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关键词： 酱卤肉制品   小波包分解   差分自回归移动平均模型   广义自回归条件异方差模型   区间估计  

摘要： 针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型进行预测;在区间估计部分,使用广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedast,GARCH)模型对残差进行预测。本实验将建立的WPD-ARIMA-GARCH组合模型运用于某地区酱卤肉制品的风险预测,结果表明2019年的3月底和7月底该地区的酱卤肉制品安全风险较高,与实际情况相符;同时,该模型在10个不同地区的酱卤肉制品风险预测中,均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.626、0.806和20.824;其90%置信区间的预测区间平均宽度和覆盖宽度标准值均为0.024,可以覆盖所有真实值。该模型具有较高的预测精度和较低的误差,能对酱卤肉制品质量安全起到风险防控作用,可为日常食品安全监管提供相应的技术支持。

关键词： 计算机程序   电子公告   联机网络   数据库   文献类型标志   个人著者   学位论文   电子文献  

摘要： 1.文献类型标志如下:普通图书M,会议录C,汇编G,报纸N,期刊J,学位论文D,报告R,标准S,专利P,数据库DB,计算机程序CP,电子公告EB。会议录包括座谈会、研讨会、学术年会等会议的文集;汇编包括多著者或个人著者的论文集,也可标注为M。电子文献载体类型标志如下:磁带MT,磁盘DK,光盘CD,联机网络OL。

关键词： HMC方法   Velocity Verlet积分器   RASV模型   方差伽马分布  

摘要： Hamilton Monte Carlo (HMC)方法是一种常用的快速抽样方法.在对哈密顿方程进行抽样时,HMC方法使用Leapfrog积分器,这可能造成方程的位置及动量的迭代值在时间上不同步,其产生的误差会降低抽样效率及抽样结果的稳定性.为此,本文提出了IHMC(Improved HMC)方法,该方法用Velocity Verlet积分器替代Leapfrog积分器,每次迭代时都计算两变量在同一时刻的值.为验证方法的效果,本文进行了两个实验,一个是将该方法应用于非对称随机波动率模型(RASV模型)的参数估计,另一个是将方法应用于方差伽马分布的抽样,结果显示:IHMC方法比HMC方法的效率更高、结果更稳定.

关键词： 命中精度   圆概率误差   区间估计   精度检验   一致性分析  

摘要： 针对制导武器命中精度估计方法和检验方法存在的联系以及原理性差异,对两种命中精度评定方法的一致性进行了研究。从双方风险角度研究了小子样条件对命中精度点估计和区间估计方法的影响,明确了提升命中精度评定准确性的手段;在分析命中精度指标与检验方法关系基础上,通过将双方风险与区间上界估计方法进行比较,明确了命中精度指标为备择假设的检验方法;从双方风险层面进一步分析了区间估计方法与检验方法的一致性。结果表明:对于区间估计方法和检验方法,通过合理调整置信水平参数和检出比参数,能够实现两种方法双方风险的一致性,但两种评定方法理论基础不同,进行精度评定会存在评定结论不一致的现象,该现象出现概率与制导武器自身精度有关。

关键词： 人机共融决策   决策扩展   算法规避   点估计   区间估计  

摘要： 决策者对算法的态度及采纳程度是实现人机共融决策扩展中的关键议题。但目前关于算法预测的不同呈现方式的影响尚缺乏深入探究。本文以两个典型的人机共融决策场景为研究情境,设计了三个层层递进的在线随机对照实验,探究智能算法预测结果以点估计及带有不同置信度的区间估计等形式呈现对人类决策者采纳程度的影响及背后的原因。研究发现人类决策者对以不同形式呈现的同一算法预测的采纳存在行为偏误。研究提出并验证了可解释这一行为偏误的一种认知捷径,据此设计了一种可消弭该偏误的算法预测结果展示方式,通过实验验证其效果并分析决策者间的异质性。本研究结论具有清晰的因果识别及可操作性,对人机共融决策相关理论及实践具有一定的贡献。

关键词： 电力系统   故障评估   连锁故障演化程度   设备风险  

摘要： 电力系统连锁故障演化程度评估是预防和控制电力系统连锁故障的重要手段之一。为更好地控制故障发生,提出了电力系统连锁故障演化程度评估算法,包括构建电力系统的连锁故障模型,刻画连锁故障发展动态过程,高效获取故障数据,提取电力系统的故障演化节点特征,采用随机抽样方法仿真连锁故障抽样,按比例估算系统的总体风险值,为电力系统连锁故障的预防和控制提供有力的支持。实验结果表明:电力系统连锁故障演化程度评估算法进行测试后的故障数量与实验设定的故障数量趋于一致,精准度较高,由此可见,电力系统连锁故障演化程度评估算法具有重要的实际意义和应用价值。

关键词： Sylvester-Kac矩阵   奇异值   Gerschgorin圆盘   区间估计  

摘要： 利用n+1阶置换矩阵,将Sylvester-Kac矩阵化为一个主对角线上2个零块,斜对角线上2个非零块的四分块矩阵,再利用矩阵A的奇异值分解问题等价于矩阵AA^(*)的特征值分解问题的关系,以及矩阵的Gerschgorin圆盘定理、Hermite矩阵、半正定矩阵的性质,获得了这个三对角矩阵的m个奇异值的区间估计,还获得了这个矩阵的谱半径的区间估计.

