抽样在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术主要用于对数据库中的海量数据进行有效的处理。为了进一步提高数据挖掘算法的效率,统计学中的抽样思想被引入到数据挖掘中。首先对数据挖掘和抽样调查做了简要概述,阐述了抽样在数据挖掘中的重要作用;然后进一步分析抽样在不同领域数据挖掘中的应用,并对其在数据挖掘应用中存在的问题进行了讨论。     

辅助信息在不等概率抽样设计中的应用

分类讨论了πPS抽象设计中利用辅助信息的方法,说明了"累积总量法"的应用.     

均匀设计方法在泥浆选配中的应用

均匀设计是一种重要的试验设计方法，将这种方法运用到泥浆选配实验，并进行回归分析，能大大减少试验次数，得出最佳泥浆配方，取得良好的效果。     

均匀设计法在制备PASS中的应用

絮凝剂的制备受到多种因素的影响,采用均匀设计法完成聚硅酸硫酸铝(PASS)的制备实验,得到最优化的制备条件.     

遗传算法在网络工程设计中的应用

在网络工程设计中,从需求分析到得到网络模型要经过多个不同的阶段。且在各个阶段中很多问题都要通过网络工程师的个人经验来解决,这样就不免会出现经验不足,考虑不全面以及设计效率不高等弊端。所以怎样快速生成一个科学、合理的、满足用户需求的网络模型就成为了人们关注的问题。运用遗传算法的全局寻优对网络工程设计进行了研究,并得到了一个自动获得适合用户需求的网络模型的好的算法。基本上完成了在网络工程生命周期中的从需求分析到设计阶段的智能化。     

均匀设计及其应用

均匀设计是一种新的适用于考察多因素、多水平试验的设计方法。通过均匀设计能以最少的试验次数、以最短的试验周期得到一个回归方程,该方程能定量地描述各因素对目标函数的影响,从而迅速得到最佳工艺条件。文中介绍了均匀设计表的结构、均匀设计表的使用方法,及均匀设计的结果分析,并用实例说明了均匀设计的应用程序。     

抽样理论在教学中的应用

把统计学理论中抽样分布的概念应用到实践之中可取得较好的效果。在对学生成绩的评估之中，可在研究总体数量非常大的前提下，通过随机抽取几个样本，再根据抽样分布理论进行统计，便可得出令人满意的结论。     

均匀序贯试验设计在带限信号时延频偏联合估计中的应用

在对信号的时延频偏进行联合估计时,最常用的方法是计算互模糊函数取得最大值时的点,以最大值点来估计时延频偏。文中针对相关文献中给出的模糊函数,通过均匀序贯试验设计来计算模糊函数取得最大值时的点。这种算法不依赖于初值的选取,避免结果陷入局部极值。     

EXCEL在抽样分布教学中的应用

统计学中推断统计学的教学,抽样分布这一概念既是重点又是难点,在教学中,运用EXCEL进行抽样分布试验,能使学生从试验基础上对抽样分布的内涵有深刻理解。掌握抽样分布,学好参数估计、假设检验内容,EXCEL是突破统计学难点的有力工具。     

遗传算法在高校教务排课系统中的应用研究

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。针对高职院校课表的特点,本文详细分析遗传算法在排课系统中的基本思想及遗传算法的设计步骤,主要论述了利用遗传算法求解高职院校课表的编排问题,提出了应用遗传算法解决排课问题的有效方法。     

等距抽样在农业调查中的应用

等距抽样由于方法简便,符合均匀分布原则,因此被广泛应用于农业。     

抽样设计的可靠性论证——兼评1998年内蒙古高考试题分析抽样方法

文依据教育测量学、教育统计学理论,结合内蒙古自治区１９９８年高考试题分析,论证了确定合理抽取样本容量的依据和方法,对抽样结果进行了检验。结果表明：用此容量确定的样本统计量十分接近总体参数,具有较好的总体代表性     

等距抽样在抽取家庭户中的应用

等距抽样最大的优点是在推及总体指标时误差比较小,因此,等距抽样是市场调查中应用最广的一种抽样方式.然而,在实际应用中等距抽样最大的局限就是很难对总体单位的顺序排列.本文以抽取家庭用户为例来介绍等距抽样对总体单位的顺序排列应用.     

遗传算法在分类器系统中的应用

针对数字式车牌图象识别系统中线性分类器参数辨识这一具体问题,对遗传算法(简称GA)过早收敛的缺点提出了若干改进意见并作出性能分析,说明了自适应参数调整和染色体并行进化相结合的GA方法是有效的.     

中心极限定理在抽样推断中的应用

讨论中心极限定理在抽样推断中的若干应用。     

并行遗传算法在模拟有源滤波器设计中的应用

提出了一种基于岛屿群体模型的并行遗传算法,该算法克服了以往采用基本遗传算法存在易早熟、收敛速度慢的不足,具有较高的加速比和运算效率.将其应用到模拟有源滤波器参数的优化设计中,仿真结果验证了算法的有效性.     

并流多效蒸发器设计中遗传算法的应用

应用遗传算法对并流多效蒸发器设计进行计算结果表明,采用遗传算法比传统的迭代法更准确、有效.     

遗传算法在求解背包问题中的应用

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型，本文阐述了遗传算法的基本理论，给出了遗传算法解决背包问题的基本方法，并通过实例计算证明了该方法的可行性和有效性．     

遗传算法在函数优化中的应用

遗传算法是目前广泛应用的一种随机搜索全局优化算法.函数优化是遗传算法的经典应用领域.文章分析了遗传算法的运行机理,利用Matlab优化工具箱,以具有代表的多峰函数为例,实现了用遗传算法求解多维变量的函数优化问题.结果显示其计算效率高,收敛速度快.