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在直升机型号的疲劳合格鉴定中,由于经费和时间的限制,同一种零部件的试件数通常不超过6个。由这些试验结果构成的样本在统计学上叫小样本。一般认为,由这种小样本确定的平均值还比较准确,但确定的标准差可能偏离真值甚远。本文介绍一种把小样本试验数据联合起来构成大样本,比较精确地确定标准差的方法。 相似文献
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模糊树方法采用最小二乘法学习模糊规则的后件参数,对例外点敏感.为此采用对例外点不敏感的最小Wilcoxon学习方法代替最小二乘法,提出一种基于最小Wilcoxon学习方法的模糊树建模方法,该方法既改善了模糊树方法对例外点敏感的缺点,又继承了模糊树方法的优点.通过对混沌时间序列预测研究,仿真结果表明:所提方法可以对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测,验证了该方法的有效性和对例外点的鲁棒性. 相似文献
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极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)技术通过建立相关质量评价指标筛选最优干涉几何,从而实现多基线植被高度反演。但目前使用的相干性特性、测高精度等质量指标并未关联与干涉几何直接相关的垂直波数,容易降低干涉几何选取的稳健性。本文提出一种基于去相干敏感因子的多基线PolInSAR植被高度反演方法,利用敏感因子描述干涉几何与植被高度的匹配程度,从多个单基线固定消光方法中确定最佳植被高度反演结果。使用欧洲航天局AfriSAR 2016项目的P波段合成孔径雷达(SAR)数据进行实验验证。实验结果表明:以激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)获取的植被高度作为参考,本文多基线反演算法的均方根误差为6.19 m,比其他两种传统方法精度分别提高了约14.14%和13.55%。 相似文献
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