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科研數據不確定性評估方法及實踐 版權信息
- ISBN：9787502648947
- 條形碼：9787502648947 ; 978-7-5026-4894-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
科研數據不確定性評估方法及實踐 內容簡介
本書系統(tǒng)介紹了有關科研數據的基本知識、實驗設計基礎以及科研數據不確定性的評估方法。本書共十三章并給出了豐富的科研數據不確定性的評估案例。本書內容包括：概述；計量與數據分析基礎；試驗設計；特征提取與建模等。
科研數據不確定性評估方法及實踐 目錄
第1章 概述
1.1 科研數據
1.1.1 科研數據的來源
1.1.2 科學數據的類型
1.2 檢測數據與科研數據
1.3 科研數據的不確定性
1.3.1 不確定性原理的提出
1.3.2 科研數據不確定性因素
1.3.3 科研數據不確定性的特征
第2章 計量與數據分析基礎
2.1 計量學基礎與誤差理論
2.1.1 量值溯源
2.1.2 誤差
2.1.3 測量準確度的質量概述
2.1.4 不確定度
2.1.5 測量標準化與一致化
2.2 概率論與數理統(tǒng)計
2.2.1 數據分布
2.2.2 數據模型
2.2.3 數據分析
2.2.4 敏感性分析
第3章 試驗設計
3.1 典型試驗設計方法
3.2 正交試驗設計
3.2.1 正交表
3.2.2 無交互作用的正交設計
3.2.3 有交互作用的正交設計
3.2.4 水平數不等的試驗設計
3.2.5 用正交表進行試驗設計的原則
3.2.6 正交設計的優(yōu)良性準則
3.2.7 非正規(guī)正交設計
3.3 *優(yōu)回歸設計
3.3.1 D-*優(yōu)設計
3.3.2 A-*優(yōu)設計
3.3.3 E-*優(yōu)設計
3.4 均勻試驗設計
3.4.1 總體均值模型
3.4.2 均勻性度量
3.4.3 均勻設計表的構造
3.4.4 實驗數據處理
3.4.5 正交性與均勻性的聯(lián)系
3.5 計算機實驗
3.5.1 超拉丁方抽樣
3.5.2 隨機化正交陣列
3.5.3 正交超拉丁方設計
3.6 區(qū)組設計
3.6.1 完全隨機區(qū)組設計
3.6.2 拉丁方設計
3.6.3 平衡不完全隨機區(qū)組設計
3.7 序貫設計
3.7.1 優(yōu)選法
3.7.2 響應面法
3.7.3 序貫均勻設計
第4章 特征提取與建模
4.1 數據預處理
4.1.1 數據清理
4.1.2 數據變換
4.2 特征提取
4.2.1 時域分析法
4.2.2 頻域分析法
4.2.3 時頻分析法
4.3 數據分類
4.4 回歸分析
4.4.1 線性回歸
4.4.2 邏輯回歸
4.4.3 多項式回歸
第5章 過程控制與科研數據一致化
5.1 過程控制
5.1.1 必要性
5.1.2 準則
5.2 數據一致化
第6章 科研數據的分析方法
6.1 一致性分析
6.2 特征分析
6.2.1 主成分分析
6.2.2 非負矩陣因子分解
6.2.3 因子分析
6.3 判別分析/分類
6.3.1 基于距離的分類
6.3.2 貝葉斯分類
6.3.3 分類樹
6.4 聚類分析
6.4.1 等級聚類
6.4.2 k均值聚類
6.4.3 高斯混合模型
6.5 相關分析
6.6 相應分析
第7章 科研數據不確定性評估方法
7.1 科研數據不確定性來源
7.1.1 分類
7.1.2 來源
7.2 科研數據不確定性評估方法
7.2.1 蒙特卡洛方法
7.2.2 灰色系統(tǒng)方法
7.2.3 模糊數學方法
7.2.4 貝葉斯方法
7.2.5 神經網絡
7.2.6 聚類方法
7.2.7 GUM方法
7.2.8 信息熵方法
第8章 測量系統(tǒng)的不確定性評估
8.1 測量系統(tǒng)不確定性分析
8.2 基于誤差溯源的分析方法
8.3 基于量值特性的分析方法
8.4 測量系統(tǒng)不確定性模型
8.4.1 測量模型與不確定性分析模型
8.4.2 測量不確定性評定模型化流程
第9章 小樣本數據模型問題
9.1 小樣本數據
9.2 小樣本數據常見模型
9.2.1 多元線性回歸分析
9.2.2 偏*小二乘回歸分析
9.2.3 方差分量線性模型
9.2.4 統(tǒng)計學習理論和支持向量機
9.2.5 其他分析方法探討
第10章 實驗數據的風險評價
10.1 概述
10.2 評估指標體系
10.3 風險評估指標權重分配
10.3.1 層次分析法
10.3.2 權重分配過程
10.4 實驗風險評估模型構建
第11章 大數據的現(xiàn)狀分析和未來展望
11.1 大數據的現(xiàn)狀分析
11.2 大數據的未來展望
第12章 多元不完整數據的不確定性評估
12.1 背景
12.2 分析方法
12.2.1 EM算法介紹
12.2.2 EM算法的迭代法則
12.3 實例分析
12.3.1 不完整數據的不確定性評估
12.3.2 含有離群值數據的不確定性評估
12.3.3 地鐵中行人出站步行時間的不確定性評估
第13章 計算機實驗數據的不確定性評估
13.1 背景
13.2 統(tǒng)計模型
13.2.1 高斯過程模型
13.2.2 經驗*優(yōu)線性無偏預測
13.2.3 分布的預測
13.3 試驗設計與改進的蒙特卡洛方法
13.4 多精度計算機實驗的整合分析
13.4.1 基于高斯過程模型的兩精度貝葉斯整合分析
13.4.2 擴展到多水平情形
13.4.3 模擬研究
13.4.4 鑄造仿真實例分析
13.4.5 小結
13.5 不確定性評估
附錄A 典型科研數據不確定性的評估
A.1 不平衡數據
A.2 可重復性實驗數據
A.3 多維度數據
A.4 離群數據
參考文獻
展開全部
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