儀器科學與技術：精密儀器的小樣本非統計分析原理 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

　　本書的主要內容是以灰色係統理論、模糊集閤理論、信息熵理論、貝葉斯理論和神經網絡理論等為基礎，研究精密儀器小樣本非統計分析評估與數據處理中的具體問題，尤其是針對一般精密儀器中不宜采用統計方法分析的一些關鍵技術進行分析研究。本書可作為高等院校儀器科學與技術以及相關學科的教學參考書，也可供相關科研工作者和工程技術人員參考。

內容簡介

　　主要研究精密儀器的分析與應用領域中被測量的特徵信息不全，或者觀測到的數據個數較少的小樣本非統計分析、評估與處理問題，尤其是針對不宜采用統計方法分析的精密儀器中的一些關鍵技術進行探討。小樣本非統計分析方法的特點是，對研究對象的樣本量或概率分布沒有特殊要求，允許測量數據的個數很少或概率分布未知。 　　全書分為四篇，共8章內容。第一篇介紹精密儀器的發展趨勢和小樣本非統計分析的基礎原理；第二篇闡述精密儀器係統的小樣本非統計檢驗與分析；第三篇論述精密儀器精度的小樣本非統計分析與評定；第四篇給齣工程應用實例。 　　《精密儀器的小樣本非統計分析原理》可作為高等院校儀器科學與技術以及相關學科的教學參考書，也可供相關科研工作者和工程技術人員參考。

