一、复杂截尾资料的统计学处理（论文文献综述）
李京生[1]（2020）在《高速铁路车载地震紧急处置装置硬件可靠性建模及评估方法研究》文中指出高速铁路作为国民经济的大动脉,在人民的日常生活中扮演着至关重要的角色。我国处于环太平洋地震带与欧亚地震带这两个世界上最大的地震集中发生地带,是一个地震灾害严重的国家。对高速铁路而言,即使是较小震级的地震,也可能会给正在行驶中的高速列车带来脱轨、倾覆等列车运行安全事故,造成人员伤亡和经济损失。在地震发生后,高铁地震预警系统可以在破坏性的地震波到来之前的数秒至数十秒之间发出预警,使高速行驶的列车尽快减速或者停车,这样可以防止或减轻地震灾害为铁路运输安全带来的危害,避免重大的人员伤亡和财产损失,具有相当可观的减灾效益。车载地震紧急处置装置作为高铁地震预警系统的重要组成部分之一,一旦可靠性达不到要求从而发生故障,将会导致高铁地震预警系统误报或漏报地震预警信息,这不仅会造成旅客的恐慌,而且会给行车带来不便,以及导致一些不必要的损失,产生不良后果。因此,合理正确的对车载地震紧急处置装置进行建模及评估,是亟需解决的重要问题。车载地震紧急处置装置包括车载地震紧急处置装置主机和车载地震紧急处置装置操作终端。对于车载地震紧急处置装置这种复杂的系统来说,由于其具有极高的可靠性,并且可用于试验的样本很少,在试验过程中几乎不产生失效数据,因此很难用常规方法对其可靠性进行建模及评估。本文根据车载地震紧急处置装置及其组成部分的各自特点,将车载地震紧急处置装置操作终端视为不可修单元,将车载地震紧急处置装置主机视为可修系统,分别求出了其可靠性相关指标,同时,将车载地震紧急处置装置视为复杂系统,通过对车载地震紧急处置装置操作终端和车载地震紧急处置装置主机的可靠性相关指标进行融合,从而得到其可靠性指标。本文主要内容和成果如下:（1）将车载地震紧急处置装置操作终端视为不可修单元,并对其可靠性进行建模及评估:为了解决用于进行试验的车载地震紧急处置装置操作终端数量较少的限制,以及随着产品的复杂度和产品可靠性的提高,车载地震终端发生故障的可能性越来越小,导致单一的实验室试验或者现场试验得到的可靠性数据有限的弊端,本文使用相似性理论的相关内容和贝叶斯方法求出车载地震紧急处置装置操作终端的后验分布,通过继承因子,将实验室试验和现场试验的数据进行融合从而得到车载地震紧急处置装置操作终端的可靠性相关指标。本文使用的方法充分考虑了实验室试验和现场试验的异同,并且充分利用了车载地震紧急处置装置操作终端各试验阶段的信息,因此更具有合理性。（2）将车载地震紧急处置装置主机视为可修系统,并对其可靠性进行建模及评估:为了解决车载地震紧急处置装置主机后验分布复杂,难于计算等问题,本文先是建立了车载地震紧急处置装置主机可靠性的分层贝叶斯模型,然后将随机过程中的马尔科夫链应用到蒙特卡洛模拟中,使用Gibbs抽样的方法得出参数后验分布的抽样,进而求得其后验估计值。这使得最终结果不仅比普通贝叶斯方法得出的结果更“安全”,而且解决了其后验分布复杂,难于计算的问题。（3）将车载地震紧急处置装置视为复杂系统,并对其可靠性进行建模及评估:车载地震紧急处置装置由两部分构成,分别为车载地震紧急处置装置操作终端和车载地震紧急处置装置主机。本文在考虑到其是由不同组成部分构成的因素,在其不同组成部分可靠性指标融合的过程中引入了权重的概念,并且采用了基于D-S证据推理的专家信息融合。与其他确定权重的方式相比,在使用D-S证据理论的方法确定车载地震紧急处置装置主机和车载地震紧急处置装置操作终端可靠性权重的过程中,充分考虑了不同的专家提供信息的不确定性,使不确定性在信息融合的过程中不断降低。
林鑫[2]（2015）在《东天山荒漠戈壁多元素区域地球化学勘查方法对比解析》文中认为荒漠戈壁覆盖区因其特殊的自然地理景观条件,长期以来是地球化学勘查工作的难点之一。随着国内外一些大型、超大型金属矿床在该类地区相继被发现,人们逐渐将其视为能够发现巨型隐伏矿床的最具潜力地区之一。因此,发展适宜有效的地球化学勘查技术成为研究焦点。为避免风成沙与盐磐层的干扰,前人开发了表层粗粒风化岩屑（-4-+20目）与细粒沉积物（-120目）深穿透地球化学勘查技术。本文以粗粒级区域化探扫面数据和细粒级深穿透地球化学数据为基础,通过建立数据体系（统计参数特征、多元统计及空间变异分析）、地球化学体系（采样介质、制备与分析、质量控制）与地质体系（区域成矿建造模型、遥感ETM+地貌模型、ASTER数字高程模型）对上述两种方法展开对比研究,以发现各自的数据结构特征与空间分布模式,进而建立荒漠戈壁地球化学调查体系、数据处理及地质解译技术。研究主要获得以下认识：（1）风成沙在大于830μm与小于96μm的粒级中所占比例极低,九成以上风成沙集中于120-830μm,其中最为“活跃”的集中于300μm左右（±100μm）。因此粗粒风化岩屑与细粒沉积物不受风成沙物质的干扰,均为指示地质和成矿作用的有效采样介质。此外,两套方法在高灵敏度与高精度多元素分析方法、严格的质量监控体系下获取的数据质量可靠且可对比。（2）基本统计参数显示多数元素含量（Ag、Co、Cr、Cu、Mn、Mo、Ni、Pb、Sr、Th、W、 Zn、 Al、Ca、Fe、Mg、K与Na）在粗粒风化岩屑与细粒沉积物中并无明显差异。Au、U、Li、 As与Sb在粗粒岩屑中贫化,而在细粒沉积物中富集,Hg呈相反趋势。主成分分析显示两组数据在与金、铀成矿有关的主成分上有明显差异。代表金成矿主成分中粗粒风化岩屑为Au-As-Sb组合,而细粒沉积物为Au-U-Li-As-Sr-Ca组合；代表铀成矿的U-Mo-Na元素组合仅在细粒沉积物出现。这是由于区域化探仅体现了出露的韧性剪切带型与岩浆热液型金矿成矿,除上述信息外,深穿透同时还涵盖了盆地隐伏Au、U成矿信息。空间变异分析显示所有主成分均在近EW向上空间连续性较好,近SN向上连续性较差,这与区域地质高度吻合。总体上细粒沉积物具有更好的空间连续性,易于在荒漠戈壁覆盖区超低密度-低密度地球化学调查中发现异常。（3）与基性-超基性元素有关的、与酸性岩浆岩（主要为花岗岩）风化过程有关的主成分的空间分布模式在两组数据中分别呈现了惊人的相似性,其空间分布模式与区域地质建造、地形地貌特征十分吻合。基性-超基性元素（主要为Co, Cr、Ni、Cu、Fe、Mn、Mg与Zn）和酸性岩浆岩风化过程有关的元素（主要为Th、Pb、W、K与U）在粗粒风化岩屑与细粒沉积物中的高度相似指示这些元素在上述两种介质中地球化学继承的稳定性。（4）与金成矿有关的主成分空间分布模式在两种介质中既有相似性,又有差异性。在基岩出露和半出露区,这两种介质对韧性剪切带型与岩浆热液型金矿成矿建造所表现的空间分布特征是一致的。而在烟墩-哈密与鄯善泥质平原覆盖区细粒沉积物还捕获了可能在地气与地下水作用下沿隐伏断裂迁移至地表的深部Au矿化信息,形成两处Au的地球化学省。（5）与盆地砂岩型铀矿有关的主成分（U-Mo-Na）仅存在于细粒级沉积物中,并在烟墩-哈密、鄯善与吐鲁番圈定三处U-Mo地球化学省。水成铀矿成矿理论指示深部U矿化信息可在地下水作用下沿断裂迁移至地表被细粒沉积物吸附。由于吐哈盆地为泥质平原,因此无法采集粗粒岩屑样品。（6）统计参数特征、多元统计分析、空间变异特征与分布模式的剖析指示两组数据具有“既相似,又差异”的特征,细粒沉积物具有比粗粒岩屑更为丰富的地质信息。粗粒岩屑主要是继承了基岩原地物理风化产物,而细粒沉积物不仅继承了原地基岩物理和化学风化产物,还具有较强的吸附能力,可以吸附覆盖层下方迁移上来的成矿元素。因此,粗粒岩屑只含有“浅源”基岩风化信息,细粒沉积物则包含了“浅源”基岩风化与“深源”迁移的双重信息。据此本文建立了荒漠戈壁地球化学样品信息量概念模型,细粒级沉积物具有全景观（盆地、山间覆盖区和基岩出露区）的适用性,但在基岩区信息相对要弱一些；而粗粒岩屑仅适用于基岩出露和半出露区,但信息强度大。经典统计学、多元统计学与地质统计学能够进行有效的数据挖掘,区域地质模型、遥感ETM+地貌模型与ASTER数字高程模型的综合运用可以更好地展现化探数据的地质解译。
毕忠伟[3]（2008）在《岩体力学参数推断的Bayes方法及截尾可靠度的研究与应用》文中研究表明随着岩体工程的深入和发展,人们越来越关注巷道围岩的稳定性和可靠性。而目前可靠度计算过程中所需的岩体力学参数通常是通过经典概率统计理论对试验数据进行简单的统计后得到的,这种以频率稳定性为基础的经典统计理论往往受样本数量的制约。同时在这些统计分布形式中,随机变量的取值范围都是从-∞到+∞或从0到+∞,这种取值范围不符合岩体力学参数的实际取值,计算的结果往往也不符合实际情况。针对上述问题,本文对岩体力学参数推断的Baves方法及截尾分布形式下的可靠度进行了系统的研究。主要研究内容如下:（1）应用概率统计方法中的二类错误理论,系统地研究了岩体力学参数推断Bayes方法中验前信息的处理、获取以及验前分布的确定等问题,建立了岩体力学参数推断Bayes方法中验前信息可信度的计算公式。（2）应用概率统计方法中的二类错误理论,针对不同的验前信息及不同的分布形式,分析了由于不同验前分布的选取对验后分布所产生的影响,建立了岩体力学参数推断Baves方法中验前分布和验后分布的稳健性计算公式和检验公式。（3）利用在康家湾铅锌金矿收集到的50个单轴抗压强度、50个单轴抗拉强度、50个弹性模量、50个泊松比历史数据,以及进行的10个单轴抗压强度、10个单轴抗拉强度试验数据,在验前分布形式为正态、对数正态、极值等情况下,对康家湾铅锌金矿的岩体力学参数进行了Bayes推断。同时利用这50个单轴抗压强度和50个单轴抗拉强度的组合对粘聚力、内摩擦角也进行了Bayes推断。接受康家湾铅锌金矿的岩体力学参数服从正态分布形式。（4）针对岩体工程中力学参数不能为负和无穷大的特点,根据岩体工程可靠度计算中的应力—强度干涉模型,建立了应力、强度为正态、对数正态、指数、威布尔分布形式下巷道围岩的截尾可靠度计算公式。（5）采用由Bsyes方法推断得到的岩体力学参数建立了康家湾铅锌金矿巷道围岩的计算模型,针对该矿四中段标高为-280m处的一条人行巷道,利用Monte-Carlo超拉丁抽样技术对巷道围岩可靠度进行了计算,得到了巷道周边围岩可靠指标均在3.7以上。结果表明,参数的推断是合理的,巷道是稳定的,与该矿的实际是相符的。本文所做研究工作,立足于学科前沿,运用最新数学方法和先进的实验手段,对岩体力学参数推断的Bayes方法和截尾分布的可靠度进行了研究。通过本文的研究,进一步丰富和发展了岩体力学理论和可靠度理论,完善了岩体工程可靠度计算方法,对康家湾铅锌金矿围岩的可靠性提供了科学依据。该项研究对减少试验数量、合理利用施工经验等具有非常重要的理论意义和工程实用价值。
