关于可达矩阵的求法探讨

在《离散数学》、《图论》课程中 ,用矩阵表示图时 ,涉及到一类重要的矩阵——可达矩阵 ,它是判别图中任意两点是否有通路的重要手段 ,也是求强分图的重要方法 ,但是可达矩阵的求法比较复杂 .本文针对这一问题 ,对可达矩阵的求法进行了改进 ,提出了一种简单可行的算法 .     

增长曲线模型中回归系数的广义根方估计

本文对增长曲线模型中的回归系数B提出了一种新的估计形式－广义根方估计的B（K），其中K＝diag(k1,k2,…，kp）并证明了通过广义根方偏参数ki(i=1,2,…，p）的适当选取可使得该估计在均方误差矩阵的意义下优于已有的LS估计和根方估计，及广义根方估计是可容许估计，本文还给出了选取广义根方偏参数的两种方法，算法及一个应用实例。     

基于相对误差意义下的最小二乘法

最小二乘法一直广泛应用于科学技术各领域 ,但仅适用于等精度数据———因其评价依据是大致相同的绝对误差。而大多数科研及观测数据往往按被观测量的相对误差进行评价 ,即被观测量愈大 ,允许及实际测量误差也愈大。从这个意义上讲 ,若以相对拟合误差的平方和最小为条件 ,建立一套新的最小二乘法 ,那么当然可以期望新方法将具更广泛的用途和实际的意义。本文给出了新最小二乘法的实用结果     

基于高光谱成像技术的番茄茎秆灰霉病早期诊断研究

共采集了112个番茄茎秆高光谱数据（光谱范围400～1 030 nm）,结合图像处理和化学计量学方法建立了番茄茎秆灰霉病早期诊断模型。应用偏最小二乘法（PLS）模型的隐含变量载荷分布选取了七个特征波长（EW）,并建立了番茄茎秆灰霉病早期诊断的最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型。结果表明,经过变量标准化（SNV）及多元散射校正（MSC）预处理所建立的EW-LS-SVM模型获得了满意的判别效果,且优于全波段的PLS模型。说明高光谱成像技术进行番茄茎秆灰霉病的早期诊断是可行的,为番茄病害早期诊断和预警提供了新的方法。     

混沌实验数据处理及仿真

大学物理实验中混沌实验大多采用观察现象的方法进行,本实验采用蔡氏电路(Chua s circuit)产生混沌行为.在观察不同初始值条件下出现的倍周期分岔、阵发混沌、奇异吸引子等相图及现象的基础上,通过对采集数据进行处理,对负电阻伏安特性进行分段线性拟合,用功率频谱法、计算机仿真方法(龙格-库塔数值积分法)对混沌现象进行描绘,将实验数据与非线性方程组的数值解相结合,呈现出混沌现象的本质.     

Transition to chaos in lid-driven square cavity flow

To date, there are very few studies on the transition beyond second Hopf bifurcation in a lid-driven square cavity, due to the difficulties in theoretical analysis and numerical simulations. In this paper, we study the characteristics of the third Hopf bifurcation in a driven square cavity by applying a consistent fourth-order compact finite difference scheme rectently developed by us. We numerically identify the critical Reynolds number of the third Hopf bifurcation located in the interval of (13944.7021,13946.5333) by the method of bisection. Through Fourier analysis, it is discovered that the flow becomes chaotic with a characteristic of period-doubling bifurcation when the Reynolds number is beyond the third bifurcation critical interval. Nonlinear time series analysis further ascertains the flow chaotic behaviors via the phase diagram, Kolmogorov entropy and maximal Lyapunov exponent. The phase diagram changes interestingly from a closed curve with self-intersection to an unclosed curve and the attractor eventually becomes strange when the flow becomes chaotic.     

Mean Amplitudes of Vibration for Some Linear Gold(I) Complexes

Recently, Braunstein and Clark¹ described the synthesis and vibrational spectra of complexes containing the AuCl₂, AuBr² and AuI₂ ions. In order to obtain a deeper insight into the vibrational properties of these anions it seems interesting to calculate, using the available spectroscopic data, values for the mean amplitudes of vibration and some related quantities.     

A law of the iterated logarithm for processes with independent increments

ＡＬＡＷＯＦＴＨＥＩＴＥＲＡＴＥＤＬＯＧＡＲＩＴＨＭＦＯＲＰＲＯＣＥＳＳＥＳＷＩＴＨＩＮＤＥＰＥＮＤＥＮＴＩＮＣＲＥＭＥＮＴＳＷＡＮＧＪＩＡＧＡＮＧ（汪嘉冈）（ＥａｓｔＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,Ｓｈａｎｇ...     

近红外光谱结合共识模型快速检测果酒的总酚含量

果酒发酵中的多酚是引起果酒口感、颜色变化的重要因素。为保证果酒品质,有必要开发一种快速监测发酵过程中多酚含量变化的技术。收集不同批次成熟期的蓝莓、桑葚为原料,分别碾压成汁,同时按比例混合二者,于小型发酵罐进行发酵。通过离线收集不同发酵时段的发酵液于离心管,高速离心后取上清液置于棕色瓶保存,共计得到48个果酒发酵样本。将上清液置于三个平行样比色皿,以傅里叶快速变换近红外光谱仪(FT-NIR)采集其透射光谱,取平均值作为该样本的光谱信号。然后将棕色瓶内的发酵液以国标法(即以标准液的吸光度值制定标准曲线)测定各样品的总酚含量,以duplex法计算样本光谱之间的距离且按2∶1的比例划分为训练集和预测集。采用间隔偏最小二乘法(iPLS)将训练集样本的透射光谱与总酚含量之间构建定量模型,间隔数从2依次变化到60个。该研究创新之处是使用共识方法融合多个已构建好的iPLS成员模型,按一定的共识规则分配权系数。通过各成员模型交互验证的残差及其残差之间的相关性来优化各成员模型的线性组合,以拉格朗日乘数法求解各成员模型的权系数,使间隔偏最小二乘-共识模型(consensual iPLS,CiPLS)的交互验证均方根误差最小。相比于全局PLS模型、划分不同间隔数量时的iPLS模型,CiPLS均具有较小的预测误差。当划分39个间隔时由三个iPLS成员模型(即14th,16th,18th)组成的共识模型误差最小为124.2,交互验证相关系数为0.944,对预测集样本的预测均方根误差为163.4,预测相关系数为0.931,预测性能均优于PLS和iPLS模型。另外,作为对比选用连续投影算法与无信息变量剔除法来优化光谱模型,其预测性能均不及本文提出的共识模型。分析各iPLS模型预测残差之间的相关性,发现共识模型主要是融合那些具有较高预测性能且模型间较低相关性的成员模型。结果表明,光谱分析结合共识方法可提高回归模型的预测精度、减少建模所需变量数,能够用于果酒总酚含量的离线快速检测。     

Analysis of ordered categorical data from repeated measurements assuming a quantitative latent variable

Summary The purpose of the present paper is to propose an analytical method for ordered categorical responses obtained from a repeated measurement/longitudinal experiment. The ordered categorical scale is assumed to be a manifestation of a latent quantitative variable. A linear model is assumed for location parameters of the underlying distributions. Weighted least square method is applied to parameter estimation and subsequent analysis. Two data sets are analyzed to show several aspects of analysis by the proposed model and to discuss comparative characteristics of analysis compared with earlier analysis. A mention is made for a computer software program for the proposed model.