位置参数分布族中Fiducial分布与后验分布的关系

本文考虑本质位置参数分布族中,参数的Fiducial分布与后验分布的等同问题．首先讨论了如何给出Fiducial分布,分析结果表明以分布函数形式给出Fiducial分布要比密度函数形式合理,同时,证明了所给的Fiducial分布具有频率性质．然后,研究在参数受到单侧限制时,Fiducial分布与后验分布等同的问题,给出的充要条件是分布族为指数分布族,此时,先验分布是一个广义先验分布,它不能被Lebesgue测度控制．最后,证明了在参数限制在一个有限区间内时,Fiducial分布与任何先验(包括广义先验分布)下的后验分布不等同．

Ⅱ型截尾时，(对数)位置尺度族分布参数的Fiducial分布

给出了确定Ⅱ型截尾时,(对数)位置尺度族分布参数的Fiducial密度的方法,指出它与群不变先验下的Bayes后验密度一致,且对几个重要的特例进行了讨论。

序约束下双参数指数分布的Fiducial参数估计

利用Fiducial统计推断的方法,给出双参数指数分布参数的Fiducial模型,然后基于参数的Fiducial模型给出两总体序约束下参数的Fiducial分布,得到序约束条件下未知参数的Fiducial参数估计的具体解析式,同时给出两总体序约束下未知参数的参数估计的数值解.对于总体个数大于2的情况,根据Fiducial模型给出相应的参数估计的数值计算方法,并进行数值模拟,结果证明由这种数值方法所得到的数值解的误差是可以接受的.

对数正态分布均值的Bayes及Fiducial精确限

本文提出了对数正态分布均值在取共轭型及无信息先验分布时的Ｂａｙｅｓ精确限及Ｆｉｄｕｃｉａｌ精确限，它们能用有限区间上的一重积分迭代地求出。这种新算法非常方便，且有很高的精度，能极好地满足工程需要。而原来的算法是相当麻烦的，本文同时还推导出精度很高、算法简单的近似限。这种近似限既能直接用于工程，又能在迭代求解精确限时作为其搜索区间。

二项分布的Frequentist、Bayesian、Fiducial预测

研究二项分布随机变量的预测问题.给定过去样本,给出了未来样本成功数的Frequentist(经典方法)预测子,并给出了Frequentist、Bayesian(贝叶斯方法)以及Fiducial (信赖方法)预测区间。

完全样本时,(对数)正态分布未来样本顺序统计量的Bayesian与Fiducial预测下限

在过去样本为完全样本时,本文给出了共轭型先验与群不变先验下,(对数)正态分布的双样Bayes预测下限与Fiducial预测下限,并指出可信水平为γ时,群不变先验下的Bayes预测下限与Fiducial水平为γ时的Fiducial预测下限,与Fertig&Mann(1977)给出的置信水平为γ时的Frequentist预测下限在数值上相等。

新疆冬小麦种质资源粒重基因的分布与育种适用性分析

小麦粒重是重要的产量构成因素之一,也是受遗传因素影响的数量性状。为了解粒重基因在新疆小麦的分布及相关分子标记在育种上的适用性,以253份新疆冬小麦品种为试验材料,利用KASP(竞争性等位基因特异性PCR)标记进行基因型检测,并与2个年份的株高、穗长、穗粒数、千粒重、粒长、粒宽等育种选择性状进行关联分析。结果表明,优异等位基因TaSus1-7A-Hap1、TaCwi-A1b、TaTGW-7Aa、TaGS5-A1b、TaGS2-A1b、TaGS-D1a、TaSus2-2B-HapH、TaTGW6-A1a、TaGW2-6B-Hap3和TaSus2-2A-HapA在参试材料的分布频率分别为100%、100%、84.98%、56.92%、51.78%、39.13%、33.20%、11.07%、3.16%和1.58%;14对等位基因在参试材料中共出现118种组合;标记GS5-2334-SNP、TaGS2-A1-239IND2、TGW7-986-SNP和GW2-6B-721SNP可应用于小麦粒重的辅助选择;被检测标记的连锁基因均与1个或1个以上育种性状显著相关;GS5-2334-SNP连锁基因TaGS5-A1对粒宽的效应达36.65%,对千粒重效应次之(27.76%),GS5-2334-SNP连锁基因TaGS5-A1对株高和穗粒重、GW2-6B-721SNP连锁基因TaGW2-6B和TGW7-986-SNP连锁基因TaTGW7对粒长、Sus2-2A-20SNP连锁基因TaSus2-2A对穗粒重、千粒重和粒宽的效应均达到10%以上。本研究结果可为分子标记辅助育种奠定基础。

