Likelihood estimation of the extremal index

The article develops the approach of Ferro and Segers (J.R. Stat. Soc., Ser. B 65:545, 2003) to the estimation of the extremal index, and proposes the use of a new variable decreasing the bias of the likelihood based on the point process character of the exceedances. Two estimators are discussed: a maximum likelihood estimator and an iterative least squares estimator based on the normalized gaps between clusters. The first provides a flexible tool for use with smoothing methods. A diagnostic is given for condition , under which maximum likelihood is valid. The performance of the new estimators were tested by extensive simulations. An application to the Central England temperature series demonstrates the use of the maximum likelihood estimator together with smoothing methods.      

硫醇和硫醚的沸点与分子结构之间关系的拓扑化学研究

根据分子拓扑学原理, 用染色因子标识原子性质的差异, 发展了一种适用于含原子分子体系结构性能关系研究的新方法。据此探讨了硫醇和硫醚的沸点与分子结构之间的关系, 提出一个既能合理表征结构性能关系, 又能预测沸点的定量关系式。     

基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究

为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位,建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型,以达到合理追施氮肥,提高氮肥利用率的目的。试验采用单因素盆栽试验设计,以玉米（郑单958）为研究对象,应用高光谱技术,分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征;并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系,叶片氮含量与全波段(400～2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系,初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片,筛选出最优的比值光谱指数,建立了叶片氮素含量估算模型。结果表明：玉米叶片氮含量：上层>中层>下层;随着玉米的生长,在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加（追肥）再减少趋势,在高氮条件下呈减少趋势,中下层叶片氮含量呈递减趋势。六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大,相关性较强;九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广,相关性较强;开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大,相关性较强。六叶期选取下层叶作为诊断目标叶,选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型,九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557),RSI(600, 511)建立线性估算模型,开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶,选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。     

城市河网尺度的水体光谱指数适宜性分析研究

城市地表水是城市生态环境的重要组成部分,地表水环境高光谱遥感是高光谱遥感的重要应用方向,水体提取是地表水环境高光谱遥感的第一步,其主要任务是从高光谱遥感数据中提取地表水水体轮廓。基于光谱指数的水体提取方法充分利用光谱信息,计算简单,实现容易,提取效果优异。归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、高光谱差异化水体指数(HDWI)和基于指数的水体指数(IWI)等光谱指数已经广泛应用于湖泊、大江大河等开阔水体提取。近些年来,随着成像光谱技术的发展,高光谱遥感数据的获取能力也突飞猛进,空间分辨率和光谱分辨率不断提高。与江河湖基本在流域内沿地形分布不同,城市地表水一般细小,纵横交错,形成河网。在高光谱遥感数据用于城市体表水提取时,其面临的图像空间分辨率、地物类型和地物复杂等,与江河湖水体提取有很大不同。因此,需要对这些常用的光谱指数在城市地表水提取中的适宜性进行评价。以此做为出发点和目标,以河网密布的江南水乡中国浙江省嘉兴市为研究对象,以应用型航空成像光谱仪(Airborne imaging spectrometer for applications, AISA)获取的高空间分辨率机载高光谱遥感数据为数据源,通过Youden指数确定最佳阈值,将总体分类精度、错分误差、漏分误差、Kappa系数作为衡量指标,分析评价了NDVI,NDWI,HDWI和IWI 4种光谱指数在城市河网提取中的适宜性。结果表明,阴影与水体光谱变化趋势类似,是造成水体提取过程中高错分误差的主要因素。四种指数都可以准确抑制落在植被中的阴影,但无法有效抑制落在建筑物中的阴影。HDWI虽然可以在一定程度上抑制建筑物中的阴影,但是无法有效地抑制亮建筑物背景。通过对不同类型水体和阴影（笼罩下地物）光谱的进一步分析,虽然水体和阴影光谱曲线变化趋势相似,均在560～600 nm附近存在波峰,但是水体和阴影波峰高度存在差异,水体波峰值较大而阴影波峰值较低。因此,通过充分挖掘水体和阴影在560～600 nm处光谱反射信息,有望进一步抑制建筑物阴影,提高城市河网水体提取精度。     

Partially premixed flamelet in LES of acetone spray flames

An effective partially premixed flamelet model for large eddy simulation (LES) of turbulent spray combustion is formulated. Different flame regimes are identified with a flame index defined by budget terms in a 2-D multi-phase flamelet formulation, and the application in LES of partially pre-vaporized spray flames shows a favorable agreement with experiments. Simulations demonstrate that, compared to the conventional single-regime flamelets, the present partially premixed flamelet formulation shows its ability in capturing the subgrid regime transitions, yielding a well prediction of peak gas temperature and the downstream flame spreading. A propagating premixed flame front is found coupled with a trailing diffusion burning through the spray evaporation, and the spray effect on regime discrimination is manifested with transport budget analysis. A two-phase regime indicator is then proposed, by which the evaporation-dictated regime is properly described. Its intended use will rely on both gas and spray flamelet structures.     