关键词： 颈动脉校正血流时间   颈动脉峰流速变异度   每搏变异度   全身麻醉   老年  

摘要： 目的 评估颈动脉校正血流时间(FTc)和颈动脉峰流速变异度(ΔVpeak)对老年胃肠道手术患者全麻诱导机械通气时每搏量变异度(SVV)≥13%的预测能力。方法 选取合肥市第一人民医院于2021年7月—2022年12月行腹腔镜胃肠道手术的患者60例。于气管插管后5 min(T1)测定超声参数和血流动力学参数。SVV≥13%为容量有反应组(R组);SVV<13%为容量无反应组(N组),各纳入30例患者。完成容量负荷试验后5 min(T2),再次测量相同的血流动力学参数。采用Pearson相关性分析研究超声参数与SVV的相关性,采用ROC曲线评估FTc和ΔVpeak预测SVV≥13%的能力。结果 R组患者麻醉诱导前(T0)至T2时点FTc明显低于N组患者,而ΔVpeak明显高于N组患者,差异均有统计学意义(P<0.05)。2组患者T2时点FTc明显高于同组T0时点,而T2时点ΔVpeak明显低于同组T0时点,差异均有统计学意义(P<0.05)。FTc预测SVV≥13%的灵敏度为83.3%,特异度为76.7%;ΔVpeak预测SVV≥13%的灵敏度为80.0%,特异度为63.3%。FTc与SVV的相关性系数为-0.674,表明FTc和SVV呈负相关关系;ΔVpeak与SVV的相关性系数为0.765,表明ΔVpeak和SVV呈正相关关系。结论 FTc、ΔVpeak与SVV具有良好的相关性。FTc和ΔVpeak均能预测老年患者全麻期间的容量反应性。

关键词： 城市植物多样性   抽样调查   抽样方法  

摘要： 城市的快速发展导致城市植物多样性变化。准确掌握建成区内植物多样性的本底，有助于城市可持续人居环境建设和发展。而由于城市的高度人工化，植物多样性的空间分布不同于自然状态下的，因此研究切实可行的城市植物多样性调查方法，便于更好地指导城市植物多样性发展。文章基于3S技术，以漯河市为例，对城市植物多样性调查抽样方法展开研究，以期提供一定参考。

关键词： 不确定性   结构可靠性分析   气泡抽样方法   均匀抽样策略   梯度优化气泡抽样方法  

摘要： 随着工程环境的日益复杂和不确定性的增加,工程系统的安全性正面临着严峻挑战。在此背景下,工程结构的可靠性分析引起了越来越广泛的关注。可靠性分析的核心目标是通过综合考虑各种不确定性因素,评估工程结构在其设计寿命内能够保持功能完整性和结构安全性的概率。为了实现这一目标,诸多可靠性分析方法被相继提出,其中数值模拟方法因其原理简单和通用性强的优点而得到广泛应用。然而,该方法通常需要评估大量的样本,特别是对于小失效概率的工程问题,其计算成本十分高昂,需要消耗大量的计算资源与时间。为了克服这一困难,本文对数值模拟方法进行了深入的调查与研究,具体研究内容总结如下: 提出了一种气泡抽样方法,其核心思想是分别在安全和失效域生成一系列气泡,落入这些气泡中样本的功能函数符号可以直接确定,无需经过真实功能函数的评估,大幅提高了抽样方法的计算效率。然后,提出了一种气泡优化模型,使得安全和失效气泡模型的构建更为高效和精确。引入均匀抽样策略,在气泡构建之前,依据随机参数分布特征生成少量的样本点并评估其安全状态,从而使被评估过的均匀分布样本可在构造气泡过程中重复使用,进一步改进了气泡抽样方法的效率。最后,通过六个数值和工程算例说明了该方法的计算精度与效率。 改进了气泡优化模型,并据此发展了一种梯度优化气泡抽样方法,该方法针对气泡抽样方法的局限性进行了改进。对于梯度优化气泡抽样方法,允许相同类型的不同气泡之间的重叠,以增强气泡边缘和失效边界附近的空间覆盖能力。在这种情况下,更多的样本能够落入气泡内,从而进一步降低了计算成本。此外,为了提高气泡构造的效率,提出了气泡梯度迭代算法。该迭代算法可有效避免因初始样本量不足而出现计算误差过大的问题。因此,该方法在确保精度的同时,大大提高了采样方法的可靠性分析计算效率。此外,通过算例验证了所提方法的精度与有效性。 建立了一种重要性气泡抽样方法,该方法引入重要性抽样的思想,通过将随机参数的抽样中心转移到最可能失效点,以此来增加失效样本的数目。此外通过在最可能失效点周围生成安全与失效气泡,使大量的重要性样本落入气泡范围来避免真实功能函数的评估,进一步提高了可靠性分析的计算效率。此外,通过两个算例说明了重要性气泡抽样方法的有效性。