孙红卫[4]（2020）在《基于截尾的稳健惩罚Logistic回归和稳健惩罚Cox回归及在组学数据分析中的应用》文中指出目的:以前的研究表明,样本标记错误在组学数据中并不少见。样本标记错误是由于漏诊或误诊,样本的异质性,实验中的技术问题等造成。这些潜在的异常点会导致病人接受不适合的治疗,且会影响可靠地筛选疾病相关的生物标记物。对这些错分样本进行识别,以及从错分高维组学数据中进行正确地特征选择是一个亟待解决的问题。本文第一部分提出了基于截尾的稳健惩罚Logistic回归,探讨了理论性质,提出算法来求解估计,并与其它解决错分高维组学数据的方法进行比较,便于实际中选用合适的方法。类似的异常点会也会降低惩罚Cox回归变量选择的准确性。如果这些异常点不是因为实验或记录误差造成,这可能意味着这些患者的生存时间相对于其协变量有不同的关联模式。通过对这些异常值的识别和分析,有可能找到新的预后因素并对其进行个体化治疗。本文第二部分提出了基于截尾的稳健惩罚Cox回归,并提出算法来求解估计,以便可靠地进行变量筛选和异常点识别。方法:本文第一部分提出了基于截尾的LASSO类型的惩罚Logistic回归（LASSO-type maximum trimmed likelihood estimator,MTL-LASSO）,并扩展到弹性网惩罚（EN-type maximum trimmed likelihood estimator,MTL-EN）。其中探讨了MTL-LASSO的理论性质,提出结合接受-拒绝算法和C-step（Concentration steps）算法的AR-Cstep（C-step based on acceptance-rejection）算法来求解MTL-LASSO估计和MTL-EN估计,并将MTL-EN与其他三种解决错分高维变量选择问题的方法,即采用C-step算法的基于截尾的弹性网类型惩罚Logistic回归（enetLTS）,稀疏标签噪声稳健Logistic回归（Rlogreg）,和将弹性网、稀疏偏最小二乘估计进行综合的Ensemble方法,在特征选择、异常值识别以及预测的准确性方面进行模拟评价。将四种方法应用于包含有不一致标签样本的三阴性乳腺癌（Triple Negative Breast Cancer,TNBC）RNA-seq数据集中,对其识别的错分样本和筛选的基因进行比较。本文第二部分提出了基于截尾的弹性网类型惩罚Cox回归（ElasticNet-type maximum trimmed partial likelihood estimato,MPTL-EN）,并提出结合接受-拒绝算法和C-step算法的AR-Cstep算法求解MPTL-EN,通过重加权步后得到估计Rwt MTPL-EN（Reweighted MTPL-EN）。通过模拟实验来比较MPTL-EN与非稳健的弹性网的在变量选择、异常点识别以及预测方面的性能。对胶质瘤患者的基因表达数据进行实例分析,以说明其应用。结果:第一部分:（1）对MTL-LASSO的理论性质的探讨得出,LASSO类型的惩罚Logistic回归估计是存在且有界的,当一个可以取任意值的异常点替换原来数据时,LASSO估计值会趋向于0,导致模型无效。本文给出了不同于一般模型的、适合于惩罚Logistic回归崩溃点（Breakdown point,BDP）的定义,给出并证明了MTL-LASSO的BDP,指出MTL-LASSO能抵抗的异常点比例,即是其截尾比例。通过LASSO与MTL-LASSO的模拟实验得出,在没有错分样本时,MTL-LASSO的结果与LASSO相近,而当存在异常点时,LASSO受异常点的影响非常大,而MTL-LASSO的却保持稳定。重加权后的Rwt MTL-LASSO进一步提高了性能。（2）MTL-EN,enetLTS,Rlogreg和Ensemble四种方法比较的模拟实验得出,当只有y异常时,Ensemble在变量选择方面综合指标最高,但是其PSR要低于MTL-EN。当异常点比例增大Ensemble变量选择的准确性下降幅度较大,特别当x也存在异常时,Ensemble变量选择的准确性在四种方法中处于最低,而MTL-EN变量选择准确性最高。异常点识别方面,MTL-EN在四种方法中表现最好,敏感性Sn较高,且假阳性FPR控制在2%以内。就预测准确性而言,MTL-EN错分率较低。且MTL-EN运算时间也远远小于enetLTS和Ensemble,说明采用AR-Cstep算法能够让迭代收敛较快,且收敛到不含异常点的子集上,从而能够更准确地筛选变量或识别异常点。（3）通过实例分析发现,MTL-EN和enetLTS分别在47个和43个检测到的异常值中都识别出了7个不一致标签的可疑个体,这一结果优于其他两种方法。enetLTS识别的错分样本全是非TNBC患者,而MTL-EN分别识别的错分样本中还有13个TNBC患者,其中包含1个是不一致标签的可疑样本。就筛选的基因方面,MTL-EN和enetLTS筛选的基因较多,其效应量较小,根据模拟实验的结果,其敏感度高,也就是尽量包含与TNBC有关的基因,所以可以作为初步筛选的基因。Rlogreg和Ensemble筛选的基因较少,虽然Ensemble发现的基因都与TNBC有关,但数量太少,敏感度太低,没有发掘更多与TNBC有关的基因。第二部分模拟研究表明,有异常值的高维数据集中,稳健的MPTL-EN在变量选择、异常值检测和预测方面表现优于非稳健的弹性网惩罚的Cox回归,而且重加权的Rwt MTPL-EN估计要好于没有进行重加权的Raw MTPL-EN。（1）当没有异常点时,Rwt MTPL-EN（Reweighted MTPL-EN）的结果与弹性网接近。当存在异常点时,稳健的Rwt MPTL-EN在变量选择、异常值检测和预测方面表现优于非稳健的弹性网。相对于其预后指数“失效太早”的异常点,“活得太久”的异常点会使得弹性网表现更差,而Rwt MTPL-EN更易于将“活得太久”的异常点识别出来,且无论在对称还是非对称异常点下,准确性保持稳定。（2）当删失比例增大,弹性网和Rwt MTPL-EN的性能都有下降,但Rwt MTPL-EN的性能一直高于弹性网。相对于截尾比例低于异常点比例时,当截尾比例等于或高于异常点比例时Rwt MTPL-EN的结果要更好。（3）当y方向异常偏离增大时,使得弹性网选择的变量变少,当x方向也出现异常时,即异常观测的自变量也偏离主体时,弹性网选择的变量远远大于真实的非零变量个数,这两种情况都使得弹性网选择的变量准确性下降。而Rwt MTPL-EN在各种情况下均保持稳定,说明Rwt MTPL-EN能够同时抵抗x方向和y方向的异常点。（4）通过胶质瘤基因表达数据的分析可以看到,Rwt MTPL-EN筛选的变量与弹性网有差异,识别了更高比例的报道与胶质瘤有关的基因。在去除异常点后,其预测准确性高于弹性网,且识别了更多相对于预后指数“活得太久”的异常点。结论:本文探讨了基于截尾的LASSO类型（MTL-LASSO）和弹性网类型的稳健惩罚Logistic回归（MTL-EN）。对惩罚Logistic回归和MTL-LASSO的理论性质进行探讨和证明,给出MTL-LASSO稳健性与截尾比例的关系。本文还提出了求解MTL-LASSO和MTL-EN估计的AR-Cstep算法,通过与采用C-step算法的enetLTS比较的模拟实验可以看到,采用AR-Cstep算法的收敛更快,变量选择和异常点识别的准确性更高。MTL-EN在识别错分异常点方面是最为推荐的方法,识别的敏感性最高,且能控制假阳性率在较低的范围内。在变量选择方面,如果不存在x方向异常,且要求变量选择的FDR较低,推荐的方法是Ensemble。如果x方向存在异常,特别是要求变量选择的敏感度较高时,则应该选择MTL-EN。本文建立的基于截尾的稳健惩罚Cox模型Rwt MPTL-EN,能够在异常点存在时,相比非稳健的弹性网模型,能够更加准确地进行变量选择。它能够同时抵抗比例很大的x方向和y方向的异常点。Rwt MPTL-EN能够更准确地识别异常点,特别是在识别“活得太久”异常点方面,而“活得太久”的异常点对弹性网变量选择准确性影响更大。本文建立的基于残差的AR-Cstep算法,使得算法不再依赖于从模型的似然函数中分离出个体的贡献,而且解决惩罚回归中惩罚参数改变导致C-step不收敛的问题,这种改进可以使得AR-Cstep算法推广到更多的模型。
冯佳[5]（2017）在《中英双向互译中译者注意资源分配研究 ——基于键盘记录和眼动追踪的实证分析》文中研究表明翻译是一种复杂的认知加工活动。伴随着翻译过程研究的发展,尤其是键盘记录技术和眼动追踪技术的应用,译者认知过程这一神秘的“黑匣子”得以科学地探悉。但现有研究成果中,对不同翻译方向下译者认知过程还鲜有系统性实证对比研究,中英语言翻译过程研究更为罕见。译者注意资源分配是翻译认知过程中非常关键的因素。有效分配注意资源的能力反映翻译认知过程的效能,也体现翻译能力中最重要的策略子能力。本论文即针对注意资源分配这一难题开展研究,运用国际上最新的眼动追踪和键盘记录技术,历时两年多,陆续采集来自40多位被试、170余个翻译任务的3千余分钟、数百万眼动数据点的翻译过程数据和5万多词的翻译产品数据。基于上述大规模数据,突破传统研究只关注过程或只关注产品数据的单一分析模型,将过程和产品数据进行多维度匹配整合,生成反映译者注意焦点的全息翻译进程图,从中分析1)中英互译时译入、译出中注意资源分配机制的异同,2)在熟悉、草拟和修订这三个阶段中注意资源的分配机制,3)处理不同难易度文本时的注意资源分配异同,4)源语和目标语文本解读、产出时的注意资源分配等。本研究利用R语言对数据进行线性混合效应回归模型分析。在译入和译出不同翻译方向中,译者注意资源分配机制呈现出诸多不同。翻译方向对译者的总体注意资源分配有显着影响。从时间维度上的解析发现,翻译方向只对熟悉阶段和草拟阶段的注意资源分配有显着影响,而对修订审读阶段的注意资源分配没有显着影响。从认知加工类型维度的解析发现,翻译方向只对目标文本加工活动有显着影响,即对目标文本阅读理解和目标文本产出活动的注意资源分配有显着影响,而对源文本阅读理解加工活动的注意资源分配没有显着影响。文本难度只对熟悉阶段和源文本阅读加工活动的注意资源分配有显着影响。作为首例科学、系统地探究中英语言对双向翻译认知过程的研究,本研究为翻译过程研究提供了来自英汉语言对的实证研究证据。同时,通过对不同翻译方向中译者注意资源分配的全景式深度描述和区分阶段和认知加工类型的细致比较,深化了译入和译出认知过程的认识。作为国内利用眼动追踪和键盘记录技术对翻译认知过程进行大规模系统实证研究的探路者,在数据搜集方法、研究设计、数据分析等层面进行了大量、艰辛的探索和尝试,为后续研究及其他语言对的翻译认知过程研究提供了研究方法上的借鉴和参考。
