变量的选取对回归直线的影响

从理论上证明了一元线性回归中选取不同的变量时，所得两条回归直线的关系。讨论了两直线夹角的正切。     

荷斯坦奶牛外貌性状对305d产奶量的通径分析

目的:以荷斯坦奶牛为研究对象,研究其外貌性状对305d产奶量的通径分析。方法:选择淮南益益乳品公司第一奶牛场,随机抽取荷斯坦奶牛180头,其中1～3胎各60头,测定外貌性状体高(x_1)、胸宽(x_2)、体深(x_3)、尻角度(x_4)、尻宽(x_5)、后肢侧视(x_6)、蹄角度(x_7)等指标并评定线性分数,同时记录305d产奶量(y),研究奶牛外貌性状对305d产奶量的通径分析。结果:测定的外貌性状(尻角度除外)与305d产奶量均为正相关。通径分析中,尻宽、蹄角度、体高是对305d产奶量影响较大的3个性状,前两者以直接影响为主导,后者以间接影响为主导。结论:荷斯坦奶牛外貌性状对305d产奶量有一定的直接与间接影响。     

体操技术水平与专项身体素质相关问题的研究

体操教学任务与体操训练截然不同，但专项身体素质与技术水平相互联系、相互影响和制约规律是客观存在的，而两者变量之间的相关程度究竞如何？目前我国体育院系在这方面的研究范例尚不多，本文进行了实质性研究，揭示出它们之间的木质关系和一般规律，为科学数学提供了重要的参考依据。     

A Linear Interference Cancellation Multi User Detector for Synchronous CDMA Communications *

提出了一种当伪随机码相关系为常数情况下的线性干扰抵消多用户接收机．基本思想是利用参考ＰＮ码,估计出用户间干扰,然后从接收信号中减掉用户间干扰．该接收机结构与传统接收机相似,但性能却得到大大改善．     

《概率统计》与《数学分析》两课程相关关系的回归分析

根据学生考试成绩,应用统计方法建立回归方程,阐明数学分析课程与概率统计课程的相互关系,并对改进数学专业基础课程的教学提出了一些看法。     

深度学习神经网络在火电厂阀门故障诊断与预警中的应用

针对燃煤发电机组的重要执行机构阀门,通过深度神经网络算法对机组大量运行数据进行学习,构建重要执行机构阀门在全负荷工况下的精准数学模型,以深度神经网络模型预测值和皮尔逊相关系数判别为依据,实现重要执行机构阀门的故障诊断和早期预警。结果表明,基于大数据,学习和深度神经网络算法的数学模型有效地实现了对执行机构阀门的故障诊断和提前预警,指导运行人员进行提前干预和检修,减少机组的故障率。执行机构阀门故障预警的深度神经网络模型以执行机构阀门前的相关DCS参数、系统主要运行参数作为模型的输入变量;以执行机构阀门之后的参数作为输出量。选择机组在不同负荷工况下,执行机构阀门系统从打开到关闭的完整时间段内的大量数据,作为深度神经网络模型的训练数据。该方法具有较强的通用性,可以方便地平行移植至火电机组的其他重要辅机设备中。皮尔逊相关系数能反映数据变化的趋势信息,能判断两个向量或者两个数组相似度。以皮尔逊相关系数作为深度神经网络模型预测输出值与系统实际输出偏差距离的判据,可以很好地解决系统发生偏离后的预警问题,有效地提高模型预测的精度。     

制丝烘丝工序关键工艺参数批间稳定性控制分析

为了解制丝烘丝工序关键工艺参数批间稳定性情况及烘丝工艺参数之间的相关性,提高烘丝工序关键工艺参数批间控制稳定性,分析了目前南宁卷烟厂制丝烘丝工序工艺控制模式,利用过程能力指数CPK及合格率对制丝烘丝关键工艺参数批间参数进行统计分析,利用相关性系数及回归分析法对烘丝工序工艺参数之间相关性进行了分析。结果表明:(1)制丝烘丝工序关键工艺参数中,烘丝热风温度、热风风速、烘丝前HT蒸汽流量及排潮负压均为独立的系统控制,烘丝出口水分由筒壁温度进行控制,烘丝工序关键工艺参数批间稳定性主要受烘丝前HT入口水分及烘丝出口水分设定的影响;(2)从对烘丝工序关键工艺参数统计分析可知,烘丝工序关键工艺参数未达标批次中,烘丝前HT入口水分CPK,烘丝出口水分CPK、叶丝柔性出口水分CPK及烘丝筒壁温度合格率出现的未达标批次较多,上述工艺参数为烘丝工序工艺参数相关性较强,即参数之间关联性较强。(3)烘丝出口温度与烘丝出口水分散失量相关性较弱,烘丝出口水分与烘丝出口水分散失量具有较强的正相关性;烘丝筒壁温度与烘丝入口水分与出口水分差值有较强的正相关性,即烘丝入口水分与烘丝出口水分差值越大,烘丝筒壁温度越高,回归方程显著;烘丝入口水分与烟片处理段实际加水比例具有较强的正相关关系,一元线性回归方程显著。     

非线性模型中无信息方差和协方差分量Bayes估计

采用Bayes方法从无先验信息出发,得到了非线性模型中方差和协方差分量的估计(包含相关系数),最后通过实例解算,结果表明:非线性模型中方差和协方差分量的估计,与ρ的理论值-0.5偏差不大,当没有先验信息时,该方法是可行的.     

WASMOD模型参数敏感性与相关性分析

对水文模型参数进行敏感性和相关性分析,可以减少率定参数的数量、提高模型运行效率,并可以为优化和改进模型结构提供依据.本文采用局部分析法和相关系数法讨论了WASMOD模型中的五个参数对目标函数的敏感程度以及参数之间的相关程度.研究发现,在黑河流域上游山区的径流模拟过程中,WASMOD模型中影响降水形态的温度参数a1对目标函数最为敏感;其次是影响地表径流的参数a6和影响融雪过程的温度参数a2;基流参数a5最不敏感.模型参数之间的相关性不是很强,这也说明,模型结构已得到很好的优化;为保证模型的模拟效果,模型参数的数量不能减少.     

火焰原子吸收法测定地板革中的铅

采用火焰原子吸收光谱法测定了地板革中的铅含量，在优化仪器实验条件的基础上，研究了溶液pH值和共存离子对吸光度的影响。结果表明，在pH=3的溶液中，铅在0～120μg／mL范围内具有良好的线性关系，相关系数(r)为0．9988，样品测定的相对标准偏差(RSD)在1．14％～2．52％之间，加标回收率99．23～104．90％，结果令人满意。