更好的形态,其中Johnson变换具有更强的正态变换能力,对于研究区土壤元素的变异函数稳定形态具有一定优势,是数据变异性强的成矿区地统计学数据正态变换的理想工具。

基于Box-Cox幂转换模型的非正态过程能力分析

标准过程能力指数是基于过程输出服从正态分布的假设建立的。实际中存在大量不服从正态分布的过程输出,几何公差类质量特性就是其中一种。本文在数据转换方法基础上,基于Box-Cox幂转换模型进行偏态数据正态化来专门处理此类质量特性的过程能力指数计算。通过仿真研究了该方法在过程能力分析中的适用性和效果。仿真结果和案例分析显示,该方法计算简单、结果可靠。

基于多项式正态变换和拉丁超立方采样的概率潮流计算方法

概率潮流(probabilistic load flow,PLF)计算是电力系统稳态运行分析的重要工具。针对大多数现有PLF计算方法要求已知输入随机变量的概率分布函数,而其概率分布函数难以准确建模这一问题,提出一种基于多项式正态变换和拉丁超立方采样的PLF计算方法。该方法根据输入随机变量的数字特征,通过多项式正态变换技术建立其概率分布模型,进而由基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗仿真法得到系统节点电压和支路潮流的数字特征及其概率分布曲线。采用IEEE 30节点和IEEE 118节点系统对所提方法的有效性进行了验证。仿真结果表明:所提方法是有效的,该方法不仅具有计算速度快、精度高和稳健性好的优点,还能灵活处理输入随机变量间的相关性,具有较好的工程实用价值。

有源箝位正激变换器稳态分析与小信号特性

深入分析研究了有源箝位正激变换器的稳态工作原理 ,获得了功率开关实现零电压ZVS开通的方法与边界条件。采用状态空间平均法 ,建立了变换器平均模型与小信号模型来预测有源箝位支路对有源箝位正激变换器小信号特性的影响 ,并提出了改善变换器动态特性的方法。给出了变换器原理试验结果和变换器小信号特性PSPICE仿真波形。

水文分析计算中两种正态变换方法的比较研究

采用Monte Carlo统计试验方法对水文分析中常用的Box Cox变换和多项式正态变换的统计性能进行了对比分析。以P Ⅲ分布样本作为原始样本,采用参数检验和拟合分布检验方法比较了两种方法变换后样本的正态性,分析了反变换后对水文设计值的估计效果。研究表明,Box Cox变换后样本的正态性更优,若以反变换后对水文设计值估计的统计性能评价,则以多项式正态变换的效果更优。

年降水量数据的正态变换方法对比分析

对于长时间尺度的降水序列变异性强、偏度大、不符合正态分布年降水数据,直接进行非均一性检验、气候统计分析等处理会产生较大误差,需首先选择合适的正态变换方法进行稳健处理。以甘肃省定西、敦煌、武都、镇原4个气象站点年降水资料为例,对于不服从正态分布的站点分别采用Box-Cox变换和Johnson变换进行正态变换。对比结果显示Box-Cox变换与Johnson变换使数据接近正态分布均是有效的。其中,Johnson变换对于异常数据的正态变换效果比Box-Cox变换更优。

水文频率分析中的多项式正态变换方法研究

采用多项式正态变换(PNT)方法,把偏态分布转换为正态分布,推求指定频率下正态分布的设计值(分位数),然后通过一一变换转换成原偏态分布对应频率的设计值.以P Ⅲ型分布为例,用Monte Carlo法进行模拟分析,并对PNT法的统计性能与线性矩(L M)法的统计性能进行了比较.结果表明,PNT法的精度略差于L M法的精度.由于PNT法本质上是非参数估计方法,不需要假设水文变量的分布线型,因此该法理论上是一种较为可行的水文极值分析方法.

基于正态逆高斯模型的非下采样Contourlet变换图像去噪

提出一种基于正态逆高斯先验模型的非下采样Contourlet变换图像去噪算法.在非下采样Contourlet变换域中,以正态逆高斯模型为先验模型,对图像分解系数的稀疏分布统计建模,估计每个子带内的模型参数,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导出与正态逆高斯模型相应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验结果表明该去噪算法能有效地去除图像中的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比值,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果.

