一阶自相关结构下椭球线性混合效应模型的约束推断（英文）

本文在椭球分布族下研究一阶自相关线性混合效应模型的约束极大似然估计问题.分别考虑位置参数在等式和不等式线性约束这两种情况下的极大似然估计值.同时对约束条件下的兴趣参数给出三种渐近等价的检验方法.蒙特卡洛模拟说明本文方法的有效性和稳健性.本文结合模型对Framingham心脏研究中的胆固醇水平进行了分析.     

基于面板模型的商品房价格影响因素的实证研究

选取了我国30个省市2006~2015年的面板数据,应用面板数据计量模型回归的方法,基于R语言对影响商品房价格的因素进行实证研究.首先,经过Hausman检验与F检验确定面板数据的模型为混合估计模型;模型可以通过十折交叉验证法、残差正太性的检验、Q-Q图检验、变量间共线性的检验;最后经过逐步回归分析,结果表明土地价格、商品房销售面积、居民可支配收入、人均国内总产值财政收入占地区生产总值比重、汇率这6个指标对商品房价格都有显著性的影响.其中,土地价格和居民可支配收入对商品房价格的影响最为突出.     

基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型

战略性稀有金属钼矿品位低,组分复杂、嵌布粒度细等特点,其有价金属分离回收难。浮选作为微细粒钼矿分离回收的主要选矿方法之一,其浮选钼精矿品位一直是选厂的关键性产品指标。国内大多数选厂采取轮班制采样,人工化验得到精矿品位结果,但此方式严重滞后于浮选工艺,难以满足对生产过程进行实时监测和操作指导。LSTM是一种特殊的循环神经网络,引入门机制有效的传递或选择性遗忘长时间序列中的信息,解决RNN中的长期依赖、梯度消失和爆炸问题。本文分析整理东坡选厂中各平台源数据,结合选厂浮选工艺及机理,筛选出多个影响浮选钼精矿品位的变量作为模型输入;将输入变量进行异常值判定,缺失值填充和数据降噪等数据预处理,建立高质量浮选钼精矿品位数据库;软测量模型采用PyCharm软件编码,使用BatchNorm批量规范化处理样本数据,加入Dropout正则化防止过拟合,建立基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型,通过前向传播算法更新神经网络结构参数,并于Linear模型和CNN模型的预测性能指标结果比较。结果表明：基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型预测准确度高,样本数据误差波动平稳,浮动范围小,模型泛化能力强,模型平均绝对百分比误差MAPE为1.13%,均方根误差RMSE为0.7049%,决定系数R2为0.8763,实现了浮选钼精矿品位的在线预测。     

最大泡压法测表面张力等温线的数据处理方法比较*

对乙酸、丙酸、正丁酸、2-甲基丁酸、3-甲基丁酸、正戊酸、正己酸、乙醇、丙醇、异丙醇、正丁醇、异丁醇、1,2-丙二醇等13种常用试剂在25 ℃下的表面张力数据拟合方法进行了比较,分析了图解法处理数据及多项式、一阶指数函数、幂函数、Shishkovsky经验公式拟合数据的优缺点。指出Shishkovsky经验公式拟合结果准确,受数据样本量影响小,是理想的表面张力数据拟合方法。     

加拿大推出能即时监测空气质量的可穿戴设备

<正>加拿大一新创公司推出了一款新型可穿戴设备,称为TZOA包围追踪器,可以即时监测人们周围的环境状况,如空气质量、紫外线强度等。据物理学家组织网不久前报道,在设计上,这种配置器可以直接检测环境中的空气污染和紫外线强度,TZOA通过蓝牙向智能手机发送并共享数据,i OS和安卓的App(应用程序)就会显示环境指标,指示空气污染和紫外线对用户     

异质传感器数据的最优线性融合

研究了异质传感器对参数矢量进行的测量，测量数据基于线性均方估计的最优融合算法。提出和证明了异质传感器数据的最优线性融合定理，并得出“精度再差的传感器参与数据融合后都有利于提高系统的测量精度”这一结论。     

LIA组元的双脉冲改造

对用于单脉冲直线感应加速器（LIA）的加速组元进行了双脉冲改造的初步尝试，用铁氧体作为磁芯材料，得到了双脉冲的波形数据。结果表明，现有组元经过简单的改造，完全可以感应出两个甚至多个电压脉冲，为以后多脉冲LIA的改造和设计提供了一个方向，也提出了一些有待解决的问题。     

大数据时代下的化学经验2.0：基于键能的大规模反应途径预测

报道了一个基于键能数据预测反应途径的可编程算法．运用该算法,成功预测了F₂+CH₃Cl气相反应的最优产物(CF₄)和对应的反应途径．提供了一个启示性的化学经验2.0 的例子,并可能开启大数据时代下的大规模反应途径预测的大门．     

带有缺失数据的非线性误差模型中参数的置信域

考虑协变量有测量误差且响应变量随机缺失的非线性模型.在条件分布形式已知的情况下,通过借补方法构造了参数的经验似然,提出了基于模拟的经验似然,证明了所构造的统计量都具有渐近x~2分布,所得结果可构造未知参数的置信域.