竞争性因果学习及其应用

因果关系的研究一直紧密围绕人类探索世界和发现世界的主题,传统的仅仅研究事物之间的统计相关关系作用有限,很难满足经济社会快速发展的需要.文章将自监督学习和对抗学习结合,利用图网络模型和系统动力学的反演模型,从大规模无监督数据中挖掘潜在的隐含信息,基于对比约束,构建物理驱动与数据驱动的统一框架,然后采用极大极小博弈策略学习不同因果模态的一致性表征,从而逼近真正的因果关系,为揭示潜藏在数据背后的内在规律提供了有力的分析工具.文章将非随机因果学习思想融入机器学习框架,对克服现有深度学习在抽象、推理及神经网络可解释性等方面的不足具有重要指导意义.     

基于管柱式气液旋流分离器的井口多管束分离装置结构优化

单井计量是油田开发过程中的一项重要工作,而气液分离效果直接影响到计量结果的准确性.管柱式气液旋流分离器(GLCC)因体积小、效率高、适用范围宽而被广泛应用,但基于GLCC发展多级一体化分离装置一直被受到关注.考虑一级分离入口斜管倾角、一级分离入口形状、气相分离弯管仰角及二级分离管束规格,采用多相流Mixture模型和雷诺应力RSM模型,对基于GLCC的井口多管束分离装置结构形式进行了优化,并定量揭示了不同结构形式下的气液分离效率.结果表明,在经过GLCC一级旋流分离后,进入多管束二级分离单元,能够进一步改善气液分离效果,提高气液分离效率,但两级分离单元的结构特征均对分离性能具有显著影响,优化GLCC一级旋流分离入口斜管的倾角为30°,入口形状为圆形,相应可获得稳定的压力分布、较为均匀的流场迹线和更高的气液分离效率,优化气相分离弯管的仰角为35°、二级分离细管束数量与管径分别为6支和40mm,可使对应分离压降在3kPa,气液分离效率接近70%.     

试验优化设计GdTaO4:RE/Yb(RE=Tm,Er)荧光粉制备及上转换发光特性研究

为得到GdTaO₄:RE/Yb(RE=Tm, Er)系列最大特征发光强度的上转换荧光粉,通过试验优化设计建立了980 nm激光激发下荧光粉发光强度与其稀土掺杂浓度的回归方程,其中Tm³⁺/Yb³⁺样品结合均匀设计和二次通用旋转组合设计, Er³⁺/Yb³⁺样品则利用均匀设计和三次正交多项式回归设计分步寻优.检验并求解回归方程,分析浓度与发光强度关系,结果表明RE³⁺(RE=Tm, Er)和Yb³⁺浓度变化均对发光强度影响显著,且在试验空间中存在光强极值点.同条件下再次通过高温固相法制备最优发光样品.分析最优样品X射线衍射(XRD)图谱,结果表明样品均为纯相, Li+助熔剂掺杂会抑制反应杂相的产生,稀土的掺入使衍射峰向高角度偏移,且不改变峰形.分析激发功率与发光强度的关系,结果表明Tm³⁺/Yb³⁺共掺的蓝光发射为三光子过程, Er³⁺/Yb³⁺共掺...     

敏化条件对染料敏化太阳能电池性能的影响

通过实验方案,对影响染料敏化太阳能电池(DSSC)的敏化条件进行了优化设计,在光阳极初始默认的制作条件下,从海带中提取叶绿素,分别对影响DSSC光电性能的敏化染料溶液浓度、pH值、温度、受光时间、敏化时间、对电极背景色等影响因素逐一进行研究,最终确定了光阳极敏化的最优条件:醇水溶液的最佳稀释比为1:2,最佳敏化pH=8,最佳敏化温度为30℃,最佳敏化时间24 h,黑暗环境下敏化效果最好,且对电极采用镜面背景最佳,最终获得光电转换效率0.76;.     

2015年美国大学生数学建模和 跨学科建模竞赛试题（A题和B题）

015年美国大学生数学建模竞赛A题“根除埃博拉”是一个国际关注的问题,本文参考了部分获奖竞赛论文中的观点和方法,深入研究这一课题,给出了比较全面的分析。根据西非埃博拉病毒传播的实际情况,建立了若干通常传染病的SEIR模型的衍生模型,并给出详细的阐述,同时也说明了仿真的重要意义。最后,点评了学生论文中的优缺点,并给出进一步研究的建议。     

Dm型正交代数的极大幂零子代数上保零李括积的映射

令F表示任意域,l_(2m)(F)表示F上D_m型正交李代数的极大幂零子代数.本文的目的是当m≥5时,刻画l_(2m)(F)上的每一个双向保零李括积的映射.利用文献[7]的主要结果和矩阵计算技巧,本文证明了l_(2m)(F)上的一个线性映射φ是双向保零李括积的当且仅当φ能够写成内自同构,图自同构,广义的对角自同构,中心映射,次中心自同构,极端映射和标量乘法的乘积.这推广了文献[7]的主要结果.     

天然气稳态运行优化的混合整数模型及其算法

天然气稳态运行优化问题的难点在于网络结构复杂、规模大、目标函数及约束高度非线性.针对其混合整数非线性规划模型,基于网络约简和线性化技术,建立了线性近似模型,并提出一种新的求解算法.将新算法用于优化我国西部天然气管网系统,结果表明所提算法是有效的.     

基因调控网络推断研究进展

随着高通量技术的发展,越来越多的生物医学组学数据亟需处理与分析,基于运筹优化的生物信息学方法是有效解析高维生物医学数据的重要途径之一。综述了近年来在基因调控网络推断方面的研究进展。针对不同类型的转录组学数据和研究目的,分别建立了相应的基因调控网络推断方法,主要包括先验基因调控网络数据库的建立、基于条件互信息的因果网络推断、基于微分方程的动态基因调控网络推断、转录调控和转录后调控协同作用的网络推断以及基因调控网络活性评价等,并展望了基因调控网络推断的重要研究方向。     

线性互补问题与多目标优化

本文研究了求解线性互补问题的一类新方法:把线性互补问题转化为多目标优化问题,利用多目标优化有效解的定义,给出了零有效解的概念;进而获得多目标优化问题的零有效解就是线性互补问题的最优解.最后给出了有解、无解线性互补问题,并分别把这些问题转化为多目标优化,采用极大极小方法求解转化后的多目标优化问题.数值实验结果表明了该方法的正确性和有效性,完善了文献[19]的数值结果.     

一种不确定需求下库存定价模型的鲁棒优化方法

本文研究了不确定需求下一种多阶段定价与库存控制相协调的供应链模型,把扰动参数的不确定性处理为在已知集合内变化扰动. 针对不确定参数取值的几种集合情况下,应用鲁棒优化技术将不确定库存一定价模型转化为可求解的鲁棒模型. 最后进行了数值实验,对结果进行了分析.