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关键词： 元模型   重要抽样密度   可靠性分析   极小失效概率   分层加权聚类策略  

摘要： 在自适应训练功能函数代理模型的基础上，元模型重要抽样方法可以逼近求解失效概率的最优重要抽样密度，因此其可以高效解决可靠性分析问题。然而，在面对极小失效概率时，元模型重要抽样密度中包含的归一化因子的求解十分耗时。为此，本文建立了极小失效概率估计的元模型二次重要抽样法。在所建方法中，分层加权聚类策略被设计来二次构造归一化因子估计的重要抽样密度，提高了归一化因子的估计效率。算例结果表明，在精度一致的条件下，本文方法的效率不低于已有的元模型重要抽样方法，且对于极小失效概率估计问题，本文方法的效率远高于已有的元模型重要抽样方法。

关键词： Omicron变异株   甲型流感病毒   儿童  

摘要： 目的探讨新型冠状病毒Omicron变异株感染与甲型流感病毒感染所致门诊发热儿童的临床特征及实验室指标差异,为儿童早期辅助诊断和防治提供参考。方法回顾性分析2022年12月及2023年3-4月分别就诊于西北妇女儿童医院儿童发热门诊的249例新型冠状病毒Omicron变异株感染患儿与730例甲型流感病毒感染患儿的临床资料。同时以2023年1-2月进行体检的277名健康儿童作为对照,比较Omicron或甲型流感病毒感染后,患儿血液中C反应蛋白(CRP)、白细胞计数(WBC)、中性粒细胞计数(NC)、淋巴细胞计数(LC)、单核细胞计数(MC)和血小板计数(PLT)水平,并计算中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、淋巴细胞/单核细胞比值(LMR)和血小板/淋巴细胞比值(PLR)。结果两组病毒感染患儿中,Omicron感染以婴儿(<1岁)及幼儿(1~3岁)为主,体温多为低热和中度发热,而甲型流感病毒感染多以幼儿(1~3岁)及学龄前儿童(>3~6岁)为主,体温多为中度发热和高热。两组患儿的呼吸道症状相似,多表现为咳嗽、流涕等;而非呼吸道症状如头痛、乏力、嗜睡和肌肉酸痛,甲型流感病毒感染患儿发生率显著高于Omicron感染患儿,差异有统计学意义(χ^(2)=22.010,P<0.001)。与健康儿童相比,两组患儿体内NC、MC、CRP、NLR和PLR明显升高(Z=5.851,P<0.001),WBC、LC、PLT和LMR则明显降低(Z=6.423,P<0.001),且Omicron感染患儿PLT水平显著低于甲型流感病毒感染患儿(Z=6.782,P<0.001),差异均有统计学意义。受试者工作特征(ROC)曲线显示,LMR、LC、PLT、NLR对儿童Omicron感染,LMR、LC、NLR、PLR对儿童甲型流感病毒感染患儿的不同发育阶段均展示出较高的诊断效能。结论Omicron和甲型流感病毒感染引起的发热患儿在年龄分布、发热特征、非呼吸道症状及实验室指标上存在显著差异。

关键词： 研究对象   抽样方法   撰写要点   干预措施   类实验研究  

摘要： 类实验研究方法撰写要点包括以下内容。①研究对象:描述研究对象的抽样方法、纳入与排除标准、征集研究对象、数据收集的单位和场所等。说明样本量的计算方法及分组方法,并指出为减少因非随机化而导致的偏倚所采取的措施。注意研究对象的纳入和排除标准勿重复,切忌将研究对象的抽样方法和分组方法混为一谈。②干预措施:该部分能够体现文章的亮点,应对各试验组及对照组的干预措施进行详细描述,一般应该说明由谁、在什么时间、通过什么形式、对什么样的对象、进行何种干预等内容。③研究目的:明确研究目的与研究假设。

关键词： 非经济普查年   规模以下工业调查   分层二重抽样   抽样方差   双重抽样框   HT估计量  

摘要： 规模以下工业调查所提供的经营活动指标对于工业统计至关重要。国家现行方案依据最新经济普查数据构建双重抽样框,从中抽取固定样本连续调查多年,以构造非经济普查年规模以下工业经营活动指标的HT估计量。目前,规模以下工业单位流动性高且变动频繁,将直接影响固定样本对非经济普查年目标总体的代表性。因此,提出在非经济普查年,采用基于双重抽样框的分层二重抽样方法。每年度先抽取一个大样本用于估计规模以下工业总体的新增率、消亡率以及规模大小。再利用一个较小的第二重样本进行实际调查,并结合由第一重样本所得数据优化的抽样权数,最终给出规模以下工业总体总量估计。推导其抽样偏差和方差,构造基于刀切法的方差估计量。针对非经济普查年规模以下工业营业收入总额的估计,验证了新方法相较于现行固定样本HT估计量的精度更高。该研究有助于提高非经济普查年规模以下工业调查经营活动指标估计的可靠性,并为相关调查方案设计提供理论依据。

