检索结果-内蒙古大学图书馆

生态环境学报 2013年第2期22卷 189-198页

作者：殷祚云曾令海何波祥连辉明张谦蔡燕灵陈一群蓝燕群广东省林业科学研究院广东广州510520

红锥是南亚热带地区重要的材用和景观树种。运用多个统计分布模型同时拟合树种(特别是包括红锥在内的乡土常绿阔叶树种)多个个体大小指标的研究报导较为少见。本研究仔细调查了广州城市景观林中两年生红锥的冠幅、胸径、基径和树高4个指... 详细信息

红锥是南亚热带地区重要的材用和景观树种。运用多个统计分布模型同时拟合树种(特别是包括红锥在内的乡土常绿阔叶树种)多个个体大小指标的研究报导较为少见。本研究仔细调查了广州城市景观林中两年生红锥的冠幅、胸径、基径和树高4个指标,选用12个具有不同函数形式的主要连续型分布,组成一个相对完整的模型集合,运用最大或然法和最小二乘法,同时模拟上述4个长度指标及其衍生的6个面积和体积指标。研究发现:(1)10个指标都有各自最适合的分布模型,也共同遵从几个分布模型,其中以伽玛分布最佳,其次是逻辑斯谛分布和韦伯分布;(2)分布曲线形状因指标的维度而异,从一维直径和高度、二维面积到三维体积,曲线变得越来越低矮、趋于正偏,甚至从单峰形变成凹形;(3)期望概率分布对观察频数分布的拟合优度与指标的尺度有关,通常是对数尺度优于线性尺度,例如,对数柯西分布比柯西分布更适合模拟10个指标中除胸径和胸高面积之外的8个指标;(4)一个整合一致性Akaike信息标准CAIC、Kolmogorov-Smirnov检验统计量KS和回归决定系数R2的统计量CAIC×KS/R2,可作为拟合优度的综合评价标准。本研究可望为林木栽培育种和种群生态学等领域的研究提供借鉴。

关键词：红锥个体大小统计分布模型伽玛分布最大或然估计城市景观林

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层板复合材料的疲劳剩余刚度统计分布模型

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应用力学学报 2003年第3期20卷 52-55页

作者：冯培锋王殿富杜善义李海涛集美大学厦门361021 哈尔滨工业大学哈尔滨150001

在分析现有关于层板复合材料疲劳剩余刚度衰退模型的基础上 ,根据层板复合材料在疲劳载荷作用下刚度衰退变化的现象 ,研究了疲劳载荷对层板复合材料刚度衰退的影响 ,建立了一个新的、更为合理的用于描述层板复合材料在常幅疲劳载荷作用... 详细信息

在分析现有关于层板复合材料疲劳剩余刚度衰退模型的基础上 ,根据层板复合材料在疲劳载荷作用下刚度衰退变化的现象 ,研究了疲劳载荷对层板复合材料刚度衰退的影响 ,建立了一个新的、更为合理的用于描述层板复合材料在常幅疲劳载荷作用下的刚度衰退模型 ,导出了剩余刚度统计分布的表达式 ,给出了确定模型参数的方法。为验证该模型 ,设计了几组测试实验 ,并利用试验结果对模型参数进行了估计。利用该统计分布模型 ,可以预报层板复合材料在给定应力水平的疲劳载荷作用下循环指定周次时剩余刚度的统计分布。实验数据表明 ,理论预报和实验结果符合得是很好的。

关键词：层板复合材料疲劳剩余刚度统计分布模型疲劳载荷刚度衰退模型模型参数

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基于灰度值统计分布模型的红外小目标检测算法

基于灰度值统计分布模型的红外小目标检测算法

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作者：国强那博王亚妮魏子博陈海龙方超刘广辉 265400 山东省烟台市经济技术开发区青岛大街1号

本发明提出了一种基于灰度值统计分布模型的红外小目标检测算法，主要解决在复杂海空背景下小目标难以检测识别的问题。具体步骤包括：(1)图像区域划分；(2)拟合各区域统计分布模型；(3)对各区域进行区域差异性算法筛选出目标区域；(4)... 详细信息

标准号: CN111767856B

本发明提出了一种基于灰度值统计分布模型的红外小目标检测算法，主要解决在复杂海空背景下小目标难以检测识别的问题。具体步骤包括：(1)图像区域划分；(2)拟合各区域统计分布模型；(3)对各区域进行区域差异性算法筛选出目标区域；(4)选取块匹配模板，对目标区域采用点块匹配算法检测小目标；(5)对各区域检测结果进行图像重构；(6)输出重构后的图像。本申请发明引入统计方法，能够有效地提高小目标的检测概率，降低虚警概率，在复杂海空背景下具有抗干扰能力强、检测性能好以及适应能力强的优点，可用于红外小目标的检测与跟踪。

