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第一篇论文摘要：基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪
为了克服分形小波去噪方法缺乏保护图像的边缘与细节的缺陷,文中提出了一种基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪算法.通过建立一个参数可以灵活改善的多元统计模型来准确地估计各种相关信息,并通过最小化残差来自适应调整模型参数,在适度的噪声方差下根据拼贴距离找出最好的子树域中的近优父子树,通过使用四叉树分割来实现对噪声图像自适应地预测分形小波无噪图像编码,从而达到去除噪声和保护图像的边缘与细节的目的.实验结果表明,该方法在去除噪声的同时,能有效地保持图像的边缘特征和保留图像的精细结构.由于采用了预测小波分形编码,优化了算法结构,算法的处理速度比较快.因此,完全可以达到实时图像处理过程中的去噪预处理对处理速度的要求.
第二篇摘要范文：多元统计分析在设备状态监测诊断中的应用研究
本论文以设备状态的精确诊断为研究目标,着眼于多元统计分析在设备状态监测诊断中的应用研究,通过分析正在发展中的主分量分析(PCA)、独立分量分析(ICA)、核主分量分析(KPCA)和盲源分离(BSS)等四种多元统计分析方法在该应用领域中的研究现状,把此方面的研究统一于了三个子体系下：高阶统计信息提取、多元冗余特征融合、多维测量信号分离,并分别就有关问题进行了深入的研究.
第一个方面是基于ICA的理论,以一维或多维测量信号为处理对象,提取测量信号的高阶统计信息来有效表证设备的状态特征.本文主要引入并拓展了ICA提取一维振动信号高阶统计信息及其应用的研究,该高阶统计信息揭示了振动信号的本质属性,具有很好的应用前景.这里提出了一种新的基于ICA的瞬态检测方法,显示了优于其他传统方法的效果；提取了一种新的ICA基滤波相关特征参数,可以有效表征状态类别信息.
第二个方面是利用PCA、ICA和KPCA等分析方法的信息挖掘及降维作用,从时域、频域、时频域等多个原始特征中提取新的更加敏感稳健的统计结构,来表达和分类设备模式.本文主要研究了基于KPCA的非线性特征提取技术,提取的特征在特征空间具有非常好的聚类效果,然后研究了基于KPCA的非线性特征子空间构建,来有效表达和分类设备状态.本文还着重研究了多元统计特征提取中的特征评价和选取技术,提出了一些新的理论想法,解决了多元统计特征进行设备状态分类的效益最大化问题.
第三个方面是利用盲源分离(BSS及ICA)的思想对多维测量信号进行处理,以获得反映某个或每个设备部件的信号、分离提取某些信号分量、或者仅仅消去噪声的影响.本文基于盲源分离技术进行了设备多维振动信号的振动分量分离探讨,首先验证了线性ICA方法对复杂振动信号分离效果并不太理想,然后基于盲卷积分离模型主要研究了振动信号中瞬态分量(循环平稳成分、瞬时冲击成分等)与噪声分量的分离与提取.
此外,以上研究都建立在了实验验证基础上,本论文采用了两个实验,一个是通过振动信号分析的汽车齿轮箱的状态监测,另一个是运用噪声信号分析的内燃机轴承的磨损诊断.本文研究表明,多元统计分析能够提取反映设备状态的敏感可靠的特征信息,对精确诊断具有非常重要的意义.
第三篇多元统计论文摘要：几种多元统计分析方法及其在生活中的应用
多元统计分析是运用数理统计的方法来研究多变量问题的理论和方法,它包括回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析等方法,1928年Wishart发表的《关于多元正态总体样本协方差阵的精确分布》,是学术界公认的多元分析的开端,在这个基础上Fisher、Hotelling、Roy等人进行了有力的补充,从而使多元统计分析理论知识得到了完善,因而得到了快速发展,在许多领域中也有了实际应用.在当时的社会环境中,统计方法解决实际问题计算量大的问题迟迟得不到解决,使得统计方法的发展大受影响,甚至在很长一段时间内完全得不到发展.得益于计算机技术发展,多元统计分析在上世纪50年代中期被广泛应用于地质、医学、社会学、气象等学科.20世纪60年代在前人的基础上广大学者通过实践完善了多元统计的理论并产生了很多新的理论和方法,使得多元统计的应用范围更广了.70年代初期多元统计才在我国受到各个领域的关注,近30年来,我国广大学者在多元统计分析领域成绩显著,有些方面达到了国际领先水平.
