改进的PNC方法及其在非线性偏微分方程多解问题中的应用

2017年，李昭祥等提出了一种偏牛顿-校正法（Partial Newton-Correction Method，简记为PNC方法），并利用它成功地计算出了三类非线性偏微分方程的多重不稳定解.本文在PNC方法的基础上，提出并发展了一种改进的PNC方法.首先，利用Nehari流形$\mathcal{N}$与零平凡解的可分离性，建立并证明了$\mathcal{N}$的某特殊子流形$\mathcal{M}$上的全局分离定理及其推广（即局部分离定理）.全局分离定理只跟非线性偏微分算子或相应的非线性泛函本身有关，而与具体的计算方法无关.对一些典型的非线性偏微分方程多解问题（比如，Henon方程问题），该全局分离定理的分离条件，经验证是成立的.另一个方面，通过修改或补充原辅助变换的定义，去掉了原辅助变换的奇异性；接着建立并证明了某些非线性偏微分方程问题的新未知解与该非线性偏微分算子零核空间的密切关系；在证明中，去掉了在原奇异变换下所需的标准收敛（standard convergence）假设.最后，计算实例与数值结果验证了改进的PNC方法的可行性和有效性；同时表明子流形$\mathcal{M}$与已知解的可分离性是PNC方法和本文新方法能成功找到多解的关键.     

干旱区农民意愿灌溉水价及其影响因素研究——以甘肃省民勤县为例

水价是调节水资源供给与需求的重要手段之一,而农民的支付能力和支付意愿是干旱区水价改革的关键点.为此,选取典型干旱区民勤为例,采用该地区的实际调查数据,利用多元排序选择模型对民勤绿洲灌区农民支付的实际灌溉水价和意愿灌溉水价及其影响因素进行研究.结果表明:1)农民支付的不同农作物平均实际灌溉水价为每公顷2700元,占其平均净收益的56.2%. 2)农民的意愿灌溉水价为每公顷75元-675元,占农业平均净收益的比重为1.2%-11.1%. 3)影响农民意愿灌溉水价在统计学上显著的因素有:受访者的年龄、文化程度,家庭劳动力的平均文化程度,家庭耕地的集中程度,家庭的年人均纯收入、农业收入占总收入的比重,受访者对生态环境保护知识的了解程度、对生态保护紧迫性的认知度,水资源管理政策满意度、节水技术支持.农民实际支付的不同农作物平均灌溉水价高于水利部发展研究中心得出的水费占农业净收益的比重10%-20%的合理范围这一结论,而农民的意愿灌溉水价远低于这一适宜范围,最后,提出了提升农民意愿灌溉水价的四点建议.     

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.     

基于改进克隆选择算法的统一混沌系统同步控制与参数辨识

提出一种改进的克隆选择算法用于解决混沌系统的参数辨识问题.该算法利用抗体的高频变异和受体编辑两种机制有效平衡算法的全局探索与局部开发，并引入向精英抗体学习策略进一步提高算法的收敛质量.对10个优化问题的实验表明：所提出算法在求解精度、收敛速度以及稳定性方面具有更好的性能.以参数未知统一混沌系统的同步控制为研究对象，合理设计同步控制器，并对同步系统的稳定性进行理论分析.通过对同步比例因子的设置，实现统一混沌系统的完全同步、反同步、投影同步等多种同步方式.仿真实验结果表明该方法能够实现对未知系统参数的精确辨识以及驱动-响应系统的有效同步控制，验证了所提方法的可行性与有效性.     

基于SMA模型的扩张型心肌病影响基因分析

医学研究表明约30%的扩张型心肌病与遗传因素有关,因此从基因水平寻找其病因及发病机制越来越引起国内外学者的重视.采用针对超高维数据的序贯模型平均(SMA)方法对扩张型心肌病转基因小鼠微阵列数据建立回归模型,确定哪些基因对小鼠中G蛋白偶联受体的过表达有影响从而导致小鼠的心肌病,结果发现Msa.2877.0,Msa.741.0,Msa.768.0和Msa.2604.0四个基因是影响小鼠扩张型心肌病的主要基因,且SMA对该数据的拟合和预测都明显优于以往常用的SIS,L2boost及Lasso等变量选择方法.研究结果对进一步了解人类心脏病的发病机理有一定的借鉴意义.     

基于光谱空间重构的非监督最邻近规则子空间的高光谱异常检测

针对高光谱遥感影像维数高、数据量巨大且地物分布复杂,导致背景与异常难以区分的问题,提出一种基于光谱空间重构的非监督最邻近规则子空间异常探测算法.首先通过基于结构张量的波段选择算法,去除噪声像元,选择更有效的波段.然后,通过光谱空间重构增加背景与异常的绝对光谱距离.最后,为了充分利用背景字典之间的空间相似性信息,将空间距离权重引入到非监督最邻近规则子空间算法中,提高检测精度.为验证所提算法的有效性,用四组真实的高光谱数据进行实验,研究了不同参数对检测结果的影响.结果表明,与其他异常检测算法对比,所提算法具有更好的检测效果.     

基于多特征算法选择的太赫兹时域光谱用于水稻种子掺假研究

该文提出了一种基于太赫兹时域光谱的水稻种子模式识别方法。实验以10种不同品牌混合掺假的水稻种子为样本,基于采集的样本太赫兹时域光谱数据,通过建立Relief、随机森林（RF）、支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）和最大相关最小冗余（mRMR）模型分别对样本光谱波长进行特征选择,最后设计分类器对4种特征选择方法处理后的样本进行分类识别。结果表明,基于布谷鸟算法（CS）优化的极限学习机模型对经RF特征选择算法提取后的样本光谱数据具有最佳识别效果,其准确率可达100%,实验对于法庭科学领域内种子的掺假鉴定具有一定的借鉴意义。     

双选择体的涂覆量对手性固定相分离特性的影响

研究了涂敷量对双选择体手性固定相分离特性的影响。分别将纤维素-三(3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯)与纤维素-三(4-甲基苯甲酸酯),直链淀粉-三(3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯)与直链淀粉-三(4-甲基苯甲酸酯)进行共混,得到两种共混合物。以这两种共混合物为手性选择体,制备了涂覆量分别为17%及25%的四种手性固定相。评价了这些固定相的手性分离性能,结果表明:增加手性选择体的涂覆量,直链淀粉衍生物双选择体固定相的手性分离性能得到提高,而纤维素衍生物固定相的手性分离性能则稍有降低。较高涂覆量的纤维素衍生物固定相在含叔丁醇、异丁醇和正丁醇流动相中的保留因子依次减小,而其手性识别能力依次增强。     

气相色谱-质谱-选择离子监测法测定漱口水中挥发性成分的含量

建立了Listerine漱口水中挥发性成分的GC-MS/SIM定量检测方法。采用HP-5MS 5 Phenyl-Methyl Siloxane(30 m×0.25 mm×0.25 m)弹性石英毛细管柱,80℃~250℃程序升温,以联苯作为内标物,采用GC-MS的全扫描方式(Full Scan)和选择离子检测方式(SIM)对漱口水中桉叶油素、薄荷醇、水杨酸甲酯和麝香草酚进行定性和定量分析。桉叶油素、薄荷醇、水杨酸甲酯和麝香草酚线性范围分别为1.15~276μg/m L(r=0.9979),1.23~299.16μg/m L(r=0.9997),1.47~354μg/m L(r=0.9998),1.24~299.4μg/m L(r=0.9989);检出限(LOD)分别为12.4,12.4,11.5,14.8 ng/m L;平均回收率为92%~109%,RSD为4.1%~5.0%。