基于ARX系统辨识模型的钢绞线张拉力识别*

钢绞线是预应力结构和大跨索承体系桥梁的核心受力构件,其实际保有应力值将决定结构的承载能力和耐久性。以钢绞线超声导波传播过程为独立系统,外在激励和数据采集为系统的输入和输出,通过ARX系统辨识方法分析钢绞线张拉力引起的系统模型参数变化,并以模型参数为特征向量,构建张拉力识别指标。实验结果表明该识别指标具有良好的单调线性变化规律,确定系数达到0.964;传感器布置在钢绞线端面和侧面具有相似的规律性,相对而言,端面布置传感器识别指标的敏感性和线性规律更好;重复加卸载过程,识别指标线性拟合斜率比较稳定,受钢绞线应力加载路径影响较小。     

基于XGBOOST的恒星光谱分类特征数值化

恒星光谱分类是研究恒星的基础性工作之一,常用的光谱分类是基于20世纪70年代Morgan和Keenan建立起来的并逐步完善的MK分类系统。然而基于MK规则的交互式决策分类系统对处理海量天文光谱数据存在着一定的困难。目前光谱巡天一般采用的自动化分类则是模版匹配方法而忽略对谱线特征的测量。怎样自动、客观地提取海量光谱中的分类特征并应用这些特征进行分类可以对天体的物理化学性质的统计分析至关重要。针对此问题,通过机器学习和计算光谱的谱线指数结合的方法,提取光谱特征,并通过大数据分析定量地确定对光谱特征谱线的分类判据（数值化）,确定每一类光谱具有物理意义的特征谱线的强度分布。首先对LAMOST DR4恒星光谱测量其谱线指数作为输入,光谱的分类标记采用官方发布的分类结果。使用XGBoost算法进行自动分类及特征排序,从而获得已知或未知的对于分类决策最为敏感的谱线。首先,选取高信噪比（S/N>30）、被LAMOST标记为B,A,F和M的恒星光谱数据,总计约414万个。然后,对光谱数据计算谱线指数从而使其得到降维处理,过滤冗余信息。其次,将处理后的恒星光谱数据随机划分为训练集和测试集,通过适当调整算法参数,用训练集得到所需要的分类决策树模型,用测试集测试其稳定性和可用性,以防止出现过拟合,同时使用算法自带函数进行提取分类特征。最后,输出并整理实验中算法所得的决策树模型,并挑选其概率比较大的分支作为最终的决策树模型。通过实验,可以发现在固定参数下,XGBoost所得的模型有一定的自适应性,较少受数据集影响,总体准确率可达88.5%;同时其所输出的分类决策树与已知的特征较为吻合,而且可以获得基于大数据的、数值化的特征谱线对应分类的范围,为完善基于特征的分类提供定量的规则。     

乌药化学成分结构参数与色谱保留时间的关系

乌药含有呋喃倍半萜、黄酮、生物碱、挥发油等多种化学成分,具有抗氧化、抗肿瘤及抑菌等活性.为研究乌药化学成分的性质,计算了乌药化学成分的分子连接性指数和电性拓扑状态指数,并筛选分子连接性指数中的⁰X,⁵X和⁵X_c,以及电性拓扑状态指数中的E₁,E₂和E₃,将这6种结构指数作为神经网络的输入层变量,色谱保留时间作为输出层变量,做回归分析,采用6∶5∶1的神经网络结构,构建了预测能力较强的预测模型.该模型总相关系数r_t为0.994 0,训练集相关系数为0.992 9,测试集相关系数为0.997 0,验证集相关系数为0.997 9,利用该模型计算得到的保留时间预测值与实验值吻合度较好,相对平均误差为2.66%.结果表明,乌药化学成分的色谱保留时间与6种结构参数之间具有良好的非线性关系.     

多体系统指标2运动方程HHT方法违约校正1）

采用Cartesian绝对坐标建模方法,完整约束多体系统运动方程是指标3的微分--代数方程（differentialalgebraic equations,DAEs）,数值求解指标3的DAEs属于高指标问题,通过对位置约束方程求导,可使运动方程的指标降为2.位置约束方程求导得到的是速度约束方程.直接求解指标3的运动方程,速度约束方程得不到满足,而且高指标DAEs的数值求解存在一些问题.论文首先采用HHT（Hilber--Hughes--Taylor）直接积分方法求解降指标得到的指标2运动方程,此时速度约束方程参与离散计算,从机器精度上讲速度约束自然得到满足,而位置约束方程没有参与计算,存在“违约”.针对违约问题,采用基于Moore--Penrose广义逆理论的违约校正方法,消除位置约束方程的违约.指标2运动方程HHT方法违约校正,将HHT方法和违约校正方法很好地结合,在数值求解指标2运动方程的过程中,位置约束方程和速度约束方程都不存在违约问题,而且新方法没有引入新的未知数向量,离散得到的非线性方程组的方程数量与原指标2运动方程的方程数量相同,求解规模没有扩大.新方法的实用和有效性通过算例的数值实验得到验证,数值实验也说明新方法保持了HHT方法本身具有的数值阻尼可以控制和二阶精度的特性.最后从非线性方程组的求解规模和计算速度上与其他方法进行了比较分析,说明新方法的优势所在.