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综合评价,是指将评价对象的多个方面的信息加以汇集而从整体上以定量形式确定评价对象的优劣水平与次序的过程.综合评价问题涉及到经济、社会、教育、技术等许多领域,对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法是解决综合评价问题的重要方法之一.本文将统计学领域中专门用来处理多指标、复杂相关等问题的多元统计分析方法运用到综合评价中.
本文主要介绍了多元统计分析方法中的聚类分析、因子分析、主成分分析方法以及它们在生活中的应用.先分别介绍了这几种多元统计分析方法的理论及其应用实例,再着重介绍了多元统计分析在全国各地区生活环境状况综合评价中的应用.在应用多元统计分析对全国范围内31个省及直辖市的生活环境状况进行综合评价时,不是利用单一的指标对其进行评价,而是采用了包含九个子系统的指标体系对各地区的生活环境状况进行了综合评价.具体操作过程为：首先,将生活环境状况划分为九个子系统,这九个子系统分别为废气处理子系统、废气排放子系统、废水排放及处理子系统、工业废气排放子系统、工业废气处理子系统、工业废水排放及处理子系统、生活垃圾清运及处理子系统、工业固体废物产生子系统以及工业固体废物处理利用子系统.然后,对每个子系统运用多元统计分析的方法进行综合评价,得到各地区在每个子系统下的综合得分.最后,将各地区在九个子系统下的综合得分汇总,运用同样的方法得到各地区最终的综合评价值并对其进行排序.
本文除了前言和总结外,主要分为四大部分.第一部分主要介绍聚类分析方法的理论及其应用实例,即聚类分析在我国农村居民人均纯收入分析中的应用；第二部分主要介绍主成分分析方法的理论及其应用实例,即主成分分析在学生成绩评价中的应用；第三部分主要介绍因子分析方法的理论及其应用实例,即因子分析在学生成绩评价中的应用；第四部分主要介绍多元统计分析在各地区生活环境状况综合评价中的应用,并对综合评价结果进行了分析,针对结果反映出的问题给出了建议,最后还提出了这种结合多元统计分析的综合评价方法在其他方面的应用.
第四篇多元统计论文摘要模板：基于多元统计分析的遥感影像变化检测方法研究
基于遥感影像的变化检测就是从不同时间获取的遥感影像中,定量地分析和确定地表变化的特征和过程的技术.利用不同时相获取的卫星遥感影像进行变化检测,是开展资源调查、环境监测、基础地理数据库更新等对地观测技术应用中的关键技术,具有迫切的科学应用需求和广泛的应用领域.例如,如何从遥感影像中提取地表覆盖变化信息,近年来已成为遥感应用领域的重要研究课题,其中基于多时相、多通道(多波段或多极化等)的遥感影像的变化检测更是一大研究热点.本论文主要围绕着如何从多时相的中分辨率星载多光谱遥感影像以及合成孔径雷达影像中快速有效地自动提取变化信息来展开研究,重点解决不同时相之间的差异影像的构造和变化区域的提取这两方面的关键技术.
