绝对重力测量异常值的局部异常因子检测算法

自主研发绝对重力仪的测量结果中出现的离群程度不同的异常值会直接影响测量结果的准确度和测量精度。目前一般采用的一元正态分布异常值检测算法漏检率高,容易造成测量结果的偏差和测量精度的下降。利用人工智能算法中的局部异常因子异常值检测算法,可以在线、快速、高效地完成自主研发绝对重力测量数据的异常值检测。首先,根据实测数据构建测试数据集,利用数值模拟确定局部异常因子算法邻域宽度参数的取值;然后,基于实测数据进行异常值检测并进行结果评估。评估结果表明,局部异常因子异常值检测算法对离群程度不同、连续出现异常值等情况检测效果明显优于一元正态分布异常值检测算法,组测量精度平均提高9.37μGal,可以作为自主研发绝对重力仪异常值检测的通用算法完成组测量结果的异常值检测。     

基于毛竹叶片理化参数的刚竹毒蛾危害检测研究

虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测，制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度，基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结，选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66~898.56 nm值(ρ_{733.66~898.56})、一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值(ρ′_{562.95~585.25})与706.18~725.41 nm值(ρ′_{706.18~725.41})等理化参数，随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验；分别运用Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型，从检测精度、Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示，Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%，65.41%，83.78%，Kappa系数分别为0.576 9，0.532 4和0.778 8，R2分别为0.722 2，0.582 6和0.870 9，总体而言，三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力，随机森林的检测效果最优，Fisher判别分析次之，再次为BP神经网络；从分等级来看，随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络，但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考，并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。     

隐半马尔科夫市场下投资组合的动态决策问题（英文）

在长期投资组合中,既要考虑金融资产自身的价格波动风险,又要关注宏观经济环境变化及通胀风险对各资产的影响.为此,本文建立宏观经济环境服从隐半马尔科夫链的金融市场,由通胀指数债券、银行存款和普通股票构成投资组合.由期望效用最大化构建随机控制模型,考虑到该隐半马尔科夫市场的不完备性,进一步将该投资组合问题视作部分信息的随机控制问题,并利用隐半马尔科夫滤波将部分信息控制问题转化问完全信息问题,得到解的存在唯一性.本文最后给出若干数值模拟结果,结果显示本文建立的模型优于普通市场的模型.     

一类具有饱和发生率和复发的随机SIRI模型的稳定性

本文研究一类具有饱和发生率和复发的随机SIRI传染病模型.首先,我们证明随机系统存在唯一的全局正解.然后讨论无病平衡点的稳定性,并利用Lyapunov函数法证明流行病的灭绝.随后,我们得到疾病持久性的充分条件.最后,通过数值模拟说明结论的正确性.     

加性和乘性噪声对随机偏微分方程的激励性（英文）

本文研究加性噪声和乘性噪声对一类随机偏微分方程激励性问题.利用It?公式和能量估计方法方法,得出在两种不同噪声下,相对应的随机偏微分方程噪声激励指标不同.从而从这个角度来看,加性噪声与乘性噪声对随机偏微分方程的影响是不一样的.     

基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究

为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷，利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象，依据专家感官审评结果，将茶样分成4个等级；采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理，并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征，利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序；筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型，并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明：色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大，且与感官审评特征描述结果相一致；当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时，建立的模型性能最优，模型总体判别率为95.75%，Kappa系数为0.933，OOB误差为5%，较SVM模型分别提高了3.5%，0.066，优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明：利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型，模型性能就能达到很好的识别效果，模型得到简化，同时模型精度和稳定性都高于其他方法。     

电可通纳米尺度孔边均布多裂纹的电弹断裂分析

解析研究了面内电载荷和反平面机械载荷作用下压电体中纳米尺度圆孔边均布电可通多裂纹问题的断裂性能。基于Gurtin-Murdoch表面弹性理论，利用保角映射方法和复变弹性理论给出了裂纹尖端电弹场分布、电弹场强度因子及能量释放率的解析结果。阐述了无量纲电弹场强度因子、无量纲能量释放率的尺寸依赖效应，讨论了裂纹数量和缺陷几何参数对无量纲场强度因子和无量纲能量释放率的影响。结果表明：无量纲电弹场强度因子和无量纲能量释放率具有显著的尺寸依赖效应；考虑表面效应，孔径和裂纹长度相当时，电弹场强度因子达到最大；裂纹/孔径比对电弹场强度因子随裂纹数量变化的制约会随着裂纹数量的增加而逐渐消失；过大或过小的裂纹孔径比会削弱裂纹长度对能量释放率的影响。     

水质评价涉及的因子权重与定权方法

水质评价涉及属性权与熵权两种权重.熵权表征因子的分类能力,由因子的隶属度向量通过计算信息熵确定.属性权表征因子重要性程度的差异,用途是使不同因子的隶属度具有"可比性",但定权方法众说不一.指出,因子重要性程度差异源于因子属性与因子取值无关,并且表征这种差异等同于对因子接重要性排序.AHP的比例标度判断矩阵为因子排序提供了合理的数据条件,但基于"一致性检验"的特征根排序法受到质疑;FAHP也因没有彻底摆脱"一致性",所以建立的排序方法有局限性.为此,通过标度变换将比例标度转化为评分标度,利用评分标度的可加性把判断矩阵中由评分标度确定的因子的序关系转化为因子排序.由此建立不受"一致性"干扰的定权方法.     

基于混合效应模型的医保费用测算及监控

近几年医改的一个核心内容就是医保支付方式的改革。2012年12月,人力资源和社会保障部、财政部、卫生部三部门联合出台了《关于开展基本医疗保险付费总额控制的意见》,提出在未来两年里,在所有医疗保险统筹地区实行总额预付工作。实行总额预付制的关键是如何科学合理的测算每家医院的预算总额。本文利用线性混合效应模型分别对某市684家医院的病人数,平均费用进行建模,给出每一家医院来年医保费用的合理参考,并且利用模型中的随机效应项自动识别医保费用和病人数异常的医院,为医保监管机构的监管提供科学依据。     

超声动载荷下三维随机骨料混凝土的损伤

混凝土是一种由粗骨料与水泥砂浆组成的非均质复合材料。本研究利用APDL语言程序编写三维水泥混凝土骨料随机投放程序并导入ABAQUS中,同时赋予各相材料塑性损伤本构关系来研究混凝土动态加载下的破坏规律,运用超声波在混凝土破碎中的作用机理对混凝土动态损伤破坏过程进行模拟研究。结果表明:随着超声动态载荷的增大,粗骨料体积分数为40%的混凝土始终能够承受最大应力载荷;随着超声应力波幅值增大,混凝土在动载荷下的损伤值逐渐增大,且粗骨料体积分数为40%时,其抗损伤能力最优;当粗骨料最大粒径逐渐增大,或者当粗骨料最小粒径增大,混凝土级配不合理导致性能不稳定,更易损伤破坏。