随机森林结合CatBoost的近红外光谱药品鉴别

药品质量关乎人民健康和国家命脉,随着社会经济的飞速发展对药品质量的快速、有效鉴别具有极其重要的作用。光谱分析技术具有较高的准确性、较快的分析速度且对样品不存在污染等突出优点,广泛应用在化工、石油以及医药等重要的领域。为了解决传统药品鉴别模型存在的鉴别精度低、鉴别速度不能满足实际需求且鉴别模型稳定性差的问题,采用光谱仪采集药品的近红外光谱数据达到对药品无污染鉴别的目的。结合随机森林和CatBoost对药品进行分类鉴别,以实现快速且准确的鉴别。首先采用随机森林（RF）对光谱仪采集的光谱数据进行有效特征波长的筛选,从而将药品光谱数据中的无关波长去除、筛选出最能表征样品属性的特征波长,然后以极限学习机（ELM）作为CatBoost的弱分类器分析筛选的特征波长对药品的属性鉴别。由于ELM仅只含有一个隐含层且无需多次迭代寻优保证了鉴别模型运行速度更快,CatBoost通过集成弱分类器以改善模型鉴别准确性。为对所提出的药品鉴别模型性能进行有效评估,采用随机抽取训练集的方式构造不同规模药品光谱数据并分别上进行独立实验且以10次运行结果的均值作为其最终结果,并通过与CatBoost、持向量机（SVM）、反向传播网络（BP）、ELM、波形叠加极限学习机（SWELM）和Boosting进行对比,进一步对模型的性能进行评估。从不同规模训练集的分类结果可看出,随着训练集样本的增加分类精度最高为100%且预测标准偏差趋于0。实验结果表明,所建立RF-CatBoost鉴别模型在不同规模的药品数据集上较对比方法具有更高的分类准确率、更快的速度且其鲁棒性更强,能够广泛应用于药品类别的准确鉴别,从而实现药品质量的有效监督。     

改进的随机蛙跳算法对农机润滑油污染浓度的近红外光谱检测研究

润滑油是农业机械正常作业的必要物资,农业机械发动机工作的动力性、安全性、经济性以及寿命与润滑油状况有着紧密联系。污染浓度作为油液的综合评价指标,常规的实验室检测耗时长、成本高,所以开发高效的润滑油污染浓度检测技术具有重要意义。提出了一种基于近红外光谱技术的农机润滑油污染浓度的检测方法,同时针对随机蛙跳(RF)特征波长选择算法中迭代次数大,结果再现性低等缺点,提出了一种迭代保留信息变量的随机蛙跳(IRIV-RF)特征波长选择算法。该算法一方面利用迭代保留信息变量(IRIV)算法提取出强信息变量和弱信息变量,将其作为RF算法中的初始变量集,消除初始变量集的随机性对结果再现性的影响。另一方面通过对变量按被选概率值由大到小正向排序后,从首个波长开始依次增加一个波长建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,选择交叉验证均方根误差(RMSECV)值最小时的变量子集为特征波长,消除RF算法所提取的特征波长数量的不确定性。利用近红外光谱仪采集自行配制的101份不同污染浓度的农机润滑油原始光谱数据,选用三种不同的预处理方法分别对原始光谱进行处理,确定最佳的预处理方法为变量标准化(SNV)。在此基础上通过RF,IRIV和IRIV-RF三种算法分别对全谱进行特征波长选择,并建立PLSR模型。通过对全谱-PLSR,RF-PLSR,IRIV-PLSR以及IRIV-RF-PLSR模型的预测精度进行比较,结果表明,经过IRIV-RF算法提取特征波长后所建立的PLSR模型预测精度最高,预测相关系数(R_p)为0.965 7,预测均方根误差(RMSEP)为9.0584,显著提升了预测精度与运行效率,降低模型复杂程度。IRIV-RF是一种有效的特征波长选择算法,研究证明了近红外光谱联合改进的IRIV-RF算法检测农机润滑油污染浓度的可行性,为鉴定润滑油品质提供了一种新的思路。     

基于机器学习的无机磁性材料磁性基态分类与磁矩预测

磁性材料是信息时代重要的基础材料,不同的磁性基态是磁性材料广泛应用的前提,其中铁磁基态是高性能磁性材料的关键要求.本文针对材料项目数据库中的无机磁性材料数据,采用机器学习技术实现无机磁性材料铁磁、反铁磁、亚铁磁和顺磁基态的分类以及无机铁磁性材料磁矩的预测.提取了材料的元素和结构属性特征,通过两步式特征选择方法分别为磁性基态分类和磁矩预测筛选了20个材料特征,发现材料特征中的电负性、原子磁矩和原子外围轨道未充满电子数对两种磁性性能具有重要贡献.基于机器学习的随机森林算法,构建了磁性基态分类模型和磁矩预测模型,采用10折交叉验证的方法对模型进行定量评估,结果表明所构建的模型具有足够的精度和泛化能力.在测试检验中,磁性基态分类模型的准确率为85.23%,精确率为85.18%,召回率为85.04%, F1分数为85.24%;磁矩预测模型的拟合优度为91.58%,平均绝对误差为0.098μB/atom.本研究为无机铁磁性材料的高通量分类筛选与磁矩预测提供了新的方法和选择,可为新型无机磁性材料的设计研发提供参考.     

