导读:本文包含了多样本论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:可靠性数据库,OREDA,失效率
多样本论文文献综述
毛启瑞,肖家麒[1]（2019）在《第七十叁讲：基于OREDA多样本失效事件的设备可靠性估计方法与应用》一文中研究指出OREDA数据库的形成经历了9个阶段共计38年,目前已经相对成熟。其发展历程对于构建符合我国石油化工行业特征的可靠性数据库具有重要借鉴意义。本文在充分研究OREDA设备可靠性数据估算方法的基础上,结合了国内某石化企业十年间的具体失效事件,对压力变送器的失效率进行估计。(本文来源于《仪器仪表标准化与计量》期刊2019年05期）
陈江,陈俊梁[2]（2019）在《基于GSA的变压器局部放电多样本逼近定位方法》一文中研究指出通过小波包分析滤出超声信号白噪声,提高了时延估计精度,再采集多组样本进行定位,计算每组样本的定位结果,利用各组样本的定位结果逼近真实放电位置。(本文来源于《变压器》期刊2019年10期）
陈建勋,江俏苇,于姝[3]（2019）在《东道国腐败是否降低了FDI流入量?——来自多样本多方法的检验》一文中研究指出针对一些发展中国家存在"高腐败,高FDI流入"的反常现象,本文借鉴和比较腐败的"帮助之手"和"掠夺之手"理论,采用多方法、多样本、多测量的研究方式,从叁个层面(跨国层面、省际层面和企业层面)系统检验了东道国腐败与FDI流入量之间的关系。在克服内生性的基础上,采用跨国面板数据、省际面板数据、省际与微观企业的嵌套面板数据,本文的统计检验结果表明:在跨国层面和省份层面,腐败对FDI流入量的线性和非线性影响均不显着。在微观企业层面,省份层面的腐败对企业层面FDI流入量的线性和非线性影响也不显着。但是,通过对腐败进行分类比较后发现,高层腐败与企业层面的FDI流入量之间具有显着的倒U形关系,从而本文的研究佐证了腐败影响效应的折中理论。本文的研究深化与细化了对不同类型腐败作用机制的认识,更加全面地检验了腐败与FDI流入量之间的复杂关系。(本文来源于《世界经济文汇》期刊2019年05期）
宫志华,段鹏伟,刘洋,陈春江,吕海东[4]（2019）在《多样本遗传算法在武器外弹道组网试验中的应用》一文中研究指出针对武器试验外弹道组网测量模式,为保证弹道测量精度最优,对测试设备优化布站进行研究。以弹道逐点最小二乘解算模型为基础,弹道参数累积总误差的均方差为精度评价标准,考虑实际情况对解空间构成的非线性约束条件,通过聚焦遗传算法概率特性,设计以Monte Carlo实验和种群罚函数检验为特征的完备多样本遗传算法,实现优化问题的可靠求解。利用设计的遗传算法,对一种光学、雷达设备组网测试优化布站问题作500次Monte Carlo仿真实验,通过结果统计分析确定了全局最优解,并与传统布站方法进行了比较。仿真结果表明:多样本算法降低了遗传算法概率特性影响,以大概率事件锁定全局最优解,确保了最优解的有效性和可信度,符合工程实际应用。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年07期）
范谨麒[5]（2019）在《多样本多维数据的智能分类预测模型及其应用》一文中研究指出多样本多维数据是指由大量的具有多维属性的样本组成的数据集。此类数据普遍存在于材料、医疗、航空航天、电力电子等领域,通过挖掘和分析这些数据,构建预测模型,可推演出上述领域中某个指定目标变量的可能性结果。然而,尽管近年来大数据分析与预测理论获得了较大发展,但因上述多样本多维数据具有模糊性、不确定性、耦合性和多维属性特性,直接采用现有的机器学习算法和统计分析方法,较难获得高预测精度。本课题的研究目的是提出多样本多维数据分析与智能预测理论与方法,并应用它解决牙周炎疗效的分类预测问题,也为其他领域的多样本多维数据挖掘与预测提供可借鉴的方法。