关键词： 离心通风机   CFD仿真   不确定性评价   点估计   区间估计  

摘要： CFD数值模拟技术为装备的外形气动力学分析、内部流动优化及性能参数评价提供重要的验证手段。然而，仿真模型参数、网格稀疏及湍流模型等因素都影响到CFD仿真结果的准确性，研究这类因素对CFD模拟结果准确性的影响，对指导改良评价过程具有普遍意义。基于9-19.4A型离心通风机气动仿真模型，对网格质量、湍流模型对仿真结果的准确性进行分析与研究，寻找与实验结果吻合性较高的CFD网格与湍流模型参数，并对该CFD仿真参数下的气动效率模拟精度进行不确定性评价。提出以多步仿真结果为基础，进行灰自助生成衍生出更多的气动仿真效率数据，在信息熵理论的基础上分析其概率密度函数、点估计和区间估计，得出不确定性评价参数。实例分析结果表明：计算精度总体上随着网格的加密而提高，湍流模型对CFD仿真结果的影响比较明显，9-19.4A型离心通风机的气动效率的估计不确定度为0.54682%，在模拟仿真中存在0.5%左右的浮动效率误差是正常的。

关键词： 抽样方法   抽签法   简单随机抽样   分层抽样  

摘要： 题型1:抽样方法要掌握两种抽样方法,即简单随机抽样和分层抽样。简单随机抽样包括抽签法和随机数表法;分层抽样又叫按比例抽样,其抽样比p=(样本容量n)/(总体容量N)。无论哪种抽样,抽到每个个体都是等可能的。

关键词： 锂电池   健康状态   白鹭群优化算法   高斯过程回归   区间估计  

摘要： 锂离子电池健康状态估计直接影响锂电池系统的安全性与可靠性,是电池管理系统中的一项重要功能。针对现有数据驱动的SOH估计方法中存在的缺乏不确定性表达、训练数据与测试数据未完全解耦等问题,本工作提出了一种基于白鹭群优化与高斯过程回归相结合的SOH估计方法。首先,从同类电池的充电电压、电流及弛豫电压信息中提取与电池老化相关的健康特征,并通过Pearson相关分析法筛选出与电池容量相关性高的健康特征。随后,采用平方指数核函数的高斯过程回归模型进行SOH估计,采用白鹭群优化算法优化GPR模型中超参数。最后,选取同济大学数据集中的NCA和NCM两类电池数据进行实验,验证所提模型的准确性与鲁棒性。实验结果表明,所提方法能够有效提高SOH估计的精度与可靠性。对于所测电池类型中,SOH估计误差的最大RMSE和MAE分别为0.0028和0.22%,相较于传统的GPR模型,误差指标分别降低了58.82%和57.69%。此外,该方法还能够实现SOH区间精准估计,避免高估电池SOH造成的安全问题。

关键词： 分层抽样   不平衡数据   社区发现   样本分配额  

摘要： 随着信息技术的发展和数据量的急剧增长,如何有效地从大数据中提取有代表性的子样本成为一个重要的研究问题。传统的抽样方法在相对平衡的样本中表现良好,但在处理不平衡数据方面存在不足。为了解决这个问题,创新地提出了分层抽样平衡估值方法(SSBE)。该方法通过调整各层抽样概率引入平衡约束条件来优化样本分配额,降低了不平衡率。模拟研究表明SSBE方法保留了原有数据分布特征并且显著降低了不平衡率。在社区发现的背景下,SSBE的错聚类率和权衡指数TOI都表现良好。最后将SSBE应用到首尔自行车数据集中,结果表明该方法在具有较好的聚类效果的同时显著提升了计算效率。

关键词： 水污染溯源   MCMC   COMSOL   等距随机抽样   MH算法   ERS-TSMH算法  

摘要： 针对经典MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法求解河流水污染源信息(排放量、排放时间和排放位置)时初始点的选取和接受率不高导致的计算效率低下问题,通过COMSOL仿真软件构建污染物二维扩散模型,利用不同算法对比分析了上述两方面对水污染溯源结果的影响,并由此提出了基于等距随机抽样方法(equidistant random sampling)的两阶段多链Metropolis Hastings算法(ERS-TSMH).仿真结果表明,传统的MH算法和TSMH算法在求解时易陷入局部最优值或不收敛的情况,前者接受率在20%左右,后者却达到近50%;多链ERS-MH算法提高了反演的准确性,但经过10 000次左右迭代后收敛,效率低下;多链ERS-TSMH算法在保证溯源精度的同时,在5 000次左右迭代后收敛,效率显著提高且表现出高稳定性和可靠性.

关键词： 农产品   抽样   质量安全   监测  

摘要： 在保障食品安全中,农产品质量安全监测是核心环节,抽样方法是否规范与科学直接影响农产品质量安全监测结果的公信力。本文通过文献分析、实地调研、程序分析、案例研究,对农产品质量安全监测规范抽样程序进行系统探讨,提出了种植产品抽样中的方法论与要点,包括抽样前的准备工作、抽样原则、抽样方法、样品制备等,总结出农产品的抽样口诀,即一随机、二询问、三查看、四抽取。经过研究可知:基于严谨的抽样方案、抽检方法及农产品抽样口诀,可以降低抽样成本与资源浪费,显著提升高风险农产品的抽检命中率,有利于提高农产品质量安全监测结果的公信力。