基于大规模高维线性回归模型的分布式计算方法研究

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.     

高超声速模型尾迹电子密度二维分布反演方法

弹道靶利用二级轻气炮将模型加速到高超声速状态,模型在靶室内超高速飞行时形成等离子体尾迹.为实现高超声速模型尾迹电子密度径向二维分布诊断,利用七通道微波干涉仪测量系统获得了高超声速模型尾迹截面不同位置处平均电子密度.该系统采用一发七收的方式,实现平面波照射等离子体及平面波接收,天线波束可完全覆盖尾迹径向范围.多通道微波干涉仪数据处理过程常将等离子体视为分层介质,考虑到分层界面上折射效应的影响,本研究利用射线追踪方式建立电磁传播模型,结合测量数据建立目标函数,通过遗传算法优化来反演高超声速模型尾迹电子密度径向二维分布.该数据处理方法的电子密度反演结果与相同来流条件下的数值模拟结果对比吻合较好,初步验证了该方法的有效性.分析了分层模型对电子密度分布特性的影响,结果表明利用七层模型对尾迹建模效果最佳,且适用于不同厚度尾迹,最大化利用接收通道数,确保了计算精度.利用该方法实现弹道靶高超声速球模型尾迹电子密度二维分布诊断,并给出了给定实验状态下模型尾迹电子密度二维分布的一些规律.     

非光滑稀疏约束优化问题的最优性条件及算法

针对目标函数非光滑的稀疏约束优化问题,给出基本可行性和λ-平稳性两个必要最优性条件,利用所给出的必要最优性条件构造出稀疏次梯度投影算法.在理论上分析了算法的收敛性,证明了由该算法所产生序列的任意聚点都是λ-平稳点.最后,通过两个数值实例验证了算法的收敛性、有效性和优化能力.     

基于正交试验设计的我国高科技企业技术创新获取途径选择对创新能力的影响研究

技术获取途径的选择对于高科技企业的创新驱动发展具有重要的影响,正确的获取途径选择,可以有效提高企业的竞争力。本文通过广义试验方法,以企业技术研发或改造项目的成功率、企业整体创新能力以及企业整体创新能力孕育潜力为试验指标,进行多指标试验,通过对试验结果进行部分正交多项式回归分析,讨论内部创新技术研发程度、购买新技术程度和合作开发新技术程度对试验指标的影响规律,得出了加强对企业内部技术研发投入以及扩大与科技院所合作来提高企业创新能力的相关建议。     

关于重积分计算的再理解

在多元函数积分学部分,重积分只讲到了二重积分和三重积分的意义及其计算方法,本文以将积分区域向低维空间投影的观点重新理解重积分的计算,并以四重积分为例详细讲解在高维欧式空间R~n(n≥4)中的多重积分的计算方法并揭示出重积分计算的本质所在.     

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的山西省GDP空间化模拟

选取山西省为研究对象，以美国国家极轨合作仪件-可见红外成像辐射计套件（NPP-VIIRS）夜间灯光数据、GDP统计数据等为数据源，构建GDP空间化拟合模型，建立山西省GDP密度图，据此研究山西省经济的空间差异性。通过对NPP-VIIRS夜间灯光数据的空间化处理，提取灯光指数，并将其与GDP进行回归拟合，建立最佳回归模型，得到GDP密度拟合图；利用县级GDP数据进行线性纠正，从而提高GDP的模拟精度。结果表明：（1）NPP-VIIRS夜间灯光数据与GDP的相关性较高，可用于山西省GDP模拟；（2）与GDP分区建模相比，GDP整体建模的精度更高；（3）山西省GDP的空间分布整体呈由城市中心逐渐向周边辐射的特点，构成GDP过渡带。     

PN结物理特性的开放式测量实验方法研究

开放式、综合性量测实验的设计与应用,在巩固基础理论知识的同时,能够有效培养学生的动手实践能力、数据处理及分析能力,一定程度代表着大学物理实验课程的教学模式改革方向。以PN结物理特性的测量实验为例,基于通用型仪器与元器件的积木式组合,设计出简单、适用的实验电路;t=17.95℃时所采集的原始实验数据经三种模式回归分析,比较验证了PN结扩散电流与电压间遵循的玻尔兹曼分布律;计算出的玻尔兹曼常数与FD-PN-4测定仪的量测值相比,其结果说明了开放式测量实验方法的有效性。     

基于ELM算法的羊肉水分含量的快速无损检测

在近红外光谱900-1700nm的波长范围内采集南疆羊肉的光谱数据,来研究水分含量的快速无损检测.为减弱非目标因素对光谱的影响,采用SNV和去趋势法对光谱数据进行预处理.为降低建模的复杂度,去除共线性的影响,采用连续投影算法和相关系数法相结合选取8个特征波长变量,最后使用PLS和ELM算法分别进行建模.实验表明,与采用全光谱波段建模相比,采用特征波长变量建模,PLS和ELM算法的运行时间都大大缩短,并且在运行时间和预测精度上,ELM算法均优于PLS算法.ELM算法采用8个特征波段变量建模,预测精度达到0.9768,均方误差为4.4291e-04,相关系数为0.7603,运行时间可控制在1e-04s之下,这可为研发羊肉水分含量的便携式检测装置提供理论参考.