方积乾[6]（1977）在《复杂截尾资料的统计学处理》文中进行了进一步梳理 对截尾资料特别是较为复杂的截尾资料如何作统计学处理?这是实际工作中不断提出的新问题。截尾数据不仅见诸于工业产品的寿命试验,而且,在医药学研究中也时有出现。譬如,针刺麻醉原理的动物实验发现,大鼠经电针处理对热痛刺激作甩尾反应的时间有不同程度的延长,其中一部份能较长时间耐受热痛而不作甩尾反应,但持续长时间热痛刺激可能损坏试验区的皮肤,即使勉强测得一个数据,亦有相当程度的失真,为此,试验者
李怀远[7]（2016）在《基于可靠性的民用飞机计划维修的决策方法》文中指出维修是保证民用飞机持续适航的重要手段,故在飞机设计、制造和运营的整个过程中,维修都是必须重点关注。例如,在民用飞机设计制造时就开始编制维修大纲、维修手册等,在飞机运用中又必须实施维修活动、记录维修信息。合理的维修降低维修成本不仅可以为飞机制造商赢得市场而且还能为航空公司节约成本,因此维修是飞机的重要保障性工作。本文主要从可靠性评估、维修策略和维修任务组合优化三个角度讨论了民用飞机的维修。首先,准确的可靠性评估是民用飞机维修决策的基础,没有准确的可靠性信息很难对维修做出正确的评判。维修策略是根据维修项目的可靠性、特点和需要确定每个维修项目合理的维修方式。最后,在实际执行维修活动时,往往还要对维修任务进行优化组合形成维修工作包,这不仅是组织管理维修活动的需要,而且还能降低维修成本。民用飞机使用过程中经常产生各种截尾小样本,这增加了可靠性评估的困难。鉴于截尾样本的真实寿命与完全样本有相同的分布,若把截尾样本转化成完全样本,则可按照完全样本的频数的比例估算截尾样本折算的频数。一方面在该频数的基础上改进了标准寿命表估计和乘积限估计,使得它们能准确地估计各类截尾样本。另一方面,把该频数作为权重因素之一,并结合顺序统计量在标准分布下的方差,形成能精确估计各类截尾样本的加权最小二乘法。由于截尾数据的似然函数中含有概率分布函数而导致MLE性能下降,本文在构造截尾事件及其概率密度函数的基础上,形成了截尾数据的概率密度函数。用截尾数据的概率密度函数替代传统MLE使用的概率分布函数,再与完全样本的概率密度函数共同构造似然函数。这样似然函数就全部由概率密度函数组成,故改进的MLE符合MLE定义的。大量的仿真实验证明本文改进的方法可以很好评估截尾小样本的可靠度,比传统MLE估计得更加准确。尤其是当样本中截尾数据的比例比较高的情况下,本文改进方法的优势更加明显。从评估升降舵作动器和副翼作动器的可靠性的实例中可以看出,和传统方法相比,本文改进方法评估的可靠性倾向于保守而且更加精确。通常在衡量民机可靠性时,都假设在整个寿命周期内风险有相同的规律并且故障服从同一个分布,故在整个寿命周期内使用统一的可靠度模型。事实上,民用飞机中许多设备的故障风险都很复杂,往往随运行时间有不同的特点甚至呈现多峰性,例如浴盆曲线,因此在整个寿命周期内用单一模型拟合设备可靠度的方法往往有较大的误差。如果根据风险变化的特点把整个寿命周期分成不同的区间,则分段拟合就可以更准确地逼近可靠度的变化。故本文把风险当作分段函数,提出了两类分段可靠度分布:一类风险函数是连续的;另一类风险函数可以是间断的。为了估计分段可靠度模型的参数,在对寿命样本进行聚类的基础上,本文讨论了分段可靠度分布的回归估计和极大似然估计。最后,因为通常的信息准则不适合分段分布模型,本文改进了信息准则以评价分段可靠度模型的优劣。经过大量的实验和仿真验证,本文的分段可靠度模型和它的估计方法比传统的单一模型更精确,尤其是在风险具有阶段性和多峰性时。分段风险模型在评估发动机引气系统和前缘襟翼接近传感器的可靠度中表现良好,说明了分段可靠度模型有很好的实用性和准确性。在准确评估可靠性后,合理地选择维修策略制定优化的维修决策是飞机维修保障的关键。目前,尽管功能检查是飞机维修中最常用的维修策略,功能检查的实际应用遇到两大问题:在某些条件下检查的准确度不够高;缺少潜在缺陷和延迟时间的实际样本。目前的功能检查模型多数没有考虑维修项目实际退化过程对维修策略的限制,许多理论上很好的检查策略在实际中却不很准确,不能准确发现故障。根据退化过程对检查间隔的约束,针对时间延迟模型的功能检查,建立有约束的不等间隔检查的费用率优化模型,并且提出了衡量检查准确性的指标。本文假设故障率在潜在缺陷发生前后是明显不同的,然后提出一个分段分布和基于KS检验的时间序列层次聚类方法来估计潜在缺陷的发生时间。然后,能从寿命样本中提取出延迟时间样本,进一步估计出延迟时间分布。最后,因为寿命是延迟时间和潜在缺陷时间的总和,这样在寿命分布被估计出后潜在缺陷时间可以轻松估计出。最后把本文的维修决策模型应用到民用飞机的减速控制系统中取得了良好的效果。实例和仿真结果都显示:不等间隔的检查策略要比等间隔的检查策略更加经济;和无约束的检查模型相比,有约束的检查模型虽然费用率数值可能不是最优,但是其确定的检查策略更加高效准确并符合工程实际。另外,在民用飞机的维修领域,单目标模型有时是单调的,不存在最优值,不能求出最优维修策略。故本文综合考虑多个目标,为维修策略建立多目标规划模型,就可以求出同时接近多个目标的最优策略。并且提出一个新的中心对称的单纯形优化方法来求解该多目标优化问题。实验证明本文的维修模型能取得更高效更准确的决策。维修任务优化组合不仅便于组织管理维修活动而且还能降低维修成本。但是在各种约束下实现维修任务的最优组合,不仅涉及数值计算而且还是个NP难问题。本文讨论了用遗传算法和聚类模型两个方法实现维修任务的组合优化。首先,本文提出了一种适合求解组合优化问题的遗传算法--基于簇遍历的遗传算法,以定时更换策略的块替换为例子,实现了维修任务的优化组合。当只已知维修任务的间隔及其浮动范围时,本文改进了模糊C均值聚类的模型以实现了维修任务的优化组合。改进FCM模型中消除了代表聚类中心的变量,降低了维数。在试验中,新的算法和模型都取得了良好效果。
梁涛[8]（2013）在《模拟集成电路性能参数建模及其参数成品率估计算法的研究》文中进行了进一步梳理随着集成电路设计向系统集成的方向发展，落后的模拟集成电路设计自动化水平已成为制约数模混合系统发展的瓶颈。电路优化技术是实现模拟集成电路设计自动化的重要手段，而基于电路性能参数模型的电路优化更是这一技术发展的核心。现有的建模技术要么是以器件尺寸作为变量从而使电路优化深受初始点的影响，要么无法反映电路原理且与设计习惯不符从而无法得到大范围的推广应用。参数成品率（以下简称为成品率）的估计是否符合实际情况是成品率优化能够成功实现的基础，同时也是合理选择供应商或制造厂家的关键所在。成品率估计的核心问题是用尽量少的电路仿真次数最大可能的提高成品率估计的精度。当面对已剔除不合格品的截尾数据样本时，传统的成品率估计方法不再适用，因此如何识别截尾数据并快速准确地估计这一特殊条件下的成品率，是一个急待解决的问题。本文深入研究了电路性能参数建模与参数成品率估计这两个模拟集成电路设计自动化及其成品率优化的关键问题，具体的研究内容包括以下几点：1.在分析了模拟电路设计的特点及其对器件模型要求的基础上，本文提出了一种直流工作点驱动MOS器件参数宏模型。该模型以直流工作点和MOS管沟道长度作为输入参数，小信号参数和宽长比作为模型的输出。在宏模型建立的过程中，径向基函数被用来对分散的多元数据进行插值。这些数据是由根据深亚微米MOS器件的工作特性为其制定的数据采集方案所产生的。该模型与普通的器件模型一样具有可移植可复用的特点，符合电路设计者的使用习惯。运用这种宏模型可以将电路自动偏置在指定的直流工作点上，且该过程无需做仿真迭代；同时模型的输出可达到BSIM3v3级模型的输出精度水平。将该模型运用在电路设计中可以获得良好的效果。2.电路性能参数模型可分为基于原理的性能方程和基于仿真的宏模型，本文研究了使用MOS器件参数宏模型建立这两类性能模型的方法，并将它们应用于电路优化。通过实例对这两类电路性能模型的精度和泛化能力做了比较。文中以直流工作点和MOS管的沟道长度共同作为优化变量，可使电路优化的搜索空间更大，但变量数目过多也会影响优化算法的性能。为此本文提出了一种双层循环的电路优化模式，根据直流工作点和沟道长度各自的特点，将它们分别作为外层循环与内层循环的优化变量。这样内外层循环均可以使用较简单的算法在较少的迭代次数下达到最优，从而提高了寻优过程的效率。3.针对蒙特卡洛法和拟蒙特卡洛法存在的数据信息利用率低的问题，本文提出了一种基于数值积分的成品率估计方法。该方法通过直接在可接受域上对性能的联合概率密度函数作积分而获得成品率的估计。为此，性能的仿真数据须先经由Box-Cox变换转化为服从多元正态分布的数据。同时采用基于正交表的改进拉丁超立方体抽样方法对工艺扰动参数进行抽样，如此可大幅减小联合概率密度函数中分布参数的估计方差。由于该方法对数据信息的利用率较高，因此仅需较少的仿真次数便可获得较高精度的成品率估计，且无需建模，可用于多维非正态性能的成品率估计。文中对这一方法的原理作了详细的分析，并在多种样本量及成品率水平的组合下，与其他成品率估计方法做了比较，验证了该方法的优越性。4.分析了由截尾正态数据估计成品率的方法，比较了几种正态性检验法在识别单侧截尾正态样本时的功效。基于成品率与过程能力指数的关系构造了一种经验公式，当合格样品的性能数据服从单侧截尾正态分布时，可由截尾样本均值和标准偏差直接计算成品率。该经验公式利用极其简单的运算就可取得与极大似然法几乎完全相同的精度。当满足一定的条件时，该方法也可用于双侧截尾正态样本的成品率估计。
