Ensemble-SISPLS近红外光谱变量选择方法

近红外光谱具有高维小样本的特点，变量选择是提高定量分析模型稳健性和可解释性的一种有效方法。确定独立筛选（SIS）是一种基于边际相关性的超高维数据变量选择方法，广泛用于基因微阵列数据的变量选择。SIS具有将数据维度降低至样本大小规模的能力，其降维能力与LASSO相当，在相当宽泛的近似条件下，由于具有安全筛选性质，所有重要变量被保留的概率趋于1。基于确定独立筛选偏最小二乘（SIS-SPLS）的变量选择是一种迭代式的SIS变量选择方法，首先利用SIS方法完成光谱重要变量的初选；然后根据重要变量的边际相关性大小进行逐步前向选择：建立偏最小二乘回归模型，依据贝叶斯信息准则（BIC）确定最终的变量选择结果。SIS-SPLS以逐步前向选择的方式实现对重要变量的增量式筛选，随着潜变量个数的增加及因变量残差的逐步减小，SIS-SPLS方法选择的变量个数将趋于稳定。然而仅以边际相关性对变量重要性进行评价，当光谱变量个数远大于样本数时，该方法也存在选择的变量过多、变量选择结果不够稳健等问题。为进一步提高小样本情况下变量选择的稳健性，将集成学习引入SIS-SPLS方法之中，提出了一种集成SIS-SPLS变量选择方法（Ensemble-SISPLS）。该方法首先对校正集样本进行自助重采样，对采样得到的每一个校正子集分别使用SIS-SPLS方法进行变量筛选，通过投票机制并设置频次阈值对所有校正子集的变量选择结果进行集成，选择出现频次大于给定阈值的变量并建立偏最小二乘回归模型，计算5折交叉验证均方根误差。对频次阈值和潜变量个数两个关键参数使用网格搜索法进行优选，根据子模型的交叉验证均方根误差和变量个数对子模型性能进行综合评价，以最优子模型包含的变量作为最终的变量选择结果。分别在Corn数据集和当归数据集上进行变量选择实验，比较Ensemble-SISPLS，SIS-SPLS和UVE-PLS三种变量选择方法的性能。其中当归数据集共77个样本，样本采自甘肃岷县和渭源县，使用Nicolet-6700型近红外光谱仪扫描得到所有样本的近红外光谱并对当归中的阿魏酸含量进行预测。Ensemble-SISPLS方法在Corn数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为22，0.000 8和0.999 8；SIS-SPLS方法在Corn数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为97，0.007 3和0.998 8。Ensemble-SISPLS方法在当归数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为24，0.018 1和0.996 3；SIS-SPLS方法在当归数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为38，0.022 6和0.994 3。结果表明，该方法进一步提高了变量选择结果的稳健性和预测能力。Ensemble-SISPLS变量选择方法有效结合了SIS-SPLS较强的变量选择能力和集成学习良好的泛化能力，提高了变量选择的稳健性。此外，由于在子模型的预测能力和变量个数之间进行了折中，一定程度上减少了选择变量的个数，提高了模型的可解释性。     

三维高斯拟合激光光强快速衰减算法

为缩短衰减倍率调整的时间,提高激光参数测试的效率,提出激光光强快速衰减算法。衰减倍率精确调整量由当前衰减倍率和采集到的光斑光强真实的最大灰度值共同决定。当因光电接收器件(CCD)饱和造成采集光斑图像失真时,即衰减倍率过小时,由于激光光斑的光强通常满足高斯分布,通过对光斑图像进行处理,去除饱和部分光强信息,对剩余部分光强信息利用最小二乘法进行三维高斯拟合,还原出激光光斑光强的真实分布并获得最大灰度值;当衰减倍率过大时,根据采集光斑图像可以直接获得当前最大灰度值,最后通过计算获得最佳的衰减倍率调整值,实现了激光光强快速准确的调整。算法的有效性通过步进电机带动的双轮可变衰减器及CCD配合得到验证。     

带分数阶耗散项的Quasi-geostrophic方程周期解的大时间性态

本文主要讨论带有分数阶耗散项的quasi-geostrophic(QG)方程的周期解的大时间性态,并且对初值θ_0没有小性的要求.对于次临界(1/2α1)和临界(α=1/2)两种情况,证明了方程的周期解均具有指数级的衰减性.     

综合考虑宏细观缺陷的岩体动态损伤本构模型

针对节理岩体同时含有节理、裂隙等宏观缺陷及微裂隙、微孔洞等细观缺陷的客观事实, 提出了在节理岩体动态损伤本构模型中应同时考虑宏细观缺陷的观点。为此, 首先对基于细观动态断裂机理的经典岩石动态损伤本构模型—TCK(Taylor-Chen-Kuszmaul)模型进行了阐述, 其次基于Lemaitre等效应变假设推导了综合考虑宏细观缺陷的复合损伤变量(张量), 进而在此基础上建立了相应的节理岩体动态损伤本构模型, 并利用该模型讨论了载荷应变率及节理条数对岩体动态力学特性的影响规律。结果表明, 在不同载荷应变率下试件在变形初始阶段是重合的, 而后随着应变的增加, 试件峰值强度、峰值应变及总应变均随载荷应变率的增加而增加; 随着节理条数的增加, 试件峰值强度逐渐降低, 但降低趋势逐渐变缓并趋于某一定值。上述研究结论与目前的理论及实验研究结果的基本规律是一致的, 说明了本模型的合理性。     

