基于纵向数据的Poisson-Gamma模型系数的随机性检验

应用随机系数化方法对纵向数据的Poisson-Gamma回归模型进行了研究,采用Laplace展开方法得到了关于响应变量的近似似然函数并得到模型系数的随机性检验的Score统计量.通过Monte Carlo模拟分析了检验的渐近功效.最后把得到的检验统计量应用到具体的数值实例分析中说明其有效性.

基于退化数据和非线性伽马过程的光伏组件现场寿命评估

受性能退化随机性因素的影响,光伏组件的现场寿命存在着波动性和不确定性。根据光伏组件输出功率随服役时间的退化过程所具有的非线性特征,采用非线性伽马过程对其总体现场寿命进行评估;对因受制造过程影响因素的变异、使用过程中维护维修质量的差异性等因素的综合影响,所导致的光伏组件个体之间在输出功率退化过程存在的差异性即随机效应,则通过评估模型中参数的随机变量化来表征,并用最大期望算法对模型参数进行求解;最后,将所提出模型应用于光伏组件的现场寿命评估,评估结果验证了模型的适用性和有效性。研究成果的应用可为光伏组件使用过程中的维修更新提供更具针对性的决策依据。

一种非线性相位误差的全场补偿方法

提出了一种非线性相位误差的全场补偿方法,通过对参考面相位的多次测量,提高了参考面的解相精度,提取出一个逼近理想值的期望相位面,并用该期望相位面检测非线性相位误差。重构待测物体时,可直接用物体展开相位值在查找表中查找对应的非线性相位误差,并以此对物体的展开相位进行全场补偿。采用所提方法重构已知具体高度的平面,平均绝对误差的最大值从0.48 mm减小到0.06 mm,方均根误差的最大值从0.55 mm减小到0.07 mm。