喻康[9]（2019）在《基于信息融合的动量轮可靠性评估》文中研究表明动量轮是一种重要的惯性执行机构,因其具有精度高、消耗燃料少、无污染等优点,现已被广泛应用于卫星的姿态控制系统中。动量轮为卫星的姿态调整和抵抗外界的干扰提供动力保障,其失效对卫星是致命性的。动量轮的可靠性水平在很大程度上决定了整颗卫星的可靠性、安全性和有效服役时间。对动量轮进行可靠性评估一方面可以充分利用星载资源,指导航天器任务规划的开展;另一方面为航天器的在轨维修决策提供理论依据。动量轮具有小样本、长寿命、高成本的特点,传统的基于大量寿命数据的统计推断方法已不再适用,基于性能退化和信息融合的方法为其可靠性评估问题提供了新路径。本文以动量轮为研究对象,探究了如何合理利用不同来源的信息对其进行可靠性评估,分别研究了融合专家知识与寿命数据的可靠性评估、基于性能退化的可靠性评估、以及融合性能退化数据与其它类型数据的可靠性评估问题。本文主要研究内容如下:（1）基于D-S证据理论与Bayes方法融合寿命数据的动量轮可靠性评估。根据调研与分析,选取了Weibull分布作为动量轮的寿命分布类型,根据D-S证据理论合成规则融合了专家知识,根据合成结果构建了未知参数的先验分布,利用似然函数构建了融合失效寿命数据与右截尾寿命数据的数学模型,利用zeros-ones转换方法对该模型进行了转换,最终利用蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）仿真完成了参数估计。对比了本文所提方法与无信息先验法,结果表明本文所提方法有助于提高评估结果的精度。（2）基于性能退化的动量轮可靠性评估。分析了动量轮的失效机理,选取了动量轮润滑系统润滑剂含量作为关键性能参数,分别利用标准Wiener过程与随机效应Wiener过程对性能退化数据进行建模,并利用Deviance Information Criterion（DIC）准则选取了更为合适的随机效应Wiener过程模型作为动量轮可靠性评估的退化模型,利用MCMC仿真完成了参数的Bayes估计,通过案例分析表明了基于性能退化的动量轮可靠性评估方法可以解决动量轮小样本、无失效数据等问题。（3）基于多源信息融合的动量轮可靠性评估。针对动量轮具有小样本、可靠性信息多源,且单一信息源数据不足这一特点,提出了一种基于多源信息融合的动量轮可靠性评估方法。分别研究了三种不同情况下融合多源信息的动量轮可靠性评估问题,包括:融合性能退化数据和伯努利数据;融合性能退化数据和寿命数据;融合性能退化数据、寿命数据和伯努利数据。分别给出了在这三种情况下融合模型的构建方法以及基于Bayes更新的参数求解方法。与仅考虑性能退化数据的可靠性评估方法进行对比分析,结果表明多源信息融合方法可以提高评估结果的精度。考虑到个体与总体存在差异性,个体产品的可靠性特征并不能被总体产品的可靠性特征精确表征,提出了一种单个动量轮的实时可靠性评估模型。首先根据单个动量轮的性能退化数据构建了退化模型,然后利用同批动量轮多源信息和专家知识构建了单个动量轮退化模型中未知参数的先验分布,根据Bayes理论,利用单个动量轮实时监测数据完成了退化模型未知参数的实时更新,进而完成了单个动量轮的实时可靠性评估。
王慧[10]（2020）在《交互作用分析与Ⅰ型错误控制中的若干问题》文中研究说明第一部分介绍了交互作用的定义、分类、研究意义和国内外相关研究进展,讨论了相加交互作用和相乘交互作用的关系,详细综述了相乘和相加交互作用分析相关的技术细节,包括交互作用的研究设计、分析模型、分析程序、结果报告和解释;讨论了分析中模型和程序的选择、分析中评价指标的选择、可信区间计算方法的选择。随后,通过一个实例分析,展示了交互作用分析过程和结果报告的格式。本文旨在帮助研究者深入理解医学研究中的交互作用,并为在分析中选择合适的模型和方法提供参考。接着,进一步综述了交互作用分析中的常用技术和常见问题,常用技术包括数据变换和分析方法,交互作用分析中的常见问题包括多重共线性问题、正确使用标准化回归系数、交互作用与非线性效应的区分、缺失值填补。最后,综述了交互作用筛选中涉及的统计方法。此外,在附录中推导了基于Wald检验的广义线性模型中交互作用分析的样本量估计公式。第二部分首先从一个假设检验中的各种错误指标的基本定义与关系出发,推及多个假设检验下Ⅰ型错误控制,回顾了 Ⅰ型错误控制指标总Ⅰ型错误率（FWER）和错误发现率（FDR）的发展历史,二者之间的联系与区别。系统综述了 Ⅰ型错误控制中的常用公式、常用指标、常用软件（SAS和R）及其软件实现细节。随后,介绍了 Ⅰ型错误控制中的一类方法:闭包检验与分层分析,并介绍了常见FWER控制方法与闭包检验相结合的例子。最后,综述了处理多个假设检验之间相关的方法,其中最着名的方法是Candes等（2018）提出的基于Lasso惩罚的Model-X knockoff框架。第三部分探讨了 Model-X knockoff框架用于高维变量选择中的Ⅰ型错误控制,把Model-X knockoff框架推广到MCP和SCAD两种非凸正则化方法和极高维变量选择方法SIS中。模拟研究显示:采用Model-X knockoff框架结合正则化方法和SIS后,能降低单用正则化方法和SIS的FDR,并有效控制到指定水平附近,筛选变量个数显着降低,但是功效会下降,FNR和FPR水平差异不大,三种正则化方法和SIS结合knockoff框架的方法筛选的变量个数、功效、FNR和FPR非常接近,只在个别情况下,Lasso的功效稍高。探索了把Model-X knockoff框架用于二阶段交互作用筛选方法中主效应的FDR控制,模拟结果显示,控制主效应的FDR,可以降低主效应和交互效应的筛选个数,筛选出主效应的功效和筛选出交互效应的概率仍然很高。此外,附录中列出了Ⅰ型错误控制的相关专着和国内外综述。最后总结了前面两部分需要特别注意的地方,讨论了第三部分模拟研究中发现的问题,最后,提出了本研究进一步的研究方向。
二、复杂截尾资料的统计学处理（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、复杂截尾资料的统计学处理（论文提纲范文）
（1）高速铁路车载地震紧急处置装置硬件可靠性建模及评估方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 系统可靠性理论研究现状 |
| 1.2.2 高铁地震预警系统研究现状 |
| 1.3 高铁地震预警系统简介 |
| 1.3.1 高铁地震预警系统及其架构 |
| 1.3.2 高铁地震预警系统的原理及控车方式 |
| 1.3.3 高铁地震预警系统功能及意义 |
| 1.3.4 车载地震紧急处置装置 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.4.1 研究内容及结构 |
| 1.4.2 研究方法和技术路线 |
| 2 本研究的理论基础 |
| 2.1 传统可靠性相关概念 |
| 2.1.1 传统可靠性定义 |
| 2.1.2 常用传统可靠性指标 |
| 2.1.3 常用的寿命分布 |
| 2.1.4 典型系统传统可靠性模型 |
| 2.2 贝叶斯方法 |
| 2.2.1 贝叶斯学派基本概念 |
| 2.2.2 贝叶斯定理 |
| 2.2.3 经典学派与贝叶斯学派的比较 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 车载地震终端可靠性建模及评估方法研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.1.1 单元产品可靠性评估内容 |
| 3.1.2 单元产品可靠性评估方法 |
| 3.2 车载地震终端可靠性分析 |
| 3.2.1 车载地震终端功能分析 |
| 3.2.2 车载地震终端结构分析 |
| 3.3 车载地震终端可靠性建模及评估 |
| 3.3.1 车载地震终端可靠性分析概述 |
| 3.3.2 车载地震终端可靠性后验分布的确定 |
| 3.3.3 超参数的确定 |
| 3.3.4 继承因子的确定 |
| 3.3.5 融合后验分布的确定 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 车载地震主机可靠性建模及评估方法研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.1.1 可修系统可靠性评估内容 |
| 4.1.2 可修系统可靠性研究方法 |
| 4.2 车载地震主机的可靠性分析 |
| 4.2.1 车载地震主机功能分析 |
| 4.2.2 车载地震主机结构分析 |
| 4.3 车载地震主机可靠性建模及评估 |
| 4.3.1 车载地震主机可靠性数据分析 |
| 4.3.2 车载地震主机可靠性分层贝叶斯模型的建立 |
| 4.3.3 车载地震主机失效率后验分布的推断 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 车载地震紧急处置装置可靠性建模及评估方法研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.1.1 复杂系统可靠性评估内容 |
| 5.1.2 复杂系统可靠性研究方法 |
| 5.2 车载地震装置的可靠性分析 |
| 5.2.1 车载地震装置功能分析 |
| 5.2.2 车载地震装置结构分析 |
| 5.3 车载地震装置可靠性建模及评估 |
| 5.3.1 信息融合方法 |
| 5.3.2 基于D-S证据理论的专家信息融合 |
| 5.3.3 基于D-S证据理论的不同权重的专家信息融合方法 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要结论 |
| 6.2 待开展工作 |
| 6.3 论文的主要创新点 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）东天山荒漠戈壁多元素区域地球化学勘查方法对比解析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景与研究意义 |
| 第二节 荒漠戈壁区域地球化学勘查研究现状 |
| 第三节 研究内容与技术路线 |
| 第二章 区域地质背景与成矿 |
| 第一节 地层 |
| 第二节 区域构造 |
| 第三节 岩浆岩 |
| 第四节 构造演化与成矿 |
| 第五节 成矿建造与典型矿床 |
| 本章小结 |
| 第三章 荒漠戈壁覆盖区特征 |
| 第一节 荒漠戈壁自然地理 |
| 第二节 Landsat ETM+遥感地貌模型 |