论文首先研究了从多时相多通道遥感影像构造差异影像的问题.多通道遥感影像由于通道之间相关性的影响,相对于单通道影像的变化检测更为困难,需要有效地集中分布在各个通道上的变化信息,构造出不同时相之间的差异影像,以便于变化信息的分析解译.本文针对多通道变化信息集中的难点,从多元统计分析的角度出发,在以下三个方面进行了深入研究: (1)针对通道之间相关性的影响难以消除的问题,引入多元统计分析中的典型相关分析方法,将两个时相的多通道遥感影像视作两组多元随机变量,采用Multivariate Alteration Detection(MAD)变换,对多个波谱通道上的所有差异信息或变化信息进行重组,分配到一组互不相关的结果变量中,最大限度地消除通道间相关性对变化检测的不利影响,初步解决了差异影像构造的问题. (2)针对MAD方法难以完全有效地集*化信息的问题,提出以信噪比作为衡量变化信息分布的测度,引入最小噪声比率变换MNF,实现MAD结果中包含的变化信息与噪声最大限度的分离,解决了有效集*化信息和构造差异影像的问题. (3)探讨了利用来自不同传感器的遥感影像,进行直接比较像元灰度特征的变化检测的可行性.提出了采用MNF/MAD方法来从多源多通道遥感影像构造差异影像的方案,在Landsat7 ETM+与SPOT5 HRG影像上进行的变化检测实验结果证实了该方案的有效性. 多个试验区的实验结果表明,基于典型相关分析的MNF/MAD多元变化检测方法,能够有效地从多时相的多通道遥感影像中分离出变化信息,并集中到差异影像的少数分量中,这些分量通常能够表现出较为明晰的物理意义.同时,这种方法具有对量测尺度不一致、量测设备增益变化、线性辐射畸变等不敏感的优点,因而对辐射特性归一化的要求很低,降低了数据预处理的难度. 然后,论文研究了从变化检测得到的差异影像中提取变化区域的问题.变化第五篇多元统计论文摘要怎么写：基于多元统计过程控制的空分过程故障诊断
随着科学技术的进步,空分工业得到了蓬勃发展,空分装置日益趋于大型化和复杂化,对于节能和安全的要求成为空分生产的关键.故障诊断对于降低生产事故、提高生产绩效、减少经济损失、增强企业竞争力等都具有重要的意义,是现代企业(包括空分企业)生产管理的重要组成部分.为空分系统建立故障诊断系统,能够有效利用空分生产过程的数据信息,及时检测故障的发生情况,更深层的分析故障原因,快速进行故障定位,提高空分生产的稳定性和高效性.
多元统计过程控制是一种对存在多个相关变量的生产过程进行监控、分析、控制的方法与技术.通过对这些生产过程数据进行统计分析,多元统计过程控制可以密切监督生产过程的运行状态,不断检测过程的变化和故障信息,对故障及时作出鉴别和分析,并可分析潜在的故障趋势,在一定程度上做出故障预报.因此,基于多元统计过程控制的故障诊断技术有着重要的实用价值,已成为研究的热点.
本文以多元统计过程控制为理论基础,研究了故障诊断技术的重要方面,结合空分生产过程的特点,建立了基于多元统计过程控制的空分故障诊断系统,并在实际应用中取得良好效果.本文的主要研究内容和成果包括:
1.对故障诊断技术和多元统计过程控制方法做了概括性介绍,概述了相关的基本概念、方法以及发展现状,同时介绍了空分过程故障诊断的研究现状,指出了本文的研究意义和研究方法.
2.通过对空分生产过程的分析和对多元统计过程控制的应用要求的研究,对应用多元统计过程控制进行空分过程故障诊断进行了必要性和可行性分析,提出了该方案的总体设计.
3.介绍了主元分析和多元统计控制图的概念和方法,结合空分过程的故障诊断特点,建立了基于主元分析的空分过程故障诊断模型.在建模过程中重点介绍了从原始工业数据到建模数据的数据处理过程.对该模型的诊断结果做了分析,对存在的问题提出了改进方案.
4.介绍了动态主元分析方法,重点介绍了时滞长度的确定方法,提出了根据模型评价指标确定时滞长度的方法.结合空分过程的动态特性,建立了基于动态主元分析的空分过程故障诊断模型.对该模型的诊断结果做了分析,验证了该模型的准确性.同时,进一步探讨了分析方法的改进方案,提出了优化时滞配置的动态主元分析方法.
5.介绍了某钢铁集团空分公司空分故障诊断系统的系统设计和运行效果,重点介绍了了该故障诊断系统界面丰富的信息量和生动的动态显示效果,通过该空分故障诊断系统实际的运行效果证明了本文研究的有效性.
最后,在总结全文的基础上讨论了相关研究的发展前景.
