关于多目标规划解集的一些讨论

<正> 我们考虑多目标规划问题:（VP）min X∈R F（x）其中R={x|x∈En,g1（x）≤0,j=1……,m},F（x）=（f1（x）,…,fp（x））T。设x∈R,称x为（VP）的有效解,如果不存在x∈R使F（x）≤F（x）;称x为（VP）的弱有效解,如果不存在x∈R使F（x）相似文献   

变量选择中的正交变换法及苯酚和苯胺类衍生物色谱比移值的预测

正交变换法是变量选择的一种可行方法,但该种方法非常依赖于正交变换过程中变量的排序,侧重比较了不同排序方法,其中,后退法可以得到较好的结果。文中采用此种方法对由苯酚及苯胺类化合物所衍生的变量进行了正交变换,并对上述化合物的色谱比移值进行了预测。同时,与前进选择法、后退剔除法和逐步回归法几种传统方法进行了比较,得到了有启示性的结果。     

最小角回归算法(LAR)结合采样误差分布分析(SEPA)建立稳健的近红外光谱分析模型

结合采样误差分布分析(SEPA)框架和最小角回归(LAR)算法,提出了一种SEPA-LAR变量逐步筛选方法用于波长选择,并建立了稳健的近红外光谱分析模型。利用蒙特卡洛采样(MCS)获得多个数据集划分建立多个模型,对光谱各变量(波长)在所有模型的LAR系数进行统计分析,按其回归系数绝对值总和由大到小排序,选择排序靠前的波长建立偏最小二乘(PLS)模型,以未参与SEPA-LAR和建模的独立验证集对该模型进行评价。将玉米湿度、柴油密度以及奶酪脂肪的近红外光谱数据用于SEPA-LAR的性能检验,独立验证集的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.001 44%(湿度指标)、0.001 58 g/mL(密度指标)以及1.13 g/100 g(脂肪含量指标)。结果表明,相较于竞争自适应重加权采样法(CARS),该方法具有更优异的稳定性;相较于移动窗口偏最小二乘(MWPLS)以及蒙特卡洛无信息变量消除(MCUVE)方法,该方法选择的变量更少,预测误差更低,预测性、可解释性和稳定性更优异。     

变量有界半定最小二乘问题

<正>1引言设A_i∈S~n,i=1,…,m,定义线性算子A:S~n→R~m,AX=(A_1·X,…,A_m·X)~T,其相应的伴随算子为A~*:R~m→S~n,且A~*y=sum from i=1 to my_iA_i.X∈S~n,b∈R~m.Malick.J在[6]中讨论了如下标准半定最小二乘问题(SDLS):     

相关正态变量情况下基于自适应超球重要抽样的可靠性灵敏度分析的转换法

在将相关正态变量转换成独立正态变量的基础上,首先建立了基于Monte Carlo模拟的相关正态变量可靠性灵敏度分析的转换法,并对其可靠性灵敏度估计值作了方差分析.其次将Monte Carlo转换法与自适应超球重要抽样法相结合,建立了相关正态变量可靠性灵敏度分析的自适应超球重要抽样转换法.所建立方法利用抽样样本提供的信息,通过迭代逐步确定最优超球半径,极大地提高了算法的稳健性和效率.由于自适应超球重要抽样转换法融合了Monte Carlo法的普适稳健性和超球重要抽样的高效性,因此它对于高度非线性隐式极限状态方程、多个失效模式串、并及混联系统、多个最可能失效点问题均具有很强的适应性,算例结果充分证明了这些优点.     

近红外光谱结合化学计量学评价胚胎发育潜能

使用近红外光谱分析方法测量培养后的胚胎培养液,结合偏最小二乘判别分析对胚胎发育潜能进行评价,鉴别具有妊娠能力与不具妊娠能力的胚胎。为了提高模型的判别能力,消除无信息变量对模型稳定性影响,分别采用基于蒙特卡罗的无信息变量消除法(MC-UVE)、竞争性自适应加权抽样法(CARS)与基于变量稳定性的竞争性自适应加权抽样法(SCARS),对光谱进行波长选择。结果表明,与采用全谱74%的正判率相比较,采用这3种波长选择方法,模型独立检验集的正判率分别提高至74.24%,77.12%与80.10%,建模使用变量数降至50以内。比较发现,SCARS的模型优化能力和稳定性均好于MC-UVE和CARS方法。采用近红外光谱结合化学计量学方法预测胚胎的发育潜能是可行的。     

He-N20偶极矩面及振转跃迁强度的理论研究

用超分子MP4方法和大基组(aug-cc-pVTZ)及键函数得到He-N2O体系的分子间从头算势能面及偶极矩面．用离散变量表象方法计算了^4He-N2O及^3He-N2O体系的振转能级，并进一步计算得到其振转跃迁强度，计算结果很好地解释了实验现象。     

离散小波变换-遗传算法-交互检验法用于近红外光谱数据的高倍压缩与变量筛选

用遗传算法(GA)与交互检验(CV)相结合建立了一种用于对近红外光谱(NIR)数据及其离散小波变换(DWT)系数进行变量筛选的方法，并应用于烟草样品中总挥发碱和总氮的同时测定。结果表明：NIR数据经DWT压缩为原始大小的3．3％时基本没有光谱信息的丢失；有效的变量筛选可以极大地减少模型中的变量个数，降低模型的复杂程度，改善预测的准确度。     

在化学教学中培养学生变量控制能力的实施和分析

设计受控实验是科学实验实证的重要手段,这种科学探究的核心能力,也是教育部在《普通高中化学课程标准(2017年版2020年修订)》中对学生能力的评价之一.在分析学生能力现状、教材内容后,经过教学实施,充分利用教材,帮助学生认识变量控制要素,达成能系统地综合应用变量控制解决实际问题的教学目标.