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1.
大数据背景下挖掘大规模高维数据所隐藏的信息备受关注.本文主要目的是采用分布式优化方法解决加SCAD和Adaptive LASSO惩罚的高维线性回归中的参数估计和变量选择问题.主要方法是通过构造全局损失函数的一个交互有效的正则化替代损失函数,把基于全局损失函数的优化问题转化为基于替代损失函数的优化问题.本文设计的修正的ADMM算法,在计算上,只需要子机器基于局部数据计算梯度,而主机器进行参数估计和变量选择.在主从机器交互复杂度上,基于替代损失函数所得的估计误差收敛于基于全局损失函数所得的估计误差.通过模拟和实证研究进一步验证本文提出的分布式计算方法在实际生活中的可行性和实用性.  相似文献   
2.
为了获得含铝炸药爆轰反应区附近铝粉的反应情况,对两种RDX/Al炸药和一种RDX/LiF炸药的爆轰波结构进行了测量。实验过程中,利用火炮加载产生一维平面波,通过光子多普勒测速仪测量炸药/LiF窗口的界面粒子速度。结果表明:含铝炸药爆轰波的结构与理想炸药的差异较大,其界面粒子速度曲线没有明显的拐点;反应初期,由于气相产物与添加物之间温度的非平衡性,RDX/Al界面的粒子速度低于RDX/LiF炸药的;随后,由于铝粉反应放能,RDX/Al界面的粒子速度高于RDX/LiF炸药的;微米尺度铝粉在CJ面前几乎不发生反应;2、10 μm等两种粒度铝粉的反应延滞时间小于0.8 μs;在本文中,两种粒度铝粉的反应度为16%~31%。  相似文献   
3.
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过Antaris Ⅱ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析 (PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。  相似文献   
4.
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型。结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度。  相似文献   
5.
6.
针对灰狼优化(GWO)算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种融合鲸鱼算法的混合灰狼优化(HWGWO)算法.首先在鲸鱼算法的螺旋泡网狩猎行为中融入Levy飞行并将其整体引入灰狼优化算法;然后将动态权重和差分进化思想引入灰狼优化算法;最后利用贪婪选择策略来保留较好的灰狼位置.选取23个测试函数进行数值试验,结果表明,HWGWO算法在收敛速度和求解精度上都有所提升.此外,利用HWGWO算法求解拉伸/压缩弹簧设计问题得到的设计方案更有效.  相似文献   
7.
设N,H是任意的群.若存在群G,它具有正规子群N≤Z(G),使得N≌N且G/N≌H,则称群G为N被H的中心扩张.完全给出了当|N|=2,H为亚循环2群时,N被H的中心扩张得到的所有不同构的群.  相似文献   
8.
为优化众包物流服务质量,考虑平台罚金政策,构建了包括发包方、众包平台和接包方在内的三层众包物流服务网络模型,并进行算例分析。结果表明,众包平台实施罚金政策并加大自身服务质量投入成本会促使接包方改善自身的服务质量,众包平台的服务质量和利润随之增大,但一味的增大罚金不但会使得接包方利润下降,众包平台的服务质量和利润也呈稍微下降趋势,因此平台应该选择合适的罚金区间;平台在竞争的同时也要进行一定的合作,因为平台间同步协调改进罚金政策以及质量投入会取得更大的收益和更高的平均服务质量。  相似文献   
9.
本文研究滚装码头混合泊位分配和劳动力分配的联合调度优化问题。首先,考虑潮汐时间窗约束、装卸劳动力约束、泊位缆桩分布约束以及泊位不规则布局因素,建立以最小化船舶总服务时间为目标的混合整数规划模型。其次,采用内外嵌套算法设计策略,提出求解该类问题的组合算法。其中,外层是多种群并行进化的遗传算法,生成多种船舶计划顺序,内层为基于规则的启发式算法,用于计算给定计划顺序的目标函数值。然后,基于实际运营数据,生成多组不同规模的算例进行全面数值实验,结果表明所提出的算法可在10分钟内求解包含50艘船、100个泊段的算例。最后,开展基于真实滚装码头运营实例的案例分析,对所提模型和算法在实际码头调度问题中的适用性与高效性进行验证。  相似文献   
10.
当激光束经过透明散射介质时,通常会产生散斑光场。利用反馈波前调控技术对入射光束的相位进行主动调控,可将散斑整形成聚焦光斑。当存在强噪声干扰时,已有的反馈控制算法大多存在调控效果不理想的问题,故提出一种适用于强噪声环境的基于基因梯度粒子群算法的反馈波前调控方法。该方法不过分依赖以往的优化信息,而是结合梯度快速搜索和基因交叉突变功能来实现噪声环境下对激光束的调控。通过与传统算法进行比较,分析基因梯度粒子群的初始参数(调整因子、变异率和交叉率等)和搜索能力对调控效果的影响。结果表明,在明亮室内的强背景杂散光噪声下,基因梯度粒子群算法能在较少的迭代次数下实现更好的聚焦效果。  相似文献   
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