本文的主要创新性工作包括:(1)在分析一维云的基础上,为了适应数据多维度的特性,分别提出了二维云模型和多维云模型构建方法,给出了二维和多维前件云产生云滴的算法过程和二维与多维单规则发生器的算法步骤,解决了多样本多维数据的模糊性和不确定性引发的预测精度低的问题。(2)在详细分析Xgboost、PCA和BP神经网络的优缺点的基础上,提出了Xgboost-PCA-BPNN组合预测算法,降低了多样本多维数据的耦合性和多维性对预测性能的影响,提升了预测准确度。(3)在分析北京某口腔医院牙周炎治疗过程4.5万例位点数据的基础上,分别将所提出的多维云模型和Xgboost-PCA-BPNN组合预测算法应用于牙周炎治疗效果预测,获得了较好的预测效果。测试结果表明,Xgboost-PCA-BPNN组合预测算法精度达82%,优于多维云模型和其他机器学习方法,如逻辑回归、Xgboost和Xgboost-逻辑回归组合算法。(本文来源于《冶金自动化研究设计院》期刊2019-06-01）
唐兴芸,罗明燕[6]（2019）在《多样本尺度参数的非参数检验》一文中研究指出当总体不是正态时,对它们的尺度参数进行检验,通常采用非参数检验的方法。本文就多样本尺度参数非参数检验的不同的方法及其原理进行了归纳整理,并通过实例对这些检验的功效进行了比较。(本文来源于《科技风》期刊2019年06期）
刘佳俊,胡大裟,蒋玉明[7]（2019）在《基于MapReduce的多样本基因鉴定并行优化模型》一文中研究指出针对基因变异鉴定存在数据规模大、复杂度高、计算时间过长等问题,提出一种基于MapReduce的多样本基因鉴定并行优化模型。该模型主要将基因数据划分为小规模数据组并分配在多个节点并行,并对高性能计算平台节点的负载分配优先级进行动态判定。实验结果表明,使用该模型的并行数量平均每增加一倍,运算时间平均减少32%,计算效率也有较大提升。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2019年03期）
赵静,孙桓五,边轩毅[8]（2019）在《手柄造型的多样本逆向设计研究》一文中研究指出为满足用户舒适性需求,获得人体适应范围更大的手柄造型,提出了基于关键点的多样本逆向设计方法。该方法通过采集多个目标样本的关键点坐标数据,以最优的百分位数作为最终数据进行模型重建和设计制造。在该方法的指导下,以挖掘机操作手柄造型设计为例,通过人机实验获得了多个油泥样本,选用优化的关键点数据逆向设计生成一款操作手柄造型。应用快速原型技术实现了产品的实体化,与单一样本的逆向设计造型相比,多样本逆向设计的结果在满足舒适性的基础上具有更广泛的人机适用性。(本文来源于《太原理工大学学报》期刊2019年01期）
张朝[9]（2018）在《适用于多样本类型PCR-金磁微粒层析法直扩技术平台的建立及其在基因分型中的应用》一文中研究指出随着全球人口老龄化程度日益加深,人类寿命延长的同时也面临着慢性疾病对健康的致命威胁,针对高血脂、高血压、糖尿病等大规模疾病患者人群的早期监测,结合药物干预和随访,实施对生命全周期的健康管理备受关注。慢性疾病患者人群众多,但个体之间存在明显差异,不同患者的疾病表现以及对治疗药物的响应性往往大相径庭,这一方面源于个体间不同的发病机制,另一方面源于生活环境和遗传背景的不同。几年来,与精准医疗相关的基因检测在疾病早期筛查和干预中得到重视,构建普适、准确、快速、便捷的基因筛查适宜技术平台,在大规模慢病人群中实现基因筛查,对患者危险分层和精准治疗尤为迫切。常用的基因检测技术平台包括DNA测序、DNA芯片杂交、质谱技术以及荧光定量PCR等,这些方法因其准确性高、通量大而备受青睐,但仍受限于昂贵的设备投入、复杂的操作和专业人员的培训,此外,靶基因扩增保证正确的前提是对模板纯度和浓度范围高的要求,很难基于上述技术平台实现免DNA提取对靶片段的直接扩增,不同临床样本,如何实现简单的裂解处理并直接用于PCR扩增是影响基因检测实现快速筛查的主要技术瓶颈。