质子入射In靶激发L系特征X射线的角分布研究

本论文实验测量并分析了发射角以10°为间隔,125°-155°范围内,入射能量为250 keV的质子束激发In靶产生的特征L系X射线谱,根据实验测得能谱结果,综合考虑探测器的探测效率后,计算了不同探测角度下特征X射线的相对强度比L_(ι)/L_(γ1);由相对强度比L_(ι)/L_(γ1)与二阶勒让德函数P_(2)(cosθ)之间的函数关系,发现特征X射线Lι在被测能量下呈各向异性发射,推得Lι特征X射线的各向异性参数β为-0.179±0.011,进而得到In靶L_(3)亚壳层的定向度A_(20)为-0.422±0.025,实验结果与理论预测一致.根据PWBA(Plane wave born approximation)模型和ECPSSR(Energy-loss coulomb-repulsion perturbed-stationary-state relativistic)模型,计算了250 keV质子入射下,In靶L亚壳层电离截面σ及Coster-Kronig跃迁矫正因子κ,在根据各向异性参数计算L_(3)亚壳层定向度的过程中考虑了Coster-Kronig跃迁的作用.分析认为本实验碰撞速度下,通过电子转移方式产生空穴的截面比直接电离小的多,所以没有对L_(3)亚壳层定向度进行电子转移因素的修正.

双参数指数分布参数、可靠性、可靠寿命的 Bayesian,Fiducial 及经典精确限

指出文献１给出的双参数指数分布可靠性的无信息先验分布下的Ｂａｙｅｓ、Ｆｉｄｕｃｉａｌ及经典精确限是不正确的，推导了双参数指数分布参数、可靠性、可靠寿命的Ｆｉｄｕｃｉａｌ，Ｂａｙｅｓ及经典精确限，并指出，对无替换定数截尾，３种方法的精确限完全相同，而且Ｂａｙｅｓ精确限还适用于随机截尾（含定时截尾）样本。

基于Fiducial推断的Bayes验前分布的表示

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。提出了一种基于信仰推断 (FiducialInfer ence)观点确定Bayes先验分布的设想 ,有助于解决无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 。

修如新模型中备件量的计算及其置信上限的Fiducial推断

本文研究了在修如新模型下,对预定贮存期为T同时开始贮存的N个系统,给出在P_0可修复率下所需备件数的计算公式;针对贮存寿命服从威布尔分布的系统,利用枢轴量,在P_0可修复率和预定贮存期为T的条件下,给出N个系统所需备件数的置信上限的定义;并基于系统寿命试验的完全样本,利用Fiducial方法得出备件数置信上限的计算方法.

基于Fiducial推断的Kriging模型选择

计算机试验异军突起,并因其经济性而越来越普遍地取代物理实验。Kriging模型作为计算机试验的元模型之一,因其使用简单、灵活被广泛地应用于各大领域。本文给出了基于Fiducial推断的Kriging模型选择方法,并与Lasso和Elastic Net惩罚下的选择方法相比较。数值模拟和实例分析表明Elastic Net惩罚下的选择方法优于Lasso,基于Fiducial推断的模型选择方法相较于Lasso和Elastic Net具有更高的拟合准确性和预测精度。