第六篇摘要范文：数据驱动的多元统计故障诊断及应用
随着信息科学技术的快速发展,国防和国民经济各个领域的大型机械系统、工程系统和自动化系统复杂性与自动化程度不断提高,人们迫切需要提高整个系统的可靠性、可维修性和安全性.由于系统在运行过程中是一个相互影响的统一整体,其不同设备之间存在着密切的联系且同一设备不同部分之间也含有紧密的耦合,使得发生的故障难以准确的判断和定位,若不能将其及时诊断并排除就会导致设备甚至整个系统不能有效正常运行,严重的故障会造成灾难性事故.由于计算机技术及各种智能仪表在工业过程中的广泛应用和不断发展,反映系统运行状况的海量过程数据被采集并存储下来.如何利用这些积累的海量离、在线运行数据,在难以建立起系统机理模型进行故障诊断的情况下,通过分析数据特征及其内在规律实现对工业过程及其相关设备的故障诊断,最终到达提高产品质量、保证生产安全、减少经济损失的目的,成为近年来工程和学术界的研究热点之一.
为此,本文从大型自动化系统的运行状态特点和动态非平稳过程的诊断需求分析出发,利用相应的数学理论并结合工程实际,系统深入地开展了数据驱动的多元统计故障诊断研究,为进一步完善基于数据驱动的故障诊断理论体系作出一定程度的贡献,以期实现数据驱动的故障诊断在实际中的良好应用.通过采用现有数据驱动的故障诊断体系中的各种方法以及本文所提出的一些新方法,以6135D柴油机在漏气故障下的海量数据作为诊断的数据样本,分别对该数据样本进行了数据实验.数据实验的结果表明,本文所开展的各项研究工作及在此基础上所取得的一些创新性成果,在具有较为广泛的应用前景的同时,还具有较为重要的科学研究意义.本文所进行的主要研究工作如下:
①通过将含有恒偏差、缓变、突变和和高频正弦等几种类型故障的染噪信号在各个尺度下进行小波分解并提取出相应的细节特征,详细地分析了动态非平稳过程数据的多尺度特征,得到了故障特征在数据空间中的分布规律.针对小波滤波中所出现的边缘效应造成滤波后信号所产生的毛刺和尖峰,结合Toeplitz矩阵和Gram-Schmidt正交化算法设计了边缘校正滤波器,从而减轻边缘效应对信号滤波造成的不良影响.
②分析了小波变换检测信号奇异性的相关原理.为克服传统基于小波变换的信号奇异性检测方法不能克服噪声的影响,而预先对信号降噪的同时又容易造成部分故障信息的丢失,提出了一种基于多尺度积的故障奇异性检测与奇异点定位方法.该方法充分利用了小波变换多尺度积在有效增强信号的细节特征的同时又能有效抑制噪声影响的特性.
③针对传统PCA因模型固定、尺度单一不能准确反映动态非平稳过程数据的时变和多尺度等统计特性的缺陷,通过在线多尺度滤波(OLMS),结合递归主元分析(APCA)和多尺度主元分析(MSPCA),并在已设计的边缘校正滤波器基础上,提出了基于在线多尺度滤波的多元统计故障诊断方法,实现了多元统计方法对过程数据的实时监控.
④针对动态非平稳过程数据的时变性和多尺度性导致故障诊断准确率下降及故障准确定位难以实现的不足,提出滑动窗口多尺度主元分析( Moving Window Multi-scale Principal Component Analysis,MW-MSPCA),通过小波阈值消噪解决统计模型偏离与数据相关性降低之间的矛盾,并在各个尺度上利用滑动窗口主元分析实现模型更新,然后借助三维贡献图描述反映过程行为变化的各独立过程变量对统计过程的贡献程度,进而对故障准确定位.
⑤选取6135D型柴油机作为研究对象,分析其故障机理和缸盖处振动信号特点,以该柴油机在漏气故障下的测量数据作为样本,分别采用传统主元分析(PCA)、传统多尺度主元分析(MSPCA)、直接对小波系数进行阈值去噪的改进多尺度主元分析(AMSPCA)、在线多尺度滤波的多尺度主元分析(OLMS-R-MSPCA)、基于滑动窗口的多尺度主元分析(MW-MSPCA)5种算法分别进行了数据实验,并在提出定量分析算法准确率的基础上,按照定量规则对实验结果进行定量分析,最终的分析结果证明了本文所提方法的有效性和可行性.
第七篇多元统计论文摘要范文：基于信息富集与特征选择的多元统计化工过程监测研究
在现代流程工业中,人们对过程安全和产品质量要求日益提高,工业过程在线过程监测作为保障过程安全、提高产品质量的有效途径和关键技术,受到人们越来越多的关注.随着现代流程工业中数据采集、存储和处理技术的快速发展,过程数据信息变得极为丰富,基于数据驱动的过程在线监测与故障诊断技术在近几年发展迅速；同时,多元统计分析技术日新月异,基于多元统计分析的过程监测(Mutivariate Statistical Process Monitoring, MSPM)方法成为工业过程监测领域的研究热点.