內頁插圖

目錄

第一篇 基礎原理 第1章 緒 論 1.1 精密儀器的基本概念 1.1.1 精密儀器概述 1.1.2 精密儀器的發展 1.2 精密儀器的基本特性 1.2.1 精密儀器的靜態特性 1.2.2 精密儀器的動態特性 1.3 精密儀器測量數據的處理與分析 1.3.1 精密儀器測量數據的處理 1.3.2 精密儀器分析的基本問題 1.4 精密儀器的小樣本非統計分析基礎 1.4.1 統計學的問題及其局限性 1.4.2 小樣本非統計分析的基本方法 1.5 精密儀器小樣本非統計分析的內容與意義 1.5.1 精密儀器小樣本非統計分析的內容 1.5.2 精密儀器小樣本非統計分析的意義 1.6 本章小結 第2章 精密儀器小樣本非統計分析的基本原理 2.1 灰色分析原理 2.1.1 灰色係統理論基礎 2.1.2 灰色分析方法 2.1.3 灰色分析應用實例 2.2 模糊分析原理 2.2.1 模糊理論基礎 2.2.2 模糊分析方法 2.2.3 模糊分析應用實例 2.3 貝葉斯分析原理 2.3.1 貝葉斯理論基礎 2.3.2 貝葉斯分析方法 2.3.3 貝葉斯分析應用實例 2.4 信息熵分析原理 2.4.1 信息熵理論基礎 2.4.2 信息熵分析方法 2.4.3 信息熵分析應用實例 2.5 神經網絡分析原理 2.5.1 神經網絡理論基礎 2.5.2 神經網絡分析方法 2.5.3 神經網絡分析應用實例 2.6 濛特卡洛分析原理 2.6.1 濛特卡洛理論基礎 2.6.2 濛特卡洛分析方法 2.6.3 濛特卡洛分析應用實例 2.7 自助法及灰白助法分析原理 2.7.1 自助法的基本原理 2.7.2 灰自助法分析方法 2.7.3 自助法分析應用實例 2.8 本章小結 第二篇 精密儀器係統的小樣本非統計檢驗與分析 第3章 精密儀器係統的小樣本非統計假設檢驗 3.1 假設檢驗的發展與分類 3.1.1 假設檢驗的發展 3.1.2 假設檢驗的分類 3.2 模糊假設檢驗 3.2.1 參數的模糊估計 3.2.2 假設檢驗平均值 3.2.3 假設檢驗標準差 3.2.4 兩個分布總體的檢驗 3.2.5 配對假設檢驗 3.2.6 模糊假設檢驗應用實例 3.3 兩個數據序列的灰關係 3.3.1 灰關係的提齣 3.3.2 非排序灰關係 3.3.3 排序灰關係 3.3.4 灰關係應用問題 3.4 灰假設檢驗 3.4.1 非排序灰假設檢驗 3.4.2 排序灰假設檢驗 3.4.3 灰假設檢驗應用實例 3.5 本章小結 第4章 精密儀器係統的小樣本非統計分析 4.1 穩定性的模糊判彆 4.1.1 模糊判彆的基礎 4.1.2 模糊判彆的判據 4.1.3 穩定性應用實例 4.2 重復性和再現性分析 4.2.1 重復性和再現性的比較 4.2.2 重復性和再現性的變異分析 4.2.3 重復性和再現性的假設檢驗 4.2.4 重復性應用實例 4.2.5 再現性應用實例 4.3 壽命分析 4.3.1 壽命分析方法 4.3.2 壽命應用實例 4.4 本章小結 第三篇 精密儀器精度的小樣本非統計分析與評定 第5章 精密儀器測量誤差的小樣本非統計分析 5.1 測量誤差的溯源 5.1.1 誤差溯源的概念 5.1.2 誤差溯源的方法 5.1.3 誤差溯源的意義 5.2 誤差性質的診斷 5.2.1 模糊關係診斷 5.2.2 灰關係診斷 5.2.3 誤差性質診斷應用實例 5.3 測量誤差的分離 5.3.1 誤差分離基本原理 5.3.2 誤差分離應用實例 5.4 本章小結 第6章 精密儀器測量不確定度的小樣本非統計評定 6.1 測量不確定度的基本問題 6.1.1 不確定度的起源與發展 6.1.2 不確定度的評定方法 6.2 標準不確定度的評定 6.2.1 現有評定方法 6.2.2 非統計評定方法 6.3 測量不確定度的閤成 6.3.1 基於GUM的閤成方法 6.3.2 非統計閤成方法 6.4 擴展不確定度的評定 6.4.1 基於GUM的評定方法 6.4.2 非統計評定方法 6.5 動態測量不確定度的評定 6.5.1 評定的流程 6.5.2 期望函數的求取 6.5.3 不確定度函數建模 6.6 不確定度評定應用實例 6.6.1 非統計方法評定實例 6.6.2 不同方法的綜閤比較 6.6.3 綜閤應用實例 6.7 本章小結 第四篇 工程應用實例 第7章 精密儀器測量係統的性能分析 7.1 儀器儀錶軸承的摩擦力矩分析 7.1.1 概率密度函數的確定 7.1.2 總體分布參數的推斷 7.1.3 摩擦力矩的實驗研究 7.2 滾動軸承振動的灰白助動態分析 7.2.1 估計方法的有關說明 7.2.2 軸承振動的動態估計 7.2.3 影響因素與實驗分析 7.3 多傳感器係統的動態性能分析 7.3.1 問題的提齣 7.3.2 動態性能分析 7.3.3 自助融閤與檢驗 7.3.4 實驗研究 7.3.5 討 論 7.4 微小尺寸寬度測量係統的性能分析 7.4.1 測量係統的建模 7.4.2 圖像處理的方法 7.4.3 係統設計與實現 7.5 自由空間激光通信係統及其性能分析 7.5.1 自由空間光互連係統的性能指標 7.5.2 自由空間光互連係統的性能分析 7.5.3 自由空間光通信係統的性能分析 7.6 本章小結 第8章 精密儀器的誤差分析與不確定度評定 8.1 諧波與圓度測量誤差分析 8.1.1 人為偏心與一次諧波 8.1.2 諧波與圓度誤差測量 8.1.3 最大模範數分析方法 8.1.4 仿真實驗研究 8.2 錶麵形貌誤差評定基準分析 8.2.1 錶麵形貌誤差的分離 8.2.2 二維錶麵粗糙度基準 8.2.3 三維錶麵粗糙度基準 8.3 虛擬儀器誤差分析與不確定度評定 8.3.1 測量模型的建立 8.3.2 測量係統參數辨識 8.3.3 測量誤差的來源分析 8.3.4 不確定度的神經網絡評定 8.3.5 不確定度的濛特卡洛評定 8.4 布氏硬度計誤差分析與不確定度評定 8.4.1 布氏硬度的測量原理 8.4.2 硬度測量的一些問題 8.4.3 測量過程的力學分析 8.4.4 測量不確定度的評定 8.4.5 布氏硬度計的設計 8.5 本章小結 參考文獻 後記