常见的临床样本中往往含有PCR抑制因子,常用的基因检测技术需先从样本中分离核酸(如基因组DNA)并将其作为模板进行扩增。然而该过程操作步骤复杂、费时费力,多个样本同时提取操作还存在交叉污染的风险。而直接扩增,一方面由于不同来源和保存条件的样本中被细胞膜保护的DNA可释放到液体环境中的程度不同,导致扩增效率存在较大差异,另一方面,后续的检测技术平台如何满足在扩增产物中存在杂质时排除干扰准确判读结果更是一大挑战,因为直扩PCR产物中残留的血红素、血红蛋白等物质在荧光、质谱等技术平台中会带来背景,甚至干扰基因分型结果的判读。因此,采用临床样本直接扩增实现基因检测是临床实践亟需,特别是针对多样本类型(如全血、血斑、唾液和口腔拭子等),构建通用的免DNA提取直扩检测技术平台意义重大。近年来,本团队发明PCR-金磁微粒法,结合等位基因特异性扩增和磁性微粒层析技术,实现了基因分型的临床应用,以基因组DNA为模板,已成功将MTHFR C677T检测在育龄妇女或心血管患者人群开展叶酸代谢酶基因突变的检测。但基于该平台方法,如何免去冗长的DNA提取操作步骤,通过特异性引物设计的扩增,保证扩增产物准确,实现适用于多种样本类型直扩平台的构建,具有一定的挑战,但也具有可行性,因为作为终点检测层析装置样品垫和结合垫的组成,使得扩增产物中存在的血红蛋白等干扰物质可被有效滤过,通过检测条带的呈现,实现目视化判读结果,或通过磁学信号的数据记录,避免光学检测PCR产物存在的背景干扰,可以弱磁信号定量仪对扩增产物进行分析,这也是本研究立项的依据。为更好地满足临床需求,本研究建立了适于多种样本类型的基于PCR-金磁微粒层析法的直扩基因分型平台,包括分别建立用于全血、干血斑、唾液和口腔拭子的免DNA提取PCR直接扩增方法,和以金磁微粒为载体的PCR产物快速层析基因检测系统,将二者有效结合,在80分钟完成基因分型结果判读。以ALDH2基因Glu504Lys突变位点为研究对象,在上述四种类型临床样本的直扩中进行实践,同时探讨ALDH2基因多态性与硝酸甘油药物有效性的相关性,为临床医生提供基于基因检测结果,在药物使用的有效性、安全性以及指导个性化给药等方面提供关键建议。具体研究内容包括:1.建立PCR快速直扩方法。建立了简单通用的样本处理方法,使全血、血斑、唾液和口腔拭子等常见临床样本可以免去DNA提取步骤直接作为模板进行PCR反应。优选NaOH作为样本处理液,有效地释放样本中被细胞膜保护的核酸,适宜的碱性条件可以抑制临床样本中存在的PCR抑制剂。同时,通过对PCR程序的优化,使整个检测时间从样本采集到扩增结束保证在80分钟内完成。2.构建适用于特异性扩增产物终点分析的金磁微粒层析检测系统。建立了基于金磁微粒的层析检测系统,使仍存在血红蛋白等杂质的扩增产物在层析过程中过滤排除,结果通过目视化直接判读基因型,由于金磁微粒同时具有稳定的磁信号,检测结果还可通过检测线上的弱磁信号仪自动判读。3.对优化的PCR-金磁微粒层析直扩平台,在抗干扰能力、稳定性、特异性和灵敏度等方面进行系统评价。结果表明:(1)所建立的直扩平台具有较强的抗干扰能力,对含有500 mg/dL甘油叁酯的高血脂全血样本、含有20 mg/dL胆红素的高胆红素全血样本以及高度溶血样本对pH高达13.0的样本处理液耐受,均可准确检测,可满足临床常见复杂样本的直扩检测;(2)具有较强的稳定性。储存于室温、2°C-8°C以及-20°C的全血样本分别保存24小时、7天及3个月仍可准确检测;分别用3个批次PCR-金磁微粒层析系统检测,通过磁信号的读取,批间变异系数(CV值)C线小于4%,T线小于14%,批间稳定性较好;(3)具有良好的特异性。通过交叉反应验证,所建立平台能够准确地将只存在一个碱基差别的野生型基因和突变型基因加以辨别,未出现假阳性的检测结果;(4)灵敏度较高,实验证实该直扩检测系统最低检测限可达到为1.0×10~2 cells/μL,完全满足临床检测需求。