由威布尔分布零失效样本求任务可靠性的Fiducial-Bayes置信下限

由威布尔分布零失效样本求任务可靠性置信下限,是可靠性评估的重要问题。本文对威布尔分布形状参数在某区间取值时,采用Fiducial和Bayes方法,给出了求任务可靠性的Fiducial-Bayes置信下限的公式。

关于Fiducial方法的研究

对确定参数的Fiducial分布的方法提出了一些见解,对Fiducial分布的计算规则进行了讨论,并举例说明了Fiducial方法的困难。

同步辐射μ-XRF用于金银花中砷的吸收分布和转运趋势研究

金银花因环境因素影响,砷超标问题严重。采用水培法,模拟有机砷与无机砷胁迫,探究金银花的主要酶活性变化,并应用同步辐射X射线荧光光谱(μ-XRF)技术解析砷在金银花中的吸收、分布及转运趋势。使用不同形态不同浓度的砷胁迫金银花植株,测定叶片的生化指标,包括过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)和超氧化物歧化酶(SOD),生化结果显示:在低浓度砷胁迫下,多个生化指标能够积极响应,低浓度无机砷与高浓度有机砷胁迫对POD活性的影响相近,两种形态的砷长时间胁迫,都会使POD显著上升;高浓度有机砷胁迫使CAT急剧下降,表明植物自身的保护机制受损;SOD的变化因砷形态而异,无机砷条件下呈V型波动,有机砷条件下则持续降低,表明植物细胞调节能力受限。μ-XRF分析显示:无机砷主要蓄积于植物的根部表皮层,根与茎共同形成拦截屏障;有机砷主要蓄积于金银花根部维管柱。这为评估重金属污染对药材品质的影响及探索减少药用部位重金属积累策略提供科学依据。

雾膜分布状态对湿式除尘器性能影响研究

针对雾膜状态对湿式除尘器除尘性能影响不明的问题,制备了3种粒度和成分不同的粉尘样品,搭建了除尘性能测试平台,研究雾膜分布状态的变化情况,和气液比、粉尘浓度、粉尘粒度对除尘性能的影响。结果表明:随着供水量的增加,除尘器进风口叶轮雾膜的分布范围将扩大,但雾化效果有所变差,导致除尘器的净化效果降低,当供水量达到0.8 m^(3)/h时,进风口叶轮形成的雾膜面积最大,湿式除尘器对煤尘、滑石粉的全尘净化效率分别达到95.10%、89.75%和88.43%的最优值。粉尘润湿性对除尘效率有较大影响,实验煤粉和滑石粉的平均接触角为42.849°和55.636°,相近粒度范围的煤粉和滑石粉的平均净化效率分别为94.39%和88.54%,煤粉较滑石粉高5.85个百分点。随粉尘浓度增大,该除尘器全尘和呼尘的净化效率体现出先增加后降低的趋势,煤尘最高达到95.89%,滑石粉尘最高达到89.43%。不同粒度的粉尘对除尘效率也有较大影响,实验所用1250目和3000目滑石粉D_(90)分别为20.620μm和7.870μm,粉尘浓度为100 mg/m^(3)时,除尘效率分别为86.495%和76.389%,1250目滑石粉较3000目高10.106个百分点,当粉尘浓度高于300 mg/m^(3),由于大量呼吸性粉尘在雾膜上发生团聚被相近粒度的液滴捕集,因此两类粉尘的除尘效率接近。

基于知识图谱的校园分布式光伏发电站设备故障自动化检测系统

针对校园分布式光伏发电自动化控制系统在故障检测中存在分类检测率低、耗时长等问题,设计了一种基于知识图谱的检测系统。系统硬件包括STM32F103RCT6型单片机、VMS-300AL型红外传感器、温度传感器、电压及电流传感器,通信模块利用SPI总线与单片机相连接;在系统软件层面,选择了自顶向下的知识图谱构建方式,并给出了故障知识的数据模式图,基于DNN网络模型训练输出集的特征提升系统分类检测能力。实验结果显示,所提出检测系统设计的故障分类检测能力较强,针对于训练集和故障集的检测率分别为99.53%和99.37%,检测耗时较少。