| 第三节 ASTER数字高程模型 |
| 本章小结 |
| 第四章 东天山区域地球化学勘查 |
| 第一节 区域化探全国扫面计划 |
| 第二节 深穿透地球化学调查与研究 |
| 本章小结 |
| 第五章 区域地球化学数据特征 |
| 第一节 数据预处理 |
| 第二节 统计分布概述 |
| 第三节 多元统计特征 |
| 第四节 空间结构分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 区域地球化学空间分布模式 |
| 第一节 基性-超基性元素 |
| 第二节 酸性岩浆岩风化 |
| 第三节 金成矿作用 |
| 第四节 盆地隐伏铀成矿 |
| 本章小结 |
| 第七章 荒漠戈壁区域地球化学勘查讨论 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、攻读学位期间的研究成果及公开发表旳学术论文 |
（3）岩体力学参数推断的Bayes方法及截尾可靠度的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 岩体工程的不确定性 |
| 1.2.1 岩体本身具有的不确定性 |
| 1.2.2 概率分布的不确定性 |
| 1.2.3 模型不准确引起的不确定性 |
| 1.3 岩体工程可靠性理论的研究现状 |
| 1.3.1 结构可靠度分析的历史 |
| 1.3.2 岩体工程可靠度的研究现状 |
| 1.4 本项研究的意义、内容、特色和创新之处 |
| 1.4.1 研究的意义 |
| 1.4.2 研究的内容 |
| 1.4.3 研究的特色与创新之处 |
| 第二章 可靠度的基本理论 |
| 2.1 岩体工程的极限状态 |
| 2.1.1 可靠指标的定义 |
| 2.1.2 可靠指标的几何意义 |
| 2.1.3 可靠指标与安全系数的关系 |
| 2.2 岩体工程可靠度计算方法 |
| 2.2.1 一次二阶矩法 |
| 2.2.2 均值一次二阶矩法 |
| 2.2.3 改进一次二阶矩法 |
| 2.2.4 蒙特卡罗法 |
| 2.2.5 抽样次数的确定 |
| 2.2.6 响应面法 |
| 2.3 本章小节 |
| 第三章 岩体力学参数推断的 Bayes方法 |
| 3.1 Bayes方法的发展概况 |
| 3.2 三种信息 |
| 3.2.1 总体信息 |
| 3.2.2 样本信息 |
| 3.2.3 先验信息 |
| 3.2.4 经典统计与 Bayes方法的异同 |
| 3.3 Bayes参数推断基本原理 |
| 3.3.1 Bayes公式 |
| 3.3.2 Bayes估计 |
| 3.3.3 Bayes假设检验 |
| 3.4 验前信息可信性研究 |
| 3.4.1 验前信息的获取、分类 |
| 3.4.2 验前信息可信性检验 |
| 3.5 康家湾铅锌金矿岩体力学参数的验前信息检验 |
| 3.6 多源验前信息融合方法 |
| 3.6.1 基于可信度的加权融合方法 |
| 3.6.2 异总体分布参数建模融合方法 |
| 3.6.3 多源验前信息的最大熵融合 |
| 3.7 验前分布的确定 |
| 3.7.1 利用先验信息确定先验分布 |
| 3.7.2 利用边缘分布m(x)确定先验密度 |
| 3.8 Bayes参数推断的稳健性 |
| 3.8.1 共轭验前分布的稳健性分析 |
| 3.8.2 验前分布的最优检验 |
| 3.8.3 验后分布的稳健性分析 |
| 3.9 稳健性检验 |
| 3.9.1 共轭验前分布为正态分布时的稳健性检验 |
| 3.9.2 共轭验前分布为 Beta分布时的稳健性检验 |
| 3.10 本章小结 |
| 第四章 康家湾铅锌金矿围岩力学参数的 Bayes推断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 康家湾铅锌金矿围岩单轴抗压强度验前分布的确定 |
| 4.2.1 验前样本分布推断 |
| 4.2.2 验前分布的假设检验 |
| 4.3 验后样本的获得 |
| 4.3.1 RMT-150B岩石力学试验系统简介 |
| 4.3.2 验后样本数据 |
| 4.3.3 验前信息的可信性检验 |
| 4.4 康家湾铅锌金矿围岩单轴抗压强度验后分布的 Bayes推断 |
| 4.4.1 验前分布的优越性检验 |
| 4.4.2 讨论 |
| 4.5 康家湾铅锌金矿围岩单轴抗拉强度的Bayes推断 |
| 4.5.1 单轴抗拉强度验前分布直方图 |
| 4.5.2 康家湾铅锌金矿围岩单轴抗拉强度验前分布的确定 |
| 4.5.3 后验样本的获得 |
| 4.5.4 康家湾铅锌金矿围岩单轴抗拉强度验后分布的Bayes推断 |
| 4.6 康家湾铅锌金矿围岩弹性模量和泊松比的分布 |
| 4.6.1 弹性模量的验前分布直方图 |
| 4.6.2 弹性模量的验前分布检验 |
| 4.6.3 弹性模量验后分布的 Bayes推断 |
| 4.6.4 泊松比的验前分布直方图 |
| 4.6.5 泊松比的验前分布检验 |
| 4.6.6 泊松比验后分布的 Bayes推断 |
| 4.7 康家湾铅锌金矿围岩的粘聚力和内摩擦角的分布 |
| 4.7.1 库仑准则 |
| 4.7.2 内摩擦角和粘聚力的获得 |
| 4.7.3 粘聚力的验前分布直方图 |
| 4.7.4 粘聚力的验前分布检验 |
| 4.7.5 粘聚力验后分布的Bayes推断 |
| 4.7.6 内摩擦角的验前分布直方图 |
| 4.7.7 内摩擦角的验前分布检验 |
| 4.7.8 内摩擦角验后分布的Bayes推断 |
| 4.8 本章结论 |
| 第五章 截尾分布下岩体工程可靠度的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 单侧截尾模型 |
| 5.3 两端截尾分布模型 |
| 5.3.1 截尾正态分布 |
| 5.3.2 截尾对数正态分布 |
| 5.3.3 截尾指数分布 |
| 5.3.4 截尾威布尔分布 |
| 5.4 应力和强度截尾点的确定 |
| 5.5 两端截尾分布的应力—强度干涉模型 |
| 5.6 应力截尾分布与强度截尾分布组合时常用的可靠度计算公式 |
| 5.6.1 应力、强度均服从截尾正态分布 |
| 5.6.2 应力、强度均服从截尾指数分布 |
| 5.6.3 应力、强度均服从截尾对数正态分布 |
| 5.6.4 应力、强度均服从截尾威布尔分布 |
| 5.7 实例分析 |
| 5.8 本章小节 |
| 第六章 康家湾铅锌金矿巷道围岩稳定可靠度分析 |
| 6.1 概况 |
| 6.2 矿山开拓系统和采矿方法 |
| 6.2.1 开拓系统 |
| 6.2.2 采矿方法 |
| 6.3 巷道围岩应力的有限元分析 |
| 6.3.1 计算模型 |
| 6.3.2 岩体力学参数的取值 |
| 6.3.3 单元模型 |
| 6.3.4 计算结果及分析 |
| 6.4 巷道稳定可靠度分析 |
| 6.5 结果检验 |
| 6.6 本章结论 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
（4）基于截尾的稳健惩罚Logistic回归和稳健惩罚Cox回归及在组学数据分析中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 常用缩写词中英文对照表 |
| 前言 |
| 第一部分 基于截尾的稳健惩罚Logistic回归及其在组学数据分析中的应用 |
| 1 引言 |
| 2 MTL-LASSO的提出 |
| 3 MTL-LASSO的稳健性质 |
| 3.1 BDP的一般定义 |
| 3.2 适合Logistic回归的BDP定义 |
| 3.3 适合惩罚Logistic回归的BDP定义 |
| 3.4 MTL-LASSO的 BDP |
| 4 求解MTL-LASSO的算法AR-Cstep |
| 4.1 C-step算法 |
| 4.2 AR-Cstep(C-step based on acceptance-rejection)算法 |
| 4.3 重加权步 |
| 4.4 惩罚参数λ的选择 |
| 4.5 标准化的方法 |
| 5 模拟实验评价MTL-LASSO和LASSO |
| 5.1 模拟场景设定 |
| 5.2 评价指标 |
| 5.3 稳健和非稳健的惩罚Logistic回归的模拟结果比较 |
| 5.4 MTL-LASSO的稳健性与截尾比例的关系 |
| 6 与其他解决错分误差下高维变量选择问题的方法比较 |
| 6.1 方法介绍 |
| 6.2 模拟情景 |
| 6.3 评价指标 |
| 6.4 模拟评价结果 |
| 7 实例分析 |
| 7.1 三阴性乳腺癌RNA-seq数据集 |
| 7.2 四种方法应用于三阴性乳腺癌RNA-seq数据集识别的异常点 |
| 7.3 四种方法应用于三阴性乳腺癌RNA-seq数据集筛选的基因 |
| 8 讨论 |
| 9 结论 |
| 第二部分 基于截尾的稳健惩罚Cox回归及在组学数据分析中的应用 |
| 1 引言 |
| 2 基于截尾的稳健惩罚Cox模型 |
| 2.1 Cox比例风险模型 |
| 2.2 基于弹性网的惩罚Cox模型 |
| 2.3 基于截尾的稳健惩罚Cox模型 |
| 3 算法 |
| 3.1 接受-拒绝算法 |
| 3.2 基于残差的AR-Cstep算法 |
| 3.3 重加权步 |
| 3.4 规则化参数λ和α的选择 |
| 3.5 标准化的方法 |
| 4 模拟实验 |
| 4.1 模拟研究目的 |
| 4.2 模拟数据生成 |
| 4.3 模拟情景设定 |
| 4.4 评价指标 |
| 4.5 模拟实验结果 |
| 5 实例分析 |
| 5.1 胶质瘤基因表达数据集 |
| 5.2 弹性网应用于胶质瘤数据集的结果 |
| 5.3 Rwt MTPL-EN应用于胶质瘤数据集的结果 |
| 6 讨论 |
| 7 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（5）中英双向互译中译者注意资源分配研究 ——基于键盘记录和眼动追踪的实证分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及研究意义 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 翻译过程研究的实证研究方法 |