二维衰减湍流的速度加速度结构函数

湍流场中二阶速度加速度结构函数 (velocity-acceleration structure function, VASF) 被认为与尺度间能量或者拟涡能的传递相关,其正负表明传递的方向. 三维湍流中,能量从大尺度向 小尺度传递,VASF 为负. 在二维湍流中,能量反向传递到大尺度,拟涡能正向传递到小尺度,因此理论上 VASF 无论在反向能量级串区还是在正向拟 涡能级串区均为正. 然而,相对于三维湍流中 VASF 的充分研究,二维湍流中 VASF 的正负性迄今尚无实验或数值模拟数据验证. 本文通过三维二维湍流中普适的公式推导,指出在空间非均匀湍流场中,VASF 除了尺度间传递,还受到非均匀项的影响. 一种常见的空间非均匀湍流场是在实验研究中常用的风洞或水洞中,湍流发生装置 (如栅格) 后的湍流. 该流场中,湍流强度随下游位置增大而逐渐衰减,这种衰减则带来空间上的非均匀性. 本文在基于竖直流动皂膜的二维衰减湍流场中,利用拉格朗日粒子追踪法测得在拟涡能级串区的 VASF,并分析各部分的影响. 结果表明,虽然尺度间传递项为正值,但由于衰减带来的非均匀项为负值,使得 VASF 的值为负,使之失去了表征拟涡能传递方向的意义. 因此,在类似风洞、水洞、水槽等衰减流场中对 VASF 的讨论不应忽略非均匀项. 最后对与 VASF 密切相关的弥散过程进行分析,发现后期弥散过程变慢是由于负的 VASF 导致.      

多种分布下选择后变量显著性分析及其在CEPS数据中的应用

在使用变量选择方法选出模型后,如何评价模型中变量系数的显著性是统计学重点关注的前沿问题之一.文章从适应性Lasso变量选择方法的选择结果出发,在考虑实践中误差分布多样性的前提下,基于选择事件构造了模型保留变量系数的条件检验统计量,并给出了该统计量的一致收敛性质的证明过程.模拟研究显示,在多种误差分布下所提方法均可进一步优化变量选择结果,有较强的实用价值.应用此方法对CEPS学生数据进行了实证分析,最终选取了学生认知能力等10个变量作为影响中学生成绩的主要因素,为相关研究提供了有益的参考.     

分布反馈太赫兹量子级联激光器实现高功率单模输出

太赫兹量子级联激光器(THz QCL)是一种基于超晶格或耦合多量子阱中电子共振隧穿和子带间跃迁的单极光源,其辐射频率可通过能带和波函数设计进行调控,具有响应速度高、体积小、便于集成等优点。近年来,国际上多个科研团队展开了对THz QCL的密集研究,器件性能取得了显著的进展。针对THz QCL的实际应用,目前急切需要解决两个方面的问题:第一方面,受限于严重的大气衰减、光束合成等困难,急需解决THz QCL功率输出提升的问题。第二方面,研制窄线宽、高功率单模输出的太赫兹本振源。     

随机模糊的等比例-最小方差投资组合优化研究

Markowitz的均值-方差模型在投资组合优化中得到了广泛的运用和拓展,其中多数拓展模型仅局限于对随机投资组合或模糊投资组合的研究,而忽略了实际问题同时包含了随机信息和模糊信息两个方面。本文首先定义随机模糊变量的方差用以度量投资组合的风险,提出具有阀值约束的最小方差随机模糊投资组合模型,基于随机模糊理论,将该模型转化为具有线性等式和不等式约束的凸二次规划问题。为了提高上述模型的有效性,本文以投资者期望效用最大化为压缩目标对投资组合权重进行压缩,构建等比例-最小方差混合的随机模糊投资组合模型,并求解该模型的最优解。最后,运用滚动实际数据的方法,比较上述两个模型的夏普比率以验证其有效性。     

大口径石英基底衍射透镜的高精度制备方法

针对传统接触式曝光过程中掩模版因自身重力产生形变从而引入不可忽视的线宽误差和位置误差的问题,提出了一种大口径石英基底衍射透镜的高精度制备方法.采用背面具有真空道的高平面度、高强度金属校正工装吸附在掩模版上,利用掩模版上下表面的压强差使其与工装高度贴合,确保掩模版的高平面度.待石英基底所有区域均与掩模版结构面紧密贴合后取下工装.完成接触式曝光和显影后,采用反应离子刻蚀技术对大口径石英基底进行刻蚀,最终得到高精度微纳米结构.经有限元分析,使用该校正工装后,掩模版的形变量由28.85μm减小为0.88μm.实验结果表明,采用该方法制备的口径430mm两台阶石英基底菲涅尔衍射透镜波像差优于1/25λ,平均衍射效率为38.24%,达到理论值的94.35%,具有良好的聚焦和光学成像效果.