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1.
将双模量板等效为两个各向同性小矩形板组成的层合板,假定该层合板的中性面即为两个小矩形板的交界面。根据中性面上应力为零且薄板全厚度上应力的代数和为零,推导了双模量矩形薄板的中性面位置。本文采用严宗达提出的带补充项的双重正弦傅里叶级数通解,该通解可以适用于任意边界条件的矩形薄板且不需要叠加或者重新构造。联立边界条件和控制方程,求得通解中的待定系数并代入到通解中,即可得到任意边界条件下双模量矩形薄板的弯曲解析解。与有限元结果比较,本文结果符合工程精度要求。 相似文献
2.
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
3.
牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值。牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法。本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征。基于多种预处理组合(SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG,MSC+2D)的单一光谱数据结合两种特征值提取法(PCA,LVs)构建了偏最小二乘法判别分析与随机森林算法并结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,有一定的创新性。结果表明:(1)中红外光谱和紫外光谱的不同种类牛肝菌平均光谱吸收峰差异较小,吸光度具有细微差异。(2)合适的预处理可提高光谱数据信息,偏最小二乘法判别分析和随机森林算法模型的中红外光谱数据和紫外光谱数据最佳预处理组合为2D+MSC+SNV,SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG。(3)单一光谱模型中,中红外光谱模型优于紫外光谱模型,中红外光谱最佳预处理组合2D+MSC+SNV的偏最小二乘法判别分析模型正确率训练集99.78%,验证集99.12%;随机森林模型正确率训练集93.20%,验证集99%。(4)数据融合策略提高了分类正确率,低级融合的偏最小二乘法判别分析模型训练集和验证集正确率为100%,99.12%。随机森林模型训练集和验证集正确率为92.32%,99.14%。(5)随机森林算法中级数据融合Latent variable(LVs)正确率为训练集92.76%,验证集96.04%;中级数据融合Principal components analysis(CPA)正确率为训练集97.15%,验证集100%。(6)偏最小二乘法判别分析中级数据融合(LVs)正确率为训练集100%,验证集99.56%;中级数据融合(CPA)训练集和验证集正确率均能达到100%。基于偏最小二乘法判别分析和随机森林算法结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,鉴别效果理想。偏最小二乘法判别分析中级数据融合(CPA)可作为一种低成本高效率的牛肝菌种类鉴别技术。 相似文献
4.
概率与统计是高中数学的重点和难点,近几年的全国卷也加大了考察比重和难度.虽然该部分内容与实际生活联系紧密,表层化的理解显得比较容易,但学生在遇到相关问题时,常常错误百出,甚至毫无头绪,难以下笔.要想解决这个问题,概率与统计课的精彩呈现至关重要.本文从概率与统计知识特点和当前教学出现的问题出发,探寻精彩高效的概率与统计课的呈现方式,为改善现状提供参考. 相似文献
5.
模糊集的相似测度是模糊集理论的重要组成部分之一,有着广泛的应用.首先给出了基于隶属度、非隶属度和犹豫度的区间直觉犹豫模糊集的标准海明距离、标准欧氏距离、广义标准海明距离公式以及它们的加权距离公式.然后提出了基于距离的区间直觉犹豫模糊集相似测度和区间直觉犹豫模糊集的余弦相似度,并给出了公理化证明.两种相似测度均包含了区间直觉犹豫模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度.最后将这两种相似测度应用到基于区间直觉犹豫模糊信息的模式识别中. 相似文献
6.
7.
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
8.
为克服机器学习方法在油藏单井产量预测中的过拟合问题, 提高油田生产中的产量预测精度, 提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的油藏单井产量预测模型。该模型使用长短期记忆、全连接等基础神经网络, 构建生成和判别网络模型。生成网络模型以产量影响因素为条件输入, 生成预测产量数据, 利用对数损失函数评价预测数据与真实数据之间的偏差, 通过条件生成式对抗网络的博弈训练, 并结合贝叶斯超参数优化算法, 优化模型结构, 综合提高模型的泛化能力。基于Eclipse数值模拟软件建立同一井网条件下不同地质和生产条件下的油藏单井产量数据库, 以地质与生产条件等产量影响因素作为模型的条件输入, 进行油藏单井产量预测。结果表明: 与全连接神经网络(FCNN)、随机森林(RF)以及长短期记忆神经网络(LSTM)模型的预测结果相比, CGAN模型在测试集上的平均绝对百分比误差分别提升了2.59%、0.81%以及1.72%, 并且过拟合比最小(1.027)。说明CGAN降低了机器学习产量预测模型的过拟合程度, 提高了模型的泛化能力与预测精度, 验证了所提算法的优越性, 对指导油田高效开发和保障我国能源战略安全具有重要意义。 相似文献
9.
由于直接配点法在求解边值问题时边界上的求解精度较低,本文提出了Hermite梯度重构核近似配点法(HGCM)来改进边界求解精度。重构核近似是无网格法中一种常用的近似函数,但是其在求解高阶导数时格式复杂且非常耗时。HGCM采用梯度重构核近似构建形函数的任意高阶导数,提高了计算效率;通过Hermite配点法构建离散方程,提高了边界求解精度。这种方法在求解对应变系数四阶偏微分方程的功能梯度材料板的静力问题时精度高,计算效率高,并可进一步推广应用于高阶偏微分方程描述的边值问题。 相似文献
10.
大量研究表明磷脂酰肌醇3-激酶δ(PI3Kδ)与多种恶性肿瘤及免疫疾病的发生、发展密切相关,因此成为一个备受关注的药物靶点.伊德利塞(Idelalisib),PI3Kδ抑制剂,是首个被FDA批准上市的PI3K抑制剂,以此开启了PI3 Kδ选择性抑制剂开发的热潮,但是严重的毒副作用阻碍了该类化合物的使用.随后,度维利塞(Duvelisib,IPI-145)于2018年被批准上市,度维利塞是PI3 Kδ/γ选择性抑制剂,然而目前关于度维利塞的选择性PI3K抑制分子机制报道较少,且目前尚无度维利塞/PI3K复合物晶体结构报道.因此本文采用整合的计算机模拟策略来揭示度维利塞的选择性抑制机制:通过分子对接获得度维利塞与PI3K各亚型的合理结合构象;分子动力学模拟结合自由能计算揭示选择性产生的关键位点及热点氨基酸.目前,因与其他亚型之间高度的同源性与结构保守性,使得PI3 Kδ选择性抑制剂开发受到极大挑战,本文以上市药物度维利塞为研究主体,有望为新型PI3 Kδ选择性抑制剂的开发及合理药物设计提供一定的指导意义. 相似文献