| 2.1.1 键盘记录 |
| 2.1.2 眼动追踪 |
| 2.1.3 多元互证法 |
| 2.2 翻译的认知加工过程 |
| 2.2.1 翻译认知加工过程的不同阶段 |
| 2.2.2 翻译认知加工过程的不同类型活动 |
| 2.3 关键概念界定 |
| 2.3.1 翻译方向 |
| 2.3.2 注意资源分配及其操作定义 |
| 2.3.3 考察注意资源分配的常用指标 |
| 2.4 注意资源分配的实证研究 |
| 2.4.1 按阶段考察注意资源分配 |
| 2.4.2 按认知加工活动类型考察注意资源分配 |
| 2.4.3 不同文本难度条件下的注意资源分配 |
| 2.4.4 不同翻译方向的注意资源分配比较研究 |
| 2.5 借助翻译进程图考察注意资源分配 |
| 2.5.1 翻译进程图 |
| 2.5.1.1 翻译过程数据 |
| 2.5.1.2 翻译产品数据 |
| 2.5.1.3 翻译过程数据与翻译产品数据的多维度匹配与整合 |
| 2.5.1.4 翻译进程图的解读 |
| 2.5.2 借助翻译进程图考察阶段性注意资源分配 |
| 2.5.2.1 熟悉阶段的注意资源分配 |
| 2.5.2.2 草拟阶段的注意资源分配 |
| 2.5.2.2.1 预先规划 |
| 2.5.2.2.2 回读 |
| 2.5.2.2.3 在线修订 |
| 2.5.2.3 修订审读阶段的注意资源分配 |
| 2.5.2.4 阶段性注意资源分配的综合考察 |
| 第三章 研究方法 |
| 3.1 研究问题 |
| 3.2 数据收集方法、 |
| 3.2.1 眼动追踪 |
| 3.2.2 键盘记录 |
| 3.2.3 给提示回溯性口语报告 |
| 3.2.4 翻译难度量表 |
| 3.3 探索性实验研究 |
| 3.4 研究设计 |
| 3.4.1 被试 |
| 3.4.2 实验文本 |
| 3.4.2.1 选材基本原则 |
| 3.4.2.2 英语源文本 |
| 3.4.2.3 中文源文本 |
| 3.4.2.4 正式实验文本 |
| 3.4.3 实验任务 |
| 3.4.3.1 实验室环境 |
| 3.4.3.2 翻译任务书 |
| 3.4.3.3 实验流程 |
| 3.4.3.4 实验文本呈现 |
| 3.5 数据准备和数据分析 |
| 3.5.1 实验前期准备 |
| 3.5.2 眼动数据去噪和筛选 |
| 3.5.2.1 注视点筛选标准 |
| 3.5.2.2 眼动数据筛选 |
| 3.5.3 数据的整理、标注和深加工 |
| 3.5.4 统计分析方法 |
| 第四章 翻译方向对总体和阶段性资源分配的影响 |
| 4.1 数据来源和数据结构 |
| 4.2 翻译方向对总体注意资源的影响 |
| 4.2.1 描述统计分析方法 |
| 4.2.2 翻译任务时长的描述统计分析 |
| 4.2.2.1 综合描述统计分析 |
| 4.2.2.2 按翻译方向分类描述统计分析 |
| 4.2.2.3 按文本难度分类描述统计分析 |
| 4.2.3 翻译任务时长的推论统计分析 |
| 4.2.4 来自翻译难度量表评分的交叉验证 |
| 4.2.5 结果与讨论:总体注意资源分配 |
| 4.3 翻译方向对阶段性注意资源分配的影响 |
| 4.3.1 熟悉阶段 |
| 4.3.1.1 熟悉阶段的描述统计分析 |
| 4.3.1.1.1 综合描述统计分析 |
| 4.3.1.1.2 按翻译方向分类描述统计分析 |
| 4.3.1.1.3 按文本难度分类描述统计分析 |
| 4.3.1.2 熟悉阶段的推论统计分析 |
| 4.3.1.2.1 熟悉阶段绝对时长的线性混合效应回归模型 |
| 4.3.1.2.2 熟悉阶段相对时长的线性混合效应回归模型 |
| 4.3.1.3 结果与讨论:熟悉阶段的注意资源分配 |
| 4.3.2 草拟阶段 |
| 4.3.2.1 综合描述统计分析 |
| 4.3.2.2 按翻译方向和文本难度分类描述统计分析 |
| 4.3.2.3 推论统计分析 |
| 4.3.2.3.1 草拟阶段绝对时长的线性混合效应回归模型 |
| 4.3.2.3.2 草拟阶段相对时长的线性混合效应回归模型 |
| 4.3.2.4 结果和讨论:草拟阶段注意资源分配 |
| 4.3.3 修订审读阶段 |
| 4.3.3.1 综合描述统计分析 |
| 4.3.3.2 按翻译方向分类描述统计分析 |
| 4.3.3.3 推论统计分析 |
| 4.3.3.3.1 修订审读阶段绝对时长的线性混合效应回归模型 |
| 4.3.3.3.2 修订审读阶段相对时长的线性混合效应回归模型 |
| 4.3.3.3.3 结果和讨论:修订审读阶段注意资源分配 |
| 4.4 总体以及各阶段注意资源的相关关系 |
| 4.4.1 翻译任务时长和各阶段时长间的相关关系 |
| 4.4.2 结果与讨论:总体以及各阶段注意资源的相关关系 |
| 第五章 翻译方向对不同认知加工活动注意资源分配的影响 |
| 5.1 阅读加工活动 |
| 5.1.1 源文本阅读加工活动 |
| 5.1.1.1 源文本总注视时间及其占比数据的综合描述统计分析 |
| 5.1.1.2 源文本总注视次数数据的综合描述统计分析 |
| 5.1.1.3 源文本平均注视时间数据的综合描述统计分析 |
| 5.1.2 源文本阅读理解加工指标推论统计分析 |
| 5.1.2.1 源文本总注视时间(TrtS) |
| 5.1.2.2 源文本总注视时间占比(perTrtS) |
| 5.1.2.3 源文本总注视次数(FixS) |
| 5.1.2.4 源文本平均注视时间(AvFixS) |
| 5.1.2.5 结果与讨论:源文本阅读理解加工的认知资源分配 |
| 5.1.3 目标文本阅读加工活动 |
| 5.1.3.1 目标文本总注视时间及其占比数据的综合描述统计分析 |
| 5.1.3.2 目标文本注视比率的综合描述统计分析 |
| 5.1.3.3 目标文本平均注视时间数据的综合描述统计 |
| 5.1.4 目标文本阅读加工活动指标推论统计分析 |
| 5.1.4.1 目标文本总注视时间(TrtT) |
| 5.1.4.2 目标文本总注视时间占比(PerTrtT) |
| 5.1.4.3 目标文本注视比率(nrmFixT) |
| 5.1.4.4 目标文本平均注视时间(AvFixT) |
| 5.1.4.5 结果与讨论:目标文本阅读加工活动 |
| 5.2 目标文本产出活动 |
| 第六章 通过翻译进程图考察译者的注意资源分配 |
| 6.1 熟悉阶段的注意资源分配 |
| 6.2 草拟阶段的注意资源分配 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 总体及阶段性注意资源分配 |
| 7.2 不同认知加工活动的注意资源分配 |
| 7.3 研究意义及研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1: 实验英语源文本 |
| 附录2: 英语源文本文本难度主观评分得分汇总 |
| 附录3: 中文实验文本备选汇总 |
| 附录4: 中文实验文本备选文本的文本难度专家评分结果 |
| 附录5: 正式试验文本汇总 |
| 附录6: 中文试验文本分词结果 |
| 附录7: 实验流程介绍 |
| 附录8: 知情同意书 |
| 附录9: 被试背景问卷调查表 |
| 附录10: 实验练习任务源文本 |
| 附录11: 实验任务顺序表 |
| 附录12: 翻译难度评分表 |
| 附录13: NASA-TLX翻译难度量表结果 |
| 附录14: 眼动数据质量筛选——加权凝视比截图 |
（7）基于可靠性的民用飞机计划维修的决策方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 目前的问题 |
| 1.1.3 研究目标 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 可靠性理论的发展和趋势 |
| 1.2.2 维修策略的研究现状和发展趋势 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 本文的主要贡献和创新 |
| 第二章 民机可靠性数据折算方法 |
| 2.1 基于环境因子的可靠性数据折算 |
| 2.1.1 环境因子的定义 |
| 2.1.2 环境因子的估计和计算 |
| 2.1.3 环境因子的仿真与验证 |
| 2.2 可靠性数据的回归折算方法 |
| 2.2.1 传统的可靠性数据回归折算方法 |
| 2.2.2 可靠性数据回归折算的递归算法 |
| 2.2.3 改进的可靠性数据回归折算的递归算法 |
| 2.2.4 基于矩估计的可靠性数据回归折算方法 |
| 2.2.5 可靠性数据回归折算的步骤 |
| 2.2.6 可靠性数据回归折算的仿真与实例 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 民机维修中截尾数据的可靠性评估方法 |
| 3.1 截尾数据经验分布的估计 |
| 3.1.1 改进标准寿命表 |
| 3.1.2 改进乘积限法 |
| 3.2 民机维修中截尾小样本的可靠度评估 |
| 3.2.1 用WLSE估计截尾样本的位置尺度模型 |
| 3.2.2 确定WLSE的在可靠性评估中的权重 |
| 3.2.3 用WLSE估计截尾样本的仿真和实验 |
| 3.2.4 截尾小样本的可靠度评估实例──评估民机襟翼作动器的可靠度 |
| 3.3 改进极大似然估计评估民机维修中截尾数据的可靠度 |
| 3.3.1 改进极大似然估计评估截尾数据的分布 |
| 3.3.2 改进MLE估计截尾数据的仿真与验证 |
| 3.3.3 改进MLE的实例──用改进的MLE评估民机升降舵作动器的可靠度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 用分段分布评估民机维修中的寿命数据 |
| 4.1 用不连续的分段可靠度模型评估民机可靠度 |
| 4.1.1 分段可靠度分布 |
| 4.1.2 不连续分段线性故障率模型 |
| 4.1.3 不连续分段威布尔分布 |