4.通过设计临床实验确认PCR-金磁微粒层析直扩基因分型检测平台的准确性,以及ALDH2基因型与硝酸甘油药效之间的相关性。以1018个基因组DNA样本,200个全血样本,200个干血点样本,50个唾液样本和50个颊拭子样本为研究对象,通过直扩PCR-金磁微粒层析法对所有样本ALDH2基因进行检测,并以DNA测序法结果为对照。统计结果表明,以基因组DNA和全血/血斑为模板的大量样本临床试验统计结果,符合哈迪-温伯格遗传平衡法则;与金标准DNA测序结果对比,各样本类型测定结果准确性均达到100%,两种方法无显着差异。5.结合临床用药特点,统计分析也显示ALDH2基因型与硝酸甘油疗效显着相关。根据对ALDH2基因检测结果,对35例临床患者服用硝酸甘油的情况进行随访,分析药效与基因型的相关性,经统计分析认为基因型与药效具有相关性。综上所述,本研究首次建立了可同时适用于全血、血斑、唾液和口腔拭子等多种临床样本类型的免提取直扩PCR技术以及用于特异性扩增产物终点分析的金磁微粒层析系统,在充分释放样本中DNA的同时免去核酸提取复杂步骤,有效抑制样本中存在的PCR抑制剂活性,并通过层析系统过滤扩增产物中存在的血红蛋白等干扰物质,使检测结果准确可靠。该平台具有较高的特异性和灵敏度,且操作简便,从样本采集到获得基因型结果仅需80分钟。通过大量样本验证,成功将该检测系统应用于临床,为临床医生提供合理治疗方案,以及在药物使用的安全性、有效性及指导个体化用药提供关键指标。(本文来源于《西北大学》期刊2018-12-01）
田艺[10]（2018）在《基于多样本与零样本学习的人体行为识别研究》一文中研究指出人体行为识别是计算机视觉领域的研究热点之一,不仅具有重要的理论研究价值,还有着广泛的应用前景。近年来,尤其在公共安全领域受到了国家的高度重视。本论文依托于973计划课题《面向公共安全的社会感知数据处理》,开展了对面向社会公共安全需求的人体行为识别问题的研究。在现实应用场景下,用于社会公共安全领域的视频类社会感知数据具有以下两方面特点:一方面,其中包含现实环境场景下的复杂人体行为。另一方面,其中涉及海量无标签视频数据与诸多突发性未知类别人体行为。针对这两方面的数据特性,本论文重点研究了“现实场景下的多样本人体行为识别”与“无标签数据中的零样本人体行为识别”。首先,对于现实场景下的多样本人体行为识别,本论文主要致力于研究利用视频原始特征挖掘出具有高鲁棒性和强判别力的视频表示。以局部时空特征与词袋模型相结合的人体行为识别方法为基础,提出了两种基于稀疏编码的多样本人体行为识别方法,大大提高了现实场景下复杂人体行为的识别正确率。主要工作和贡献如下。(1)基于局部上下文线性编码的多样本人体行为识别方法。本文提出了基于上下文与局部信息的线性编码方法(CLLC),对各视频内特征点进行编码。然后采用基于组别的稀疏表示分类方法(GSRC),利用获得的编码系数对测试视频进行分类。CLLC编码方法利用局部约束项以及上下文约束项充分获取了特征点之间的局部关联信息以及上下文信息。该编码方法克服了现有方法的两大不足:量化误差较大和损失局部特征时空上下文信息,降低了重构误差,提高了特征编码判别力,取得了更好的识别效果。(2)基于层级时空组稀疏编码的多样本人体行为识别方法。本文提出了基于层级编码的视频描述方法。在第一层中,利用局部一致性组稀疏编码方法(LCGSC)对属于同一视频的特征点进行编码。该编码方法结合组稀疏约束项与局部一致性约束项,同时获取了特征点的全局以及局部关联信息;然后,通过绝对位置估计(AL)以及相对位置估计(RL)方法对视觉单词在视频中的时空分布进行描述,充分获取了特征点的时空位置信息。在第二层中,利用LCGSC编码方法对属于同一类别行为的视频序列进行编码。该层编码将视频类别信息考虑在内,提高了视频表示的判别力。