虽然对于MSPM的研究取得了很多成果,MSPM方法仍然在发展过程中,还有许多问题需要进一步讨论和解决,例如,如何更有效地提取故障信息,如何挖掘更多的局部过程信息,如何解决生产过程中非线性、多工况的问题等.本文在前人研究工作的基础上,针对现代工业过程的特点,从信息富集与特征选择的思路出发对一些现有的方法进行了研究和改进,同时也提出了一些新的、有效的过程监测策略,具体包括：
(1)针对主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)过程监测中存在的主观主元选择及故障相关信息分散问题,提出基于故障敏感主成分选择和主元空间实时重构的策略,用以改善过程监测性能.由于故障相关信息被集中到一个子空间,故障检测和故障诊断性能都得以提高.PCA是目前应用最为广泛的多元统计过程监测方法,对PCA方法的研究具有十分广泛的意义.所提出的方法可以扩展到核PCA、因子分析、独立成分分析等监测方法以解决更多的实际问题.
(2)针对现代流程工业中过程变量和操作单元众多,变量相关性复杂的问题,提出了完全基于数据驱动的分散过程监测策略,将众多的变量分配到若干子空间进行监测.分散监测一方面降低了系统复杂程度,另一方面也更有利于发掘更多的局部过程信息,为辨别过程状态提供了便利.相对于传统的分块监测方法,新的方法不需要精确的过程模型和对系统知识的认知,是一种完全基于数据的方法,更有利于实际应用.同时,该方法可以扩展用于具有非线性、多模态等特性的过程监测中来,论文中也将进行详细的论述.
(3)针对基于独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)的非高斯过程监测中存在的故障信息分散及有用信息被压制的问题,分别提出了基于故障相关独立元预选与重要独立元加权策略的过程监测方法.基于独立元预选的监测方法充分利用过程故障信息,将故障相关独立元集中到一个子空间,使故障信息富集；基于加权策略的加权独立元监测方法通过衡量一个时段内各个独立元的重要性,赋予重要独立元更大的权重,突出强调过程中的故障信息,改善过程监测性能.所提出的方法可以扩展到非线性、多模态等形式来适应更多的实际应用需求.
(4)针对过程数据分布不唯一的过程监测问题,提出了基于变量分布相似性子空间划分和分散监测的策略,一方面使监测方法更符合实际监测的需要,另一方面有效降低了过程监测的复杂度,显著改善了过程监测性能.
最后,在总结全文的基础上,对基于多元统计分析的过程监测领域的未来工作进行了展望.
第八篇多元统计论文摘要格式：多元统计分析在高等教育评价中的应用
高等教育评价工作的优劣对教育业能否快速平稳发展起着十分重要的作用.目前对高等教育评价研究方法大都基于定性分析,在定量分析方法中常用的数理统计方法有回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等.但是,对于多元统计分析的应用,前人做的工作大都基于一种方法,解决某一方面的问题,从而忽略了各方面之间的相关性,没有将多元统计分析方法灵活高效的运用,使其应用受到一定的局限性.同时,由于不同的分析方法的思想依据及出发点之间的差异,导致不同方法对相同的数据分析得出的结果可能不一致,从而使得精准度不高,不能全面客观地反映总体情况,对将来评价高等教育工作、制定合理高等教育发展战略等方面造成不利的影响.本文以多元统计分析方法为基础理论依据,通过综合运用多种分析方法对数据做全方位的研究,使多元统计分析在高等教育评价中的应用系统化.首先,综述说明多元统计分析在高等教育评价中的应用研究现状及其研究意义,其次,分别对判别分析、聚类分析、因子分析三种分析方法及彼此之间的联系进行相关介绍说明,最后,针对大学生综合素质现状进行问卷调查设计,通过运用上述多元统计分析方法,证实其合理有效性,并结合分析结果针对当前教育问题提出几点建议.多元统计分析方法也可以推广到高等教育评价的其他方面,诸如高校的资源配置、研究生填报志愿、高考招生等等.灵活运用多元统计分析技术,可以为高等教育评价工作提供一套科学、合理、行之有效的方法,具有非常好的应用价值.