精彩書摘

　　第1章 緒論 　　本章給齣瞭精密儀器的基本概念，概述瞭精密儀器的發展曆程、趨勢和基本特性，指齣瞭精密儀器測量數據分析中的若乾關鍵問題，簡要介紹瞭非統計原理的基本概念和精密儀器小樣本非統計分析的研究內容與意義。精密儀器的特性主要包括靜態特性和動態特性，本章討論瞭這些特性的評價指標。精密儀器測量數據分析的關鍵問題主要包括測量精度的分析、測量不確定度的評定以及測量誤差的溯源；非統計分析原理的理論基礎主要包括灰色係統理論、模糊集閤理論、信息熵理論、貝葉斯理論、人工神經網絡理論和濛特卡洛理論等，非統計分析方法可以從一定程度上突破統計學理論在精密儀器分析與應用中的一些局限性。 　　1.1 精密儀器的基本概念 　　人類為瞭認識世界和改造世界，需要不斷地對自然界的各種現象進行測量和分析。利用精密儀器進行測量是國防、工業、農業等領域中不可缺少的一項工作。 　　1.1.1 精密儀器概述 　　1.精密儀器的概念 　　儀器儀錶是獲取外界信息的工具，是認知世界的手段，它是一個具體的係統或者裝置，最基本的作用是延伸、擴展、補充或代替人的聽覺、視覺、觸覺等感官的功能。 　　精密儀器是一種特殊的儀器儀錶，廣泛用於精密地測量各種幾何量和物理量，包括長度、角度、力學、熱工、電磁、光學、無綫電、時間頻率和電離輻射等。 　　現代精密儀器是隨著微電子技術、近代光學技術和計算機技術飛速發展和其他新興學科知識的滲透而齣現的儀器，近年來還齣現瞭對被測過程或參數進行識彆、計算、判斷和控製等多功能的智能化儀器。 　　2.精密儀器的分類 　　按照測量對象的不同，精密儀器可以劃分為以下幾類： 　　①幾何量精密儀器主要包括檢測各種幾何量的精密儀器，如立式測角儀（見圖1-1）、激光乾涉比長儀、經緯儀、三坐標測量機、圓度儀、輪廓儀和掃描隧道顯微鏡等測量儀器。 　　②熱工量精密儀器主要包括溫度、濕度、壓力、流量檢測精密儀器，如各種氣壓計、真空計、多波長測溫儀錶、流量計和高度錶等。 　　③機械量精密儀器主要包括各種測力儀器、應變儀、加速度與速度測量儀、轉矩測量儀（見圖1-2）、振動測量儀、萬能材料實驗機（見圖1-3）和布氏硬度計（見圖1-4）等。

前言/序言

　　本書是根據“十一五”國防特色學科專業規劃專著的大綱編寫而成的，適用於儀器科學與技術一級學科，同時也可用於其他相關學科、專業。
　　在精密儀器的分析與應用領域，經常遇到被測量的特徵信息不全或者觀測到的數據較少，難以確定觀測數據樣本所服從的概率分布的小樣本非統計分析、評估與處理等問題。例如，新型武器裝備的破壞能力分析、火箭的發射與飛行實驗及破壞性或毀滅性實驗的結果評估等，由於實驗的樣品不能重復使用，導緻可以采集到的觀測數據很少；對於造價昂貴的材料或結構，如深空探測器、深海探測器或載人飛船等復雜係統，是很難進行大樣本量或成批試驗的；還有在機械製造中，由於受到測量的技術條件或製造成本的限製，不可能或沒必要進行大樣本測量，通常采用大批量生産而小批量抽檢的手段進行質量控製。在這些情況下，一般很難獲得大樣本量，缺乏足夠的觀測數據，所以難以準確地判斷與驗證被測數據所服從的概率分布；對於觀測數據的分析與處理也就很難使用基於大樣本量和典型分布的經典統計學理論。這樣一來就需要采用一些其他的理論或方法，以便盡可能多地瞭解並掌握觀測係統的內在特性。
　　近年來，國內外關於特定分布下小樣本問題的研究盡管已經取得瞭一些具有積極意義的階段性成果，但是一般均要求觀測數據的樣本服從典型的概率分布，如正態分布等，因此尚不能夠全麵地解決精密儀器分析中的一些復雜問題。
　　本書的主要內容是以灰色係統理論、模糊集閤理論、信息熵理論、貝葉斯理論和神經網絡理論等為基礎，研究精密儀器小樣本非統計分析評估與數據處理中的具體問題，尤其是針對一般精密儀器中不宜采用統計方法分析的一些關鍵技術進行分析研究。其主要特點在於：一是以精密儀器為研究對象，采用小樣本非統計分析的方法進行研究，並與經典統計學的研究結果進行比較；二是在精密儀器的分析研究中，允許觀測數據的概率分布是非典型的或未知的，並且樣本的個數可以很少；三是兼顧精密儀器的理論分析、實驗研究與工程應用並重。

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