关键词：小目标检测目标区域算法红外小目标检测统计分布模型红外小目标抗干扰能力块匹配算法区域差异性分布模型区域检测区域统计图像区域图像重构虚警概率块匹配能力强有效地灰度可用拟合重构筛选图像输出引入跟踪概率申请统计

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一种基于K统计分布模型背景的目标检测方法

一种基于K统计分布模型背景的目标检测方法

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作者：徐达罗海力郝程鹏刘明刚李娜施博闫晟宿晓静朱东升 100190 北京市海淀区北四环西路21号

本发明公开了一种基于K统计分布模型背景的目标检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1)获取符合K统计分布模型的观测样本数据{zi}，i＝1，2，...，N；步骤2)利用观测样本数据{zi}，i＝1，2，...，N，构造R估计器，从而对K统计分布模型... 详细信息

标准号: CN109696662A

本发明公开了一种基于K统计分布模型背景的目标检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1)获取符合K统计分布模型的观测样本数据{z_i}，i＝1，2，...，N；步骤2)利用观测样本数据{z_i}，i＝1，2，...，N，构造R估计器，从而对K统计分布模型的形状参数进行估计；步骤3)利用得到的K统计分布模型的形状参数，计算恒虚警检测方法中的自适应检测门限值；将待检测量与门限值进行对比；若大于门限值，判断为有目标；否则，判断为无目标。本发明的方法中利用R估计器对K统计分布模型的参数进行估计，该R估计器不论观测样本大小，对于取值范围在0.2～10之间的待估形状参数都有着较为优秀的估计精度，打破了现有估计器对于不同估计情况的局限性，使得同一个估计器能够适应更广泛的应用。

关键词：统计分布模型估计器形状参数门限样本数据观测恒虚警检测自适应检测目标检测检测量样本应用

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一种基于K统计分布模型背景的目标检测方法

一种基于K统计分布模型背景的目标检测方法

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作者：徐达罗海力郝程鹏刘明刚李娜施博闫晟宿晓静朱东升 100190 北京市海淀区北四环西路21号

标准号: CN109696662B

关键词：统计分布模型估计器形状参数门限样本数据观测恒虚警检测自适应检测目标检测检测量样本应用

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基于灰度值统计分布模型的红外小目标检测算法

基于灰度值统计分布模型的红外小目标检测算法

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作者：国强那博王亚妮魏子博陈海龙方超刘广辉 264000 山东省烟台市招远市盛泰路108号

标准号: CN111767856A

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一种基于统计分布模型的航空发动机状态监测评估方法

一种基于统计分布模型的航空发动机状态监测评估方法

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作者：李洋洋范满意孔祥兴杨博闻孙泽茹 101304 北京市顺义区顺兴路21号

本发明公开一种基于统计分布模型的航空发动机状态监测评估方法，根据历史试验数据建立正常状态下的统计分布模型，得到标准差，在全工况范围内，以转速为横坐标，以不同参数为纵坐标，通过数据拟合生成监测基准；实时采集状态参数，判... 详细信息

标准号: CN114969645A

本发明公开一种基于统计分布模型的航空发动机状态监测评估方法，根据历史试验数据建立正常状态下的统计分布模型，得到标准差，在全工况范围内，以转速为横坐标，以不同参数为纵坐标，通过数据拟合生成监测基准；实时采集状态参数，判断状态参数是否需要监测，若需要，则将状态参数与监测基准进行对比，依据监测基准和标准差对状态参数进行区域划分，根据偏离程度调整划分区域，得到监测阈值，根据监测阈值评估航空发动机状态；本发明监测阈值由历史数据确定，提高了状态监测的准确性，综合发动机不同测量参数的分级监测结果实现对发动机工作状态的评估，采用对多个测量参数综合评估，提高发动机状态评估的可靠性。

关键词：监测状态参数航空发动机统计分布模型测量参数状态监测标准差评估发动机工作状态发动机状态程度调整分级监测划分区域历史数据实时采集试验数据数据拟合综合评估阈值评估全工况发动机偏离