第九篇多元统计论文摘要：多元统计在土壤重金属污染源解析中的应用
土壤中重金属污染及其防治愈来愈受重视,查明污染源是有效治理污染的前提.本文总结了近年来国内外聚类分析、主成分分析、因子分析在土壤重金属溯源中的应用.针对以往研究工作的不足和存在的问题,指出了今后土壤重金属污染源解析研究中的新思路:(1)GIS技术与多元统计相结合生成的污染专题地图,可以更好地确定污染物来源,(2)利用富集因子(EFs)可以深入区别重金属是人为污染源还是自然源,并且进一步验证多元统计分析的结果,(3)利用一些改进的方法如增强矩阵主成分分析(MAPCA)和正定矩阵因子分解(PMF),可以克服多元统计分析中的不足.
第十篇摘要范文：基于多元统计分析的火电厂控制系统故障诊断研究
随着自动控制技术的不断发展,火电厂控制系统的控制策略已日臻成熟,并形成了比较完善的体系.因此针对火电厂的控制理论应用研究正逐步向更高层次发展,其中一个重要研究方向就是火电厂控制系统的故障诊断.这是因为随着火电厂控制系统规模不断扩大和复杂性日益提高,控制系统故障点也随之增加并且更难以发现,这就对火电厂控制系统的可靠性、可维修性提出了更高的要求.传统的限幅报警和人工点检的方式显然已经满足不了要求,因此有必要研究火电厂控制系统的先进故障诊断技术.
考虑到火电厂控制系统规模庞大结构复杂等特点,本文选用了一种不依赖数学模型的多元统计分析方法进行研究.使用了两个多元统计分析工具,即主元分析(PCA)和费舍尔判别分析(FDA),通过对过程数据的分析来实现对控制系统的故障诊断.其中着重使用PCA方法进行故障检测的研究,使用FDA方法进行故障分离和识别的研究,并将两种方法相互配合,构成完整的故障诊断系统.本文的主要工作包括以下几个方面:
第一,分析了在火电厂控制系统故障诊断中应用多元统计方法的可行性和优越性.明确了基于多元统计分析的火电厂控制系统故障诊断的范围、对象和理论方法.
第二,研究了火电厂控制系统在稳态条件下的PCA故障检测问题.着重分析了PCA故障检测的内涵,并给出了一个指导故障检测的结论.研究了PCA故障检测中的数据预处理问题,并结合实例给出了传感器和执行器的PCA故障检测方法.
第三,针对火电厂生产过程存在的变工况特性,提出一种动态多主元模型的故障检测方法.它通过对主元模型组的模糊推理动态得到与检测工况相匹配的主元模型,解决了主元模型的工况适应性问题,改善了变工况条件下的PCA故障检测效果.
第四,研究了火电厂控制系统的故障分离问题,提出一种基于FDA贡献图的新型故障分离方法.它保持了贡献图法简单易行的优点,同时提高了故障分离的准确度.
第五,将FDA与模式识别思想相结合来进行火电厂控制系统故障识别的研究,提出一种结合FDA的DTW故障识别方法.它使用FDA作为故障特征提取工具,使用DTW作为特征匹配工具,对系统的时变特性表现出良好的鲁棒性,并有着较高的故障分辨率和识别精度.
| 有关论文范文主题研究: | 关于多元统计论文范文文献 | 大学生适用: | 3000字本科毕业论文、5000字专科论文 |
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| 毕业论文开题报告: | 论文提纲、论文题目 | 职称论文适用: | 论文发表、初级职称 |
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在研究过程中,充分利用现场实际数据对论文中提出的各种故障诊断方法进行了大量的实验研究,通过实验验证了这些方法的可行性和有效性.相比较原来仅通过Matlab平台下搭建仿真模型来进行仿真实验而言,现在的实验方式无疑更具实际意义.
主要论述了多元统计论文摘要范文相关参考文献文献.
多元统计引用文献:
[1] 容易写的多元统计论文选题 多元统计论文题目哪个好
[2] 多元统计论文参考文献集 多元统计参考文献有哪些
[3] 多元统计论文提纲模板 多元统计论文框架怎么写