常绿阔叶林壳斗科植物的空间分布格局及其影响因素

以广西壮族自治区的十万大山、花坪、岑王老山国家级自然保护区为研究区域,设置9个100 m×100 m固定样地,将每个样地划分为25个20 m×20 m的样方,再将样方划分为16个5 m×5 m的小样方;采用空间代替时间(即径级结构代替树龄结构)的方法,用胸径(D_(BH))将壳斗科(Fagaceae)树种个体划分为小树(1.0 cm≤D_(BH)<5.0 cm)、中树(5.0 cm≤D_(BH)<20.0 cm)、大树(D_(BH)≥20.0 cm)3个径级阶段;选取样地中胸径D_(BH)≥1.0 cm的所有壳斗科个体为研究对象,进行每木检尺,记录树种名称,测定胸径、树高、冠幅、枝下高等测树因子以及每棵树的位置坐标;以空间聚集程度为评价指标,以海拔、经度、纬度、年降水量、春季降水、夏季降水、年均温、年均最高温、年均最低温、1月份均温、7月份均温为影响因素,采用克鲁斯卡尔-沃利斯检验法(Kruskal-Wallis test,K-W检验)、Ripley L函数结合完全随机模型(CSR)、线性回归分析方法、皮尔逊(Pearson)相关性分析法,分析壳斗科不同径级树种的空间分布格局及各因素对其分布的影响。结果表明:①壳斗科小树、中树、整个类群的分布格局主要是聚集分布,而大树主要表现为随机分布;随径级的增加,壳斗科树种的聚集程度由大到小依次为小树、中树、整体、大树。②小树、中树、整个类群在10 m空间尺度上的聚集程度(L_(10)),与年降水、年均温、年均最高温、年均最低温、1月份均温、7月份均温均呈显著正相关(P<0.05),且小树阶段的空间聚集程度更易受气温、降水的影响;大树的聚集程度(L_(10)),与年均温、年均最高温、年均最低温、1月份均温均呈显著正相关(P<0.05);壳斗科各径级树种的聚集程度,与纬度呈显著负相关(P<0.05),与海拔呈负相关。壳斗科树种的空间分布格局主要受扩散限制和气候因素的影响,并且不同径级树种与同一气候因子间的相关性趋势一致,但程度存在差异。

外卖餐饮城市空间分布格局与商业特征耦合研究——以武汉市武昌区为例

互联网外卖已经成为餐饮业不可忽视的售卖渠道,其空间分布与商业表现存在有别于传统线下餐饮的特征,本研究通过外卖POI数据与其市场数据,结合武汉市武昌区的土地分类数据,利用ArcGIS进行空间分析,对外卖餐饮的城市空间分布格局特征与商业特征进行耦合研究。结果表明,外卖餐饮在空间分布上同时表现出了“均质化+多中心”的空间分布特征,且外卖店铺于不同功能区混杂之处表现出了更明显的聚集现象。

基于改进YOLO v5的豆田杂草分布研究

为实现大豆杂草数量和面积的及时精确估算,提出了一种基于改进YOLO v5的大豆田杂草识别方法。以自然场景下的大豆田间杂草为研究对象,利用无人机获取图像数据并进行数据增强;通过引入自适应特征融合机制构建检测模型,结合实测数据建立实测数量面积与估算数量面积线性回归模型,得出农田杂草分布图。对比不同方法对杂草目标提取的结果表明:改进后YOLO v5-ASFF模型优于YOLO v5l、YOLO v5s和YOLO v5x,其F1值为0.903,识别速度为0.268 s/张;实测与估算杂草数量面积线性回归模型相关系数R^(2)=0.9730,拟合度较高。模型误差较低,能够快速、准确地识别大豆杂草数量面积,可为农田范围草情判断提供支撑。