| 4.1.4 分段分布的参数估计 |
| 4.1.5 仿真验证分段可靠度分布 |
| 4.1.6 分段可靠度分布的应用实例——民机前缘襟翼接近传感器的可靠度评估 |
| 4.2 连续的分段风险模型及其在民机可靠度评估中的应用 |
| 4.2.1 连续的分段线性风险模型 |
| 4.2.2 连续分段威布尔分布 |
| 4.2.3 连续分段分布的参数估计 |
| 4.2.4 仿真验证连续分段风险模型 |
| 4.2.5 连续分段风险模型的应用实例——评估民机中发动机引气系统可靠度 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于可靠性的民机维修决策 |
| 5.1 民机维修中不等间隔功能检查的约束模型 |
| 5.1.1 有约束的民机不等间隔功能检查的优化模型 |
| 5.1.2 不等间隔功能检查策略的求解和验证 |
| 5.1.3 民机的不等间隔维修优化决策的验证和实例 |
| 5.2 民机维修决策的多目标规划模型及其求解方法 |
| 5.2.1 民机的多目标维修策略 |
| 5.2.2 对称单纯形非线性优化算法 |
| 5.2.3 多目标维修规划模型的实例——优化民机引气压力调节活门的维修策略 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 民机维修任务的组合优化 |
| 6.1 用基于簇遍历的遗传算法优化民机维修任务的组合 |
| 6.1.1 基于维修费用率的民机维修任务组合优化模型 |
| 6.1.2 基于簇遍历的自适应遗传算法的描述 |
| 6.1.3 基于维修费用率的民机维修任务组合优化的实例、结果及分析 |
| 6.2 改进聚类模型优化组合民机维修任务 |
| 6.2.1 民机维修任务组合优化的聚类模型 |
| 6.2.2 新的中心辐射单纯形优化算法 |
| 6.2.3 民用飞机维修任务组合优化的实例 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 制定我国新研民机维修策略的实例 |
| 7.1 后缘襟翼系统的维修策略 |
| 7.1.1 收集后缘襟翼系统的可靠性数据 |
| 7.1.2 折算后缘襟翼系统的可靠性数据 |
| 7.1.3 评估后缘襟翼系统在我国自研机型中的可靠度 |
| 7.1.4 建立后缘襟翼系统在我国自研机型中的维修模型 |
| 7.2 制定前缘襟翼和缝翼位置指示系统的维修策略 |
| 7.2.1 前缘襟翼和缝翼位置指示系统的寿命样本 |
| 7.2.2 折算前缘襟翼和缝翼位置指示系统的可靠性数据 |
| 7.2.3 评估前缘襟翼和缝翼位置指示系统的可靠性 |
| 7.2.4 制定前缘襟翼和缝翼位置指示系统的最优维修策略 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究内容的总结和贡献 |
| 8.1.1 主要研究内容和研究思路的总结 |
| 8.1.2 本研究对民机维修的主要贡献 |
| 8.2 展望未来的民机可靠性评估研究 |
| 8.2.1 截尾数据的加权最小二乘估计的总结和展望 |
| 8.2.2 截尾数据的极大似然估计的展望 |
| 8.2.3 分段分布在可靠性评估中的应用前景 |
| 8.3 展望未来的民机维修决策研究 |
| 8.3.1 功能检查策略实际应用中现存在的问题和进一步的研究 |
| 8.3.2 多目标维修决策模型及其求解的进一步讨论 |
| 8.3.3 维修任务组合优化的总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间研究成果及发表的学术论文 |
（8）模拟集成电路性能参数建模及其参数成品率估计算法的研究（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.1.1 模拟 IC 设计自动化的发展现状 |
| 1.1.2 模拟 IC 设计自动化面临的困难 |
| 1.1.3 基于性能参数模型的电路级设计优化 |
| 1.1.4 参数成品率估计的重要意义与研究现状 |
| 1.2 论文的主要工作 |
| 1.3 论文的章节安排 |
| 第二章 基本理论 |
| 2.1 模拟 IC 电路级自动优化技术概述 |
| 2.1.1 电路优化的数学表述 |
| 2.1.2 基于仿真的电路优化法 |
| 2.1.3 基于模型的电路优化法 |
| 2.1.4 几种常用的优化方法简介 |
| 2.2 宏模型构造的基本方法 |
| 2.2.1 宏模型在工程中的应用 |
| 2.2.2 宏模型构造的步骤 |
| 2.2.3 试验设计技术简介 |
| 2.2.4 宏模型的分类 |
| 2.3 IC 参数成品率估计的理论基础 |
| 2.3.1 IC 制造过程中的参数分散性 |
| 2.3.2 参数成品率的估计 |
| 2.3.3 电路的参数成品率估计与优化 |
| 2.3.4 给定数据的参数成品率估计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 直流工作点驱动的 MOS 器件参数宏模型 |
| 3.1 MOS 器件建模方法分析 |
| 3.2 可应用于模拟 IC 设计的 MOS 器件模型 |
| 3.2.1 标准长沟道器件模型 |
| 3.2.2 考虑了部分短沟道效应的器件模型 |
| 3.2.3 可用在几何规划中器件模型 |
| 3.3 OPD MOS 器件参数宏模型的建立 |
| 3.3.1 建立器件参数宏模型的总体思路 |
| 3.3.2 建模所需的数据的抽样方法 |
| 3.3.3 径向基函数的插值建模 |
| 3.3.4 器件参数宏模型的建立与使用 |
| 3.4 高精度器件参数宏模型的建立实例 |
| 3.5 MOS 器件参数宏模型在模拟 IC 设计中的应用 |
| 3.5.1 低压运算放大器的自动偏置 |
| 3.5.2 运算跨导放大器的电路设计 |
| 3.6 MOS 器件模型使用特点的总结 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 电路性能参数建模及其在电路优化中应用 |
| 4.1 基于原理的电路性能参数模型 |
| 4.1.1 手工推导法 |
| 4.1.2 符号分析方法 |
| 4.2 基于仿真的电路性能参数的宏模型 |
| 4.2.1 一般流程 |
| 4.2.2 LS-SVM 模型 |
| 4.3 器件宏模型在性能参数建模及电路优化中的应用 |
| 4.3.1 基于器件宏模型的电路性能参数建模 |
| 4.3.2 性能参数模型在电路优化中的使用方法 |
| 4.4 低压运放的建模与优化实例 |
| 4.4.1 低压运放的性能方程 |
| 4.4.2 低压运放的 LS-SVM 宏模型 |
| 4.4.3 两种模型在低压运放优化中应用 |
| 4.4.4 两种性能参数模型的优缺点比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于数值积分的 IC 成品率估计方法 |
| 5.1 MC 法及其局限性 |
| 5.1.1 MC 法估计成品率的数学原理 |
| 5.1.2 MC 法的缺点 |
| 5.2 方差减少技术 |
| 5.2.1 拉丁超立方体抽样 |
| 5.2.2 重要重抽样 |
| 5.3 基于数值积分的 IC 成品率估计法 |
| 5.3.1 成品率估计的新思路 |
| 5.3.2 Box-Cox 变换 |
| 5.3.3 OA-MLHS |
| 5.3.4 方法的实施步骤 |
| 5.4 基于 Box-Cox 变换和 OA-MLHS 联合提高成品率估计精度的原理 |
| 5.5 成品率估计方法的算例比较 |
| 5.5.1 精度比较的数学指标 |
| 5.5.2 OTA-C 滤波器的成品率估计 |
| 5.5.3 二次性能函数的成品率估计 |
| 5.5.4 成品率估计方法的优缺点总结 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于截尾数据的成品率估计方法研究 |
| 6.1 基于截尾数据估计成品率的数学理论 |
| 6.2 截尾样本的检验法 |
| 6.2.1 常用的正态性检验法简介 |
| 6.2.2 正态性检验法识别截尾样本的功效比较 |
| 6.3 基于截尾数据估计成品率的方法分析 |
| 6.3.1 传统的成品率估计方法 |
| 6.3.2 极大似然估计法 |
| 6.3.3 矩估计法 |
| 6.3.4 卡方估计法 |
| 6.4 Box-Cox 变换的适用性讨论 |
| 6.5 基于过程能力指数估计成品率的经验公式 |
| 6.5.1 成品率与过程能力指数的关系 |
| 6.5.2 经验公式的建立及其使用条件 |
| 6.6 应用实例分析与比较 |
| 6.6.1 使用随机模拟的性能比较 |
| 6.6.2 实例验证 |
| 6.6.3 成品率估计方法的优缺点总结 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 本文的主要贡献 |
| 7.2 后续的工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 博士期间工作成果 |
| 附录 |
（9）基于信息融合的动量轮可靠性评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 动量轮可靠性研究现状 |
| 1.2.2 信息融合研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文结构安排 |
| 第二章 Bayes理论基础 |
| 2.1 Bayes定理 |
| 2.1.1 Bayes方法的特点 |
| 2.1.2 Bayes方法的优点 |
| 2.1.3 Bayes公式 |
| 2.2 Bayes估计 |
| 2.2.1 Bayes点估计 |
| 2.2.2 Bayes区间估计 |
| 2.3 Bayes先验分布的确定 |
| 2.3.1 贝叶斯假设 |
| 2.3.2 Jeffreys先验分布 |
| 2.3.3 共轭先验分布 |
| 2.3.4 最大熵先验分布 |
| 2.3.5 多层先验分布 |
| 2.4 Bayes后验分布的计算 |