基于强制进化随机游走算法的质量交换网络综合

针对现有质量交换网络优化方法存在的不足, 提出一种适用于质量交换网络综合的强制进化随机游走算法。通过随机增大或减小质量交换器的传质负荷、分流比以及贫流股的流量, 并设置最小阈值实现网络连续和整型变量的同步优化; 通过以较小概率接受差解, 增强结构变异, 使算法更好地兼顾质量交换网络的全局和局部搜索。在2个质量交换网络实例中的应用表明, 优化结果优于文献最优结果, 算法保持了个体的独立进化且具有良好的全局和局部搜索能力。     

HIAF随机冷却系统slot-ring型pickup/kicker及相应合路器/功分器的设计与仿真

为降低束流发射度,提高束流强度,得到高品质的束流,强流重离子加速器装置(HIAF)高精度环形谱仪(SRing)将建造随机冷却系统。随机冷却系统的关键硬件pickup/kicker在一定程度上决定了其冷却效率。本工作讨论了随机冷却系统pickup/kicker的具体作用及设计指标,介绍了分路阻抗概念。SRing随机冷却系统采用周期性单元结构slot-ring模型,利用高频结构仿真(HFSS)软件对其进行建模并仿真优化。通过对不同结构参数进行扫参,确认了slot-ring结构各参数对pickup/kicker分路阻抗值的影响。仿真结果表明,slot-ring结构有较高的分路阻抗,适用于SRing随机冷却系统。同时,考虑到pickup/kicker工作带宽内分路阻抗的平坦度,提出了采用不同尺寸slot-ring结构进行组合的方式来优化其平坦度。最后设计并加工实测了该slot-ring结构相匹配的十六路功率分配器/功率合成器,实测结果表明:该功分器/合路器具有各端口输出幅度平坦度较好、隔离度大、插入损耗低、电压驻波比小等特点,满足SRing随机冷却系统的要求。     

结构可靠性仿真方法研究

可靠性仿真是对复杂结构系统进行可靠性分析计算最为有效的方法,引起了研究者越来越广泛的关注.综合目前结构可靠性仿真方法研究现状,介绍了蒙特卡罗(Monte-Carlo,MC)法、极限状态方程重构法、随机有限元法(stochastic finite element method,SFEM)进行结构可靠性仿真计算的特点及发展现状,归纳了固体火箭发动机(solid rocket motor,SRM)结构可靠性的特点及当前进行仿真的方法;并在此基础上分析了目前结构可靠性仿真方法及对SRM结构可靠性进行仿真分析计算时存在的不足及需要进一步研究的内容.     

拉格朗日随机模型模拟屋面积雪分布

基于拉格朗日随机模型并结合已有文献中最新改进的k-ω湍流模型,对风致屋面雪粒迁移运动进行了数值模拟,其中根据雪深变化对屋面积雪边界采用了自适应变形调整。首先对程序进行了验证,然后对一典型阶梯形屋面的积雪分布进行了数值模拟。通过求解RANS方程及对湍流脉动速度PDF采样,模拟计算了约3×104个粒子的跃移及悬移运动迹线,统计获得了不同粒子大小、风速以及阈值风速下的屋面积雪效率及雪深分布。结果表明:在分离泡及拐角等部位的积雪效率最高,是积雪较多的地方;直径0.2mm的粒子屋面积雪效率最高;当屋面流动剪切速度大于雪粒阈值剪切速度时,不同风速及阈值风速对屋面的积雪效率影响相对较小;模拟结束时计算的屋面积雪系数分布与观测结果吻合较好。     

泡沫铝率相关性能的有限元模拟

构建了三维随机分布球形泡孔模型,模拟开、闭孔混合结构泡沫铝材料的微细观结构,并通过有限元方法计算了10~104 s-1应变率范围内、孔隙率35%~65%泡沫铝材料的率相关性以及应变率和相对密度变化对泡沫铝动态压缩力学性能的影响。研究表明:中、低应变率下,泡沫铝材料率相关性能主要取决于基体材料的应变率敏感性;高应变率下,泡沫铝材料率相关性能受基体材料的应变率敏感性以及微结构惯性联合作用,且相对密度较低泡沫铝材料的微结构惯性效应更显著。     

基于改进型SPGD算法的涡旋光波前畸变校正

涡旋光束经过大气湍流时,其波前会发生畸变,因此需要对畸变的波前进行校正。无波前传感器的波前畸变校正系统基于随机并行梯度下降算法,可以实现对波前畸变的校正,但算法的收敛速度及稳定性受随机扰动电压的影响。结合深度学习理论中改进的梯度下降算法,对随机并行梯度下降算法中随机扰动电压的迭代方式进行调整,并分析不同湍流强度下改进型算法的校正效果。仿真结果表明:在弱湍流条件下,需优先选择基于RMSprop的改进型算法;而在中等湍流和强湍流条件下则需要结合实际需求从算法的稳定性、性能评价函数大小以及收敛速度等方面考虑,选择合适的校正算法。     

多孔物质气固反应动力学研究

利用自主研制的微型流化床反应分析仪（MFBRA）在等温条件下测试了高比表面活性炭氧化反应,并根据基于固体转化的热分析动力学方法及考虑气体在微孔内扩散与反应的应用化工动力学方法求算了动力学参数．在内外扩散抑制最小化的实验条件下,粒径小于5μm的活性炭在700-1000℃的燃烧反应动力学研究表明,根据微型流化床中实验数据,采用等温热分析动力学方法求算得内扩散控制区活化能约为95kJ／mol;弓l入化工动力学方法中的随机孔模型对低温区等温燃烧数据拟合,可得孔结构参数在0．17m^-3左右,反应活化能为178kJ／mol,约为内扩散反应活化能的两倍,最为接近本征的碳燃烧反应活化能．