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基于统计分布模型的变压器油溶解气体健康状态预测方法

基于统计分布模型的变压器油溶解气体健康状态预测方法

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作者：李晓纲夏中原曹杰孙武魁李祺陈耀东张懂耿成舟孟庆一 450000 河南省郑州市金梭路19号

一种基于统计分布模型的变压器油溶解气体健康状态预测方法，先根据变压器油中溶解气体各参数相关机理特性的研究，选取表征变压器油中溶解气体健康状态的特征参量，根据变压器年龄对单个DGA数据进行分类，并将每个年龄的个体条件参数... 详细信息

标准号: CN114117909A

一种基于统计分布模型的变压器油溶解气体健康状态预测方法，先根据变压器油中溶解气体各参数相关机理特性的研究，选取表征变压器油中溶解气体健康状态的特征参量，根据变压器年龄对单个DGA数据进行分类，并将每个年龄的个体条件参数数据拟合到概率图中，选择具有代表性的分布模型，使用较高的可信水平计算分布参数，并通过具有代表性的拟合模型外推，利用所选分布模型的逆累积分布函数（ICDF）估计分布参数，计算后N年的个别条件参数数据，最后利用传统的评分方法预测变压器油中溶解气体未来的健康指数值（HI）。本发明采用统计分布模型方法，预测变压器油中溶解气体健康状态更科学准确，使电力系统运行更可靠、安全。

关键词：变压器油溶解气体统计分布模型分布参数分布模型健康状态条件参数电力系统运行健康状态预测累积分布函数参数相关机理特性可信水平拟合模型数据拟合特征参量传统的概率图预测变压器分类健康安全研究

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磁共振弥散成像分数微积分模型在儿童脑肿瘤中的临床应用

磁共振弥散成像分数微积分模型在儿童脑肿瘤中的临床应用

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作者：刘贯中第二军医大学

学位级别：博士

背景磁共振扩散加权成像（Diffusion-weighted Imaging，DWI）是近年来研究非常广泛并不断深入的磁共振功能成像技术之一。DWI可通过细胞内外环境水分子扩散运动状态的改变，间接检测肿瘤组织内部微观结构的变化，从而反映细胞的密度和... 详细信息

