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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.
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.
陕甘宁革命老区是黄土高原和黄河中上游的重点生态治理区,作为重要的生态屏障区,其生态治理意义重大。以陕甘宁革命老区为研究区域,基于改进的生态系统服务价值(ecosystem service value,ESV)当量因子法,利用地理探测器及地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,分析1995—2018年各县ESV时空变化特征、影响因素及各主导因素作用强度的空间分异特征。结果表明:(1)1995—2018年,陕甘宁革命老区ESV呈先下降后上升的特征,整体呈上升趋势,草地与林地对该区域ESV的贡献较大;(2)ESV空间等级转化呈现较显著的两极变化趋势,其中低级、高级ESV区域面积显著扩张,较高级ESV区域面积明显缩减;(3)地被覆盖度、人口密度、垦殖系数是ESV空间分异的主导因素,平均空间解释力超过0.378 0,自然、社会、经济因素间的交互协同增强了其对陕甘宁革命老区ESV的影响程度;(4)各主导因素对ESV的影响程度表现出空间异质性,其中地被覆盖度及垦殖系数的影响程度由东向西递减,人均GDP和人口密度的影响程度则由西向东递减。 相似文献
6.
《中国惯性技术学报》2022,(1)
针对车载惯导/里程计组合导航系统中,里程计测量脉冲输出只为整数,存在截断误差的问题,提出了3种考虑里程计截断误差补偿的SINS/OD组合导航算法。首先,在传统的速度匹配组合导航基础上,将里程计截断误差作为系统状态变量,建立了基于速度观测的考虑截断误差的卡尔曼滤波导航算法;其次,为了降低噪声,不改变系统状态量,将捷联惯导输出转化为脉冲输出与里程计脉冲输出做差作为量测值,建立了基于脉冲观测的卡尔曼滤波导航算法;最后,针对随机常值模型估计里程计截断误差的局限性,提出基于高斯回归模型的里程计截断误差预测和对观测值进行补偿的方法,以实现组合导航解算。140多公里的车载实验结果表明,基于脉冲观测和基于高斯回归模型的算法相比传统算法在定位精度上均提升了80%以上。 相似文献
7.
研究了一类具有非线性源项和粘性项的拟线性抛物型方程组的初边值问题.通过构造稳定集, 证明了此问题整体解的存在性, 并建立了解的长时间行为.同时在放松函数的适当假设条件下, 得到了初始能量非负时解的爆破性质及解的生命区间估计. 相似文献
8.
本文研究了300 V绝缘体上硅横向双扩散金属氧化物半导体场效应管在电离辐射总剂量效应下的线性电流退化机理,提出了一种具有超薄屏蔽层的抗辐射结构实现线性电流加固.超薄屏蔽层位于器件场氧化层的下方,旨在阻止P型掺杂层表面发生反型,从而截断表面电流路径,有效抑制线性电流的退化.对于横向双扩散金属氧化物半导体场效应管,漂移区上的场氧化层中引入的空穴对线性电流的退化起着主导作用.本文基于器件工艺仿真软件,研究器件在辐照前后的电学特性,对超薄屏蔽层的长度、注入能量、横向间距进行优化,给出相应的剂量窗口,在电离辐射总剂量为0—500 krad(Si)的条件下,将最大线性电流增量从传统结构的447%缩减至10%以内,且辐照前后击穿电压均维持在300 V以上. 相似文献
9.
采用基于谱元法线性稳定性分析方法, 研究了高径比对GaAs熔体(Pr = 0.068)液桥热毛细对流失稳的影响, 同时结合能量分析揭示了热毛细对流的失稳机制. 研究结果表明: 与典型低普朗特数(例如Pr = 0.011)熔体静态失稳模式和典型高普朗特数(例如Pr>1)熔体振荡失稳模式不同, GaAs熔体热毛细对流失稳模式依赖于液桥高径比(As). 随高径比的变化, GaAs熔体热毛细对流存在两种失稳模式. 高径比As 在0.4≤As≤1.18范围内, 热毛细对流失稳是从二维轴对称定常对流转变为三维周期性振荡对流(振荡失稳); 高径比在1.20≤As≤2.5范围内, 热毛细对流失稳是从二维轴对称定常流动转变为三维定常流动(静态失稳). 典型的高普朗特数熔体液桥热毛细对流失稳机制是热毛细机制; 典型的低普朗特数液桥热毛细对流失稳机制是水动力学惯性机制. 本文基于扰动能量分析的结果表明: GaAs熔体热毛细对流失稳同时包括水动力学惯性失稳机制和热毛细失稳机制的贡献, 其中水动力学惯性失稳机制占主导作用, 两种机制对热毛细对流失稳能量贡献的占比随高径比的变化而变化. 相似文献
10.
可视图(visibility graph, VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法描述系统的全局特征.本文提出一种新的多元时间序列分析方法,将心梗和健康人的12导联心电图(electrocardiograph, ECG)信号转换为多路可视图,以每个导联为一个节点,两个导联构成可视图的层间互信息为连边权重,将其映射到复杂网络.由于不同人群的全连通网络表现为完全相同的拓扑结构,无法唯一表征不同个体的动力学特征,根据层间互信息大小重构网络,提取权重度和加权聚类系数,实现对不同人群12导联ECG信号的识别.为判断序列长度对识别效果的影响,引入多尺度权重度分布熵.由于健康受试者拥有更高的平均权重度和平均加权聚类系数,其映射网络表现为更加规则的结构、更高的复杂性和连接性,可以与心梗患者进行区分,两个参数的识别准确率均达到93.3%. 相似文献