采用改进联合正态变换法的随机潮流计算

为了对随机潮流计算时电力系统中的相关性因素进行建模,提出了一种改进的联合正态变换(JNT)法。首先,介绍了传统JNT法的基本步骤,分析了JNT法建模时能够保持相关性结构不变的原因。然后,介于核心部分在于将正交变换引入到传统JNT法中,根据JNT法以正态分布为基础这一特性,提出了一种改进JNT法以提高采样效率,并将该采样法与蒙特卡洛法相结合计算系统随机潮流。最后,利用IEEE 30节点网络设计了算例,分别验证了所提出的改进JNT法和随机潮流算法的可行性。

基于多项式正态变换和最大熵估计的含风电系统电压稳定概率分析

为了合理计及随机变量相关性对电压稳定分析的影响,掌握负荷裕度概率分布信息,提出一种基于多项式正态变换和最大熵估计的含风电系统电压稳定概率分析方法。该方法利用多项式正态变换方法处理输入变量之间的相关性,结合点估计法将电压稳定概率分析问题转化为确定性负荷裕度非线性优化模型进行求解,计算负荷裕度的统计特征,采用最大熵估计方法估计负荷裕度概率密度函数;讨论风速参数、相关系数矩阵、风电接入容量以及风电场功率因数变化对负荷裕度概率特性的影响。算例分析表明,所提方法具有令人满意的计算精度,且计算效率高,能够满足系统信息及时获取的要求。

用Greenberger-Horne-Zeilinger态作量子信道实现多点控制的远程单比特幺正变换(英文)

提出了一个用三粒子纠缠的GHZ态作为量子信道实现多点控制的远程单比特幺正变换的操纵方案.在该方案中,发送者Alice能"传送"一个幺正变换给远距离的接收者Bob,此幺正变换的结构分别由Alice和Bob决定.而Alice与Bob间的量子信道宽度,亦远程单比特幺正变换的成功操纵几率则由第三者Cindy控制.Cindy与Alice(Bob)间的经典通讯也由Cindy控制.

多项式正态变换水文频率分析方法的稳健性研究

采用Monte Carlo模拟分析技术,研究了多项式正态变换(PNT)法的稳健性能,并与线性矩(L M)法进行了比较.结果表明:在污染样本情况下,PNT法无偏性优于L M效性略差于L M法;当污染样本比例较大时,与L M法相比,PNT法更具稳健性.因此,当样本组成复杂或总体分布难以确定时,采用PNT法估计水文变量的设计值,有望提高估计精度.

不同纹理小波变换系数的正态性检验

针对不同纹理的文本图像经Haar小波变换所产生的小波系数 ,利用非参数假设检验中的直方图及正态概率纸的方法统计其分布规律 ,并利用黄金分割找出分界点 ,从而得出结论 :不同纹理小波变换系数在各个区间上基本服从正态分布 .

模式识别中幂变换正态性的研究

在基于模板匹配的模式识别中,当数据呈正态分布时得到的识别效果最优。幂变换是一种将非正态分布转换为正态分布的一种有效方法,文中对幂变换技术的正态性问题进行了相关的研究,并探讨了典型分布条件下的幂变换最佳取值问题,为幂变换的应用提供了一定的理论基础。

Box-Cox正态转换在长江子流域极端降水气候事件判定中的应用

利用1961-2017年长江流域700个气象站点逐月降水资料计算长江流域9个子流域面雨量,采用基于Box-Cox正态分布转换后的百分位法对长江流域不同时间长度的极端降水气候事件阈值进行界定。结果表明,在数据序列长度发生变化的情况下,面雨量序列经Box-Cox正态转换后,计算得到的极端降水气候事件阈值的变化相较于常规百分位法明显减小,具有更为稳健的特性,从而使得相应极端降水气候事件个例的挑选更为稳定。根据该方法得到的阈值,对2018年汛期(6-8月)长江各子流域极端降水气候事件进行判定,岷沱江流域发生了极端多雨气候事件,而长江干流重庆-宜昌段、汉江及中游干流区间发生了极端少雨气候事件。

海南省降水量的正态分布特征及正态化变换

利用海南省1 8个测站1 966～2 0 0 3年的资料,对各地月、季降水量进行正态分布检验,分析其时空分布特征,并探讨了正态分布转换的若干方法。研究表明,在0 .0 1的信度检验下,春、夏、秋季降水基本符合正态分布,冬季仅北部和东部地区符合正态分布,月降水量的正态性也随季节而变化,且具有局地性。通过适当的数学变换,全省所有非正态分布的月降水量均可正态化。