背景磁共振扩散加权成像（Diffusion-weighted Imaging，DWI）是近年来研究非常广泛并不断深入的磁共振功能成像技术之一。DWI可通过细胞内外环境水分子扩散运动状态的改变，间接检测肿瘤组织内部微观结构的变化，从而反映细胞的密度和细胞排列。恶性肿瘤细胞的密度一般高于正常组织，且癌性间质成分增多，导致水分子自由扩散运动空间减小、运动速度降低而在DWI上表现为相对高信号；通过单指数模型计算得到的表观弥散系数（ADC）值则减小。ADC作为经典的DWI功能定量参数已被广泛接受并应用于临床。但是，上述传统的单指数模型建立在假设人体组织是单一均匀物质的基础上。实际情况下，由于人体组织成分结构混杂的特性,单指数模型无法提供更多反映组织成分和结构变化的信息。另外，ADC值是在单一低b值条件下获得的参数，不能反映水分子扩散速度这一间接因素，无法进一步反映引起速度改变的物质基础（如细胞密度和均匀度、扩散空间距离等），而后者才是评价恶性肿瘤生物学行为更为直接的指标。随着近年来多b值技术成像研究发现，随b值增大，DWI图像上组织信号的变化并不遵循单指数递减的规律，从另一个方面证明了ADC值的局限性。因此，近年来，随着DWI成像机制研究地不断深入，相继提出了多个新的扩散模型；包括双指数模型（Bi-exponential model）、统计分布模型（Statistical model）、拉伸指数模型（Stretched-exponential model）[1]和FROC模型（分数微积分模型，FractionalOrder Calculus model）等；同时随之出现了很多新的参数，如fast/slow-ADC值（双指数模型），ADC、σ值（统计分布模型），DDC、（拉伸指数模型）和D、β、μ值（FROC模型）等。这些新的模型中的参数从不同角度深入研究了水分子在人体组织内的实际运动情况，同时也为疾病诊断提供了新的评价指标。脑肿瘤是儿童最常见的实性肿瘤，也是继白血病之后第二常见的儿童恶性肿瘤，并且在所有恶性实性肿瘤中死亡率最高，故脑肿瘤严重危及儿童生命。尽管临床上利用多种影像学方法诊断儿童脑肿瘤，但是传统磁共振检查在某些方面并不能很好的反映各种儿童脑肿瘤病理特征，仍然存在肿瘤误诊或者分级不当的情况。如何准确诊断儿童脑肿瘤是临床工作的一个重点及难点。研究目的本研究首次采用FROC模型研究儿童脑肿瘤，旨在探讨FROC模型的临床应用价值和前景。同时对模型中各参数进行定量分析及比较，研究各参数之间的关系及其与脑肿瘤组织结构的联系，并且利用不同的参数对不同级别脑肿瘤进行鉴别，以寻求更好的影像鉴别方法。另外，通过对目前较流行的多个磁共振弥散新技术模型之间的比较，探讨不同模型在同一种脑肿瘤中的临床应用价值及其优缺点，为磁共振弥散新技术广泛应用于临床工作提供研究依据。研究方法本研究运用3.0T磁共振扫描仪（GE，HDxt），并辅以12个b值，范围为0-4000s/mm2；以FROC模型为基础，首先应用于健康志愿者，研究正常脑组织的弥散成像特点及所含三个参数的临床意义。其次应用于32例儿童脑肿瘤患者，按照2007年最新WHO中枢神经系统分类方法将脑肿瘤分为高低级别两组，利用FROC模型技术原理及三个参数对两个级别肿瘤进行分析及比较，并绘出不同参数的彩色图谱。通过统计学方法研究高低级别脑肿瘤在FROC模型各参数间的差异。同时对同一种脑肿瘤（毛细胞星形细胞瘤及髓母细胞瘤）进行多个弥散新模型（拉伸指数模型、统计分布模型及单指数模型）的比较及各模型不同参数的分析，比较不同模型与参数间的联系，探讨多个磁共振弥散模型优缺点。另外分析脑肿瘤组织与正常组织之间的组织学特点和异同。结果本研究中3名健康志愿者，FROC模型在高b值条件下应用于正常组织评估，其中参数D为弥散系数，β与组织均匀程度相关, μ与水分子弥散间距相关。本研究的儿童脑肿瘤患者共有32例，其中有2例毛细胞星形细胞瘤患者和1例髓母细胞瘤由于患者运动伪影较大被剔除。余29例患者中男性18例，女性11例，年龄分布4月至7岁，平均年龄为3.3岁。29例病理证实的肿瘤类型按照WHO中枢神经系统肿瘤分类，将I、II级的肿瘤归为低级别脑肿瘤，共有14例；将III、IV级的肿瘤归为高级别脑肿瘤，共有15例。肿瘤的多b值图像显示，低级别脑肿瘤随着b值增加，磁共振信号逐渐减弱，到b>2000s/mm2时，磁共振信号基本消失。而高级别脑肿瘤恰好相反，b值越高，肿瘤信号强度比周围组织越高，肿瘤显示比周围组织越明显。比较高低级别脑肿瘤，高级别脑肿瘤的D、β与μ值整体上均低于低级别脑肿瘤，两者具有统计学差异（p<0.05）。通过描绘ROC曲线计

关键词：磁共振弥散模型高b值 fractional order calculus 脑肿瘤拉伸指数模型统计分布模型单指数模型

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基于混合统计分布与多部件模型的SAR图像目标检测方法

基于混合统计分布与多部件模型的SAR图像目标检测方法

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作者：何楚刘新龙王彦 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

本发明提供一种基于混合统计分布与多部件模型的SAR图像目标检测方法，首先对SAR图像训练集进行混合统计分布建模，包括对训练集中所有SAR图像分别构建空间金字塔，然后对金字塔中任一层子图像建立混合统计分布模型，对混合统计分布模... 详细信息

标准号: CN106485269B

本发明提供一种基于混合统计分布与多部件模型的SAR图像目标检测方法，首先对SAR图像训练集进行混合统计分布建模，包括对训练集中所有SAR图像分别构建空间金字塔，然后对金字塔中任一层子图像建立混合统计分布模型，对混合统计分布模型的表达式取对数，然后将期望最大化算法与MoLC参数估计方法相结合，对混合统计模型的参数进行估计；多部件模型训练与目标检测，将混合统计分布与多部件模型相结合，对SAR图像训练集中的所有图像构建混合统计分布特征金字塔，根据根滤波器窗口和部件滤波器窗口，得到目标检测框。本发明混合统计分布特征与多部件模型的结构信息相结合，能够实现SAR图像中不同目标整体与结构的准确检测。

关键词：多部件目标检测统计分布金字塔统计分布模型统计分布特征期望最大化算法滤波器部件滤波器参数估计结构信息模型训练统计模型图像构建准确检测训练集子图像构建建模

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