本文所提方法进一步解决了现有方法中存在的问题:独立编码致特征关联信息缺失、无序编码致时空信息缺失以及单层编码致高层信息缺失,大大提高了现实场景下复杂人体行为的识别正确率。其次,对于无标签数据中的零样本人体行为识别,本论文针对现有零样本学习方法在人体行为识别问题上存在的局限性,研究重点为挖掘有效的视觉至语义映射关系,将无标签数据映射至适当的语义空间。本文提出了两种具有时序保留特性的零样本人体行为识别方法,实现了对无标签视频数据中突发性未知人体行为的正确识别。主要工作和贡献如下。(1)基于最大间隔结构回归的零样本人体行为识别方法。本文通过构造最大间隔结构SVM模型,将学习视觉至语义映射的问题转化为最大化视频与其行为类别之间的判别函数的优化问题。该模型由全局子模型以及局部子模型构成,保证了识别方法的分类准确性以及视频序列的语义一致性,并充分获取了视频序列的时间动态信息。该方法很好地解决了现有方法中存在的时序信息缺失的问题,提高了对未知人体行为的识别效果。(2)具有样本对齐及动态保留特性的零样本人体行为识别方法。本文通过构造线性映射模型,分别为训练域与测试域学习视觉至语义映射关系矩阵。首先,在学习视觉至语义映射过程中,借助时间系数充分获取了视频序列的时间动态信息与语义一致性信息;然后,为测试域样本学习自适应映射矩阵,以同时获取训练样本以及测试样本的结构信息;最后,利用对齐正则约束项,促使各类别测试样本的语义表示与其真实标签的语义表示相对齐,从而保留复杂行为类别间的差异性信息。该方法解决了现有方法的叁大局限性:时序信息缺失、域偏移现象严重以及类类间差异性信息缺失,大大缓解了域偏移现象,进一步提高了零样本人体行为识别的正确率。最后,本文整合所提出的人体行为识别方法,开发实现了智能人体行为识别系统平台。该平台包括两大功能模块:基于多样本学习的人体行为识别模块与基于零样本学习的人体行为识别模块。该平台通过可视化、人机交互等方式为用户展示了本论文的主要研究内容,让读者对本文所开展的理论研究有更为直观的理解。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-09-01）
多样本论文开题报告
（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：
通过小波包分析滤出超声信号白噪声,提高了时延估计精度,再采集多组样本进行定位,计算每组样本的定位结果,利用各组样本的定位结果逼近真实放电位置。
（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。
多样本论文参考文献
[1].毛启瑞,肖家麒.第七十叁讲：基于OREDA多样本失效事件的设备可靠性估计方法与应用[J].仪器仪表标准化与计量.2019
[2].陈江,陈俊梁.基于GSA的变压器局部放电多样本逼近定位方法[J].变压器.2019
[3].陈建勋,江俏苇,于姝.东道国腐败是否降低了FDI流入量?——来自多样本多方法的检验[J].世界经济文汇.2019
[4].宫志华,段鹏伟,刘洋,陈春江,吕海东.多样本遗传算法在武器外弹道组网试验中的应用[J].兵工学报.2019
[5].范谨麒.多样本多维数据的智能分类预测模型及其应用[D].冶金自动化研究设计院.2019
[6].唐兴芸,罗明燕.多样本尺度参数的非参数检验[J].科技风.2019
[7].刘佳俊,胡大裟,蒋玉明.基于MapReduce的多样本基因鉴定并行优化模型[J].现代计算机(专业版).2019
[8].赵静,孙桓五,边轩毅.手柄造型的多样本逆向设计研究[J].太原理工大学学报.2019
[9].张朝.适用于多样本类型PCR-金磁微粒层析法直扩技术平台的建立及其在基因分型中的应用[D].西北大学.2018
[10].田艺.基于多样本与零样本学习的人体行为识别研究[D].北京交通大学.2018