| 2.4.1 M-H抽样算法 |
| 2.4.2 Gibbs抽样算法 |
| 2.5 OpenBUGS软件简介 |
| 2.5.1 收敛性分析判断 |
| 2.5.2 zeros-ones转换方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于D-S证据理论与Bayes方法融合寿命数据的动量轮可靠性评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Weibull分布简介 |
| 3.3 证据理论基础 |
| 3.3.1 识别框架 |
| 3.3.2 基本概率分配 |
| 3.3.3 信任函数与似然函数 |
| 3.3.4 Dempster合成规则 |
| 3.4 基于D-S证据理论与Bayes方法融合寿命数据的可靠性评估 |
| 3.4.1 融合失效寿命数据和右截尾寿命数据的模型构建 |
| 3.4.2 基于D-S证据理论融合专家知识构建先验分布 |
| 3.4.3 基于Bayes方法的参数估计 |
| 3.5 案例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于性能退化的动量轮可靠性评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于标准Wiener过程的可靠性评估 |
| 4.2.1 标准Wiener过程简介 |
| 4.2.2 标准Wiener过程的退化数据建模 |
| 4.2.3 标准Wiener过程的首达时间分布与可靠性评估 |
| 4.3 基于随机效应Wiener过程的可靠性评估 |
| 4.3.1 随机效应Wiener过程的退化数据建模 |
| 4.3.2 随机效应Wiener过程的首达时间分布与可靠性评估 |
| 4.4 模型比较准则 |
| 4.4.1 AIC准则 |
| 4.4.2 BIC准则 |
| 4.4.3 DIC准则 |
| 4.5 案例分析 |
| 4.5.1 标准Wiener过程下的参数估计 |
| 4.5.2 随机效应Wiener过程下的参数估计 |
| 4.5.3 模型的选择与动量轮的可靠性评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于多源信息融合的动量轮可靠性评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 融合退化数据和伯努利数据的总体可靠性评估 |
| 5.2.1 融合退化数据和伯努利数据的模型构建 |
| 5.2.2 融合退化数据和伯努利数据模型的参数估计 |
| 5.3 融合退化数据和寿命数据的总体可靠性评估 |
| 5.3.1 融合退化数据和寿命数据的模型构建 |
| 5.3.2 融合退化数据和寿命数据模型的参数估计 |
| 5.4 融合退化数据、寿命数据和伯努利数据的总体可靠性评估 |
| 5.4.1 融合退化数据、寿命数据和伯努利数据的模型构建 |
| 5.4.2 融合退化数据、寿命数据和伯努利数据模型的参数估计 |
| 5.5 融合总体产品多源信息的个体产品实时可靠性评估 |
| 5.5.1 个体产品的实时可靠性建模 |
| 5.5.2 个体产品退化模型中未知参数先验分布的确定 |
| 5.5.3 个体产品的实时可靠性评估 |
| 5.5.4 个体产品实时可靠性评估基本步骤 |
| 5.6 案例分析 |
| 5.6.1 融合多源信息的动量轮总体可靠性评估 |
| 5.6.2 融合动量轮总体多源信息的单个动量轮实时可靠性评估 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与取得的成果 |
（10）交互作用分析与Ⅰ型错误控制中的若干问题（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 常用缩写词中英文对照表 |
| 前言 |
| 第一部分 交互作用分析 |
| 1.1 交互作用概述 |
| 1.1.1 交互作用的定义 |
| 1.1.2 交互作用的分类 |
| 1.1.3 相加交互作用与相乘交互作用的关系 |
| 1.1.4 交互作用的研究意义 |
| 1.1.5 交互作用的国内外研究进展 |
| 1.2 交互作用分析过程 |
| 1.2.1 研究设计 |
| 1.2.2 分析模型 |
| 1.2.3 评价指标 |
| 1.2.4 程序实现 |
| 1.2.5 结果报告 |
| 1.2.6 实例分析 |
| 1.3 交互作用分析中的常用技术和问题 |
| 1.3.1 常用数据变换 |
| 1.3.2 多重共线性问题 |
| 1.3.3 常用分析技术 |
| 1.3.4 标准化回归系数 |
| 1.3.5 交互效应与非线性效应 |
| 1.3.6 缺失值 |
| 1.4 交互作用的筛选 |
| 1.4.1 一阶段法 |
| 1.4.2 多阶段法 |
| 1.4.3 其他 |
| 第二部分 Ⅰ型错误控制 |
| 2.1 Ⅰ型错误控制概述 |
| 2.1.1 一个假设检验中的基本概念 |
| 2.1.1.1 一个假设检验中错误控制 |
| 2.1.1.2 从诊断试验看Ⅰ型错误 |
| 2.1.2 m个假设检验中的Ⅰ型错误控制 |
| 2.1.2.1 FWER控制 |
| 2.1.2.2 FDR控制 |
| 2.1.2.3 FDR(或pFDR)、local FDR与q值估计 |
| 2.1.2.4 小结 |
| 2.1.3 常用公式 |
| 2.1.4 常用指标 |
| 2.1.5 π0或m0的估计与自适应方法 |
| 2.1.6 常用软件及其实现 |
| 2.2 闭包检验与分层分析 |
| 2.2.1 闭包原理与闭包检验 |
| 2.2.2 闭包检验与序贯法 |
| 2.2.3 闭包检验与P值合并方法 |
| 2.2.4 闭包检验与固定顺序检验、守门法 |
| 2.2.5 闭包检验与组间比较 |
| 2.2.6 截尾闭包检验与序贯法 |
| 2.2.7 截尾闭包检验与两两比较 |
| 2.3 相关的处理 |
| 2.3.1 传统方法与相关 |
| 2.3.2 对相关结构建模 |
| 2.3.3 保留数据的相关结构 |
| 2.2.3.1 重抽样技术 |
| 2.2.3.2 伪变量 |
| 第三部分 Model-X knockoffs框架用于高维变量选择中的Ⅰ型错误控制 |
| 3.1 Model-X knockoffs框架结合不同正则化方法控制FDR的模拟研究 |
| 3.2 Model-X knockoffs框架结合SIS控制FDR的模拟研究 |
| 3.3 Model-X knockoffs框架结合两阶段方法在交互作用筛选中Ⅰ型错误控制的探讨 |
| 总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 交互作用分析 |
| 附录1.1 logisitc回归中基于Wald检验的样本量计算推导 |
| 附录1.2 logisitc回归中相乘交互作用和相加交互作用的样本量计算推导 |
| 附录1.3 常用分析模型(binary exposure and binary confounder)基于Wald检验的样本量计算公式中V的计算 |
| 附录1.4 线性回归模型的样本量计算的推导 |
| 附录1.5 McClelland等(2017)模拟数据的分析程序与结果 |
| 附录1.6 线性回归中模型总的多重共线性诊断指标汇总 |
| 附录1.7 线性回归中单个变量多重共线性的诊断指标汇总 |
| 附录2 Ⅰ型错误控制 |
| 附录2.1 多重检验相关的专题着作列表 |
| 附录2.2 多重检验相关的综述(不完整收集) |
| 附录2.3 多重检验相关书籍的书评(不完整收集) |
| 附录2.4 国内多重检验相关的综述与标准(不完整收集) |
| 附录2.5 Model-X knockoffs框架结合正则化方法的模拟结果1线性回归,A=4 |
| 附录2.6 Model-X knockoffs框架结合正则化方法的模拟结果2线性回归,A=6 |
| 附录2.7 Model-X knockoffs框架结合正则化方法的模拟结果3 logistic回归,A=8 |
| 附录2.8 Model-X knockoffs框架结合正则化方法的模拟结果4 logistic回归,A=14 |
| 附录2.9 Model-X knockoffs框架结合SIS的模拟结果 |
| 附录2.10 Model-X knockoffs框架结合Lasso用于两阶段交互作用筛选方法模拟结果,强边际原则 |
| 附录2.11 Model-X knockoffs框架结合Lasso用于两阶段交互作用筛选方法模拟结果,弱边际原则 |
| 综述 高维变量选择中的Ⅰ型错误控制综述 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
四、复杂截尾资料的统计学处理（论文参考文献）
- [1]高速铁路车载地震紧急处置装置硬件可靠性建模及评估方法研究[D]. 李京生. 中国铁道科学研究院, 2020(01)
- [2]东天山荒漠戈壁多元素区域地球化学勘查方法对比解析[D]. 林鑫. 中国地质科学院, 2015(08)
- [3]岩体力学参数推断的Bayes方法及截尾可靠度的研究与应用[D]. 毕忠伟. 中南大学, 2008(12)
- [4]基于截尾的稳健惩罚Logistic回归和稳健惩罚Cox回归及在组学数据分析中的应用[D]. 孙红卫. 山西医科大学, 2020(12)
- [5]中英双向互译中译者注意资源分配研究 ——基于键盘记录和眼动追踪的实证分析[D]. 冯佳. 北京外国语大学, 2017(02)
- [6]复杂截尾资料的统计学处理[J]. 方积乾. 应用数学学报, 1977(04)
- [7]基于可靠性的民用飞机计划维修的决策方法[D]. 李怀远. 南京航空航天大学, 2016(11)
- [8]模拟集成电路性能参数建模及其参数成品率估计算法的研究[D]. 梁涛. 西安电子科技大学, 2013(10)
- [9]基于信息融合的动量轮可靠性评估[D]. 喻康. 电子科技大学, 2019(01)
- [10]交互作用分析与Ⅰ型错误控制中的若干问题[D]. 王慧. 山西医科大学, 2020(11)