交叉分段差分进化支持向量回归的气体超声 流量计测量方法

为了进一步提高全量程气体超声流量计的测量精度,基于多通道声波到时和实时温度,提出了一种交叉分段差分进化(Differential Evolution)支持向量回归(Support Vector Regression)DE-SVR模型。考虑到气体在不同流量条件下的流体状态不同,提出了交叉分段处理的方法,采用DE算法优化选取SVR参数。实验结果表明,对于16~1600m3/h全量程,交叉分段DE-SVR和传统积分方法计算气体流量的平均相对误差分别为0.00447和0.02781,前者较后者降低了83.93%;对于16~160m3/h小流量,交叉分段DE-SVR和无分段DE-SVR算法计算结果平均相对误差分别为0.00436和0.03214,前者较后者降低了86.43%。该方法有效避免了声道长度、探头角度以及管道直径等参数不确定性对流量计算的影响,为全量程气体流量的高精度测量提供了保障。     

基于机器学习的直接电离质谱爆炸物检测方法

直接电离质谱系统在现场快速检测中的应用日益广泛,主要用于爆炸物、毒品、食品添加剂等的检测.然而,直接电离质谱系统中质谱信号波动大且同一浓度样品峰强呈现对数正态分布,严重影响了检出限附近低浓度样品的检测准确性.该研究将乙酰水杨酸(115个样品)作为爆炸物模拟物,利用介质阻挡放电离子源与质谱系统,研究了基于机器学习的直接电...     

计算化学中的机器学习

机器学习带来的技术革命波及甚广,计算化学也从中受益.正确地将机器学习引入计算化学,有望突破现有方法在计算精度和计算效率上的瓶颈.本文针对计算化学中的机器学习方法及其应用,从势能面计算、分子动力学模拟和材料基因组工程中的分子设计三个方面进行了概述.     

基于近红外光谱技术和机器学习的乳腺癌原位诊断研究

近红外(NIR)光谱,可提供样本丰富的结构和成分信息。机器学习主要用于数据的分析和挖掘,可以对数据进行精确分类和信息提取。本研究采用自研的NIR光谱探针技术进行乳腺癌组织的原位光谱采集并进行癌变(光谱)分析;运用基线校正(BC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数二阶多项式21点Savitzky-Golay平滑(1^st-2-21SG)和二阶导数三次多项式25点Savitzky-Golay平滑(2^nd-3-25SG))四种方法进行光谱预处理;结合机器学习方法,包括主成分分析(PCA)、K最近邻(KNN)、Fisher判别分析(FDA)及支持向量回归(SVR),进行乳腺癌变和癌旁组织的分类和判别。研究发现PCA-KNN模型的最优预测结果为基于BC+SNV,其准确率、敏感性及特异性达88.34%、98.21%、76.11%。PCA-FDA模型的最优结果为基于BC+1^st-2-21SG,其准确率、敏感性及特异性达90.00%、98.21%、79.54%。SVR模型的最优结果为基于BC+2^nd-3-25SG...     

高中学业水平考试试题难度模型建构*

利用主成分分析方法厘清试题难度影响因素之间的关系,进而从问题表征、问题解决和结果输出等3个维度上建立了影响高中学业水平考试试题难度的主要因素。通过编写高中学业水平考试测试题进行实证研究,建立影响因素常见呈现类型的难易赋值规则。选用机器学习的线性回归方法建构试题难度分析模型,并使用高考化学江苏卷部分试题的实测难度数据进行校验,模型难度预测值和高考难度实测值具有较好的拟合度,表明模型具有较好的应用价值和推广意义。     

特征筛选对抗肿瘤药物识别的影响研究

基于不同的机器学习方法探索识别抗肿瘤药的合适的特征筛选方法。收集了200个抗肿瘤药和600个非抗肿瘤药,形成三组不同的平衡数据集。采用斯皮尔曼系数与谷本系数计算的相关性矩阵与6个特征重要性指标结合进行相关性特征筛选。筛选后的数据集使用自适应提升树、随机森林、支持向量机进行分类。基于三个平衡数据集,采用的特征筛选方法对不同的机器学习方法获得的评价指标均有不同程度的提升。特别是自适应提升树,与其他筛选操作相比,至少有一种改进的特征筛选方法提升了六个评价指标的所得值。根据三个数据集的结果分析,重要性指标中整体方差和信息熵表现得更好,为将来的抗肿瘤药物识别提供一定的参考。     

基于集成学习策略的化工园区大气污染影响预测

建立科学、有效、准确的空气质量预测系统,对于保护人们的身体健康和促进社会的和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义。研究聚焦化工园区,基于物联网背景下企业排放实时数据,融合气象信息,采用多种有监督式机器学习(决策树、多元线性回归、Lasso回归、支持向量机、Xgboost、梯度提升机、Light GBM、MLP(多层感知觉神经网络))及改进的集成学习Stacking策略实现化工园区空气质量的预测,并识别影响大气污染的关键因素。结果表明:(1)Stacking策略下的预测框架与单模型预测结果相比有统计学意义上的显著提升。(2)在Stacking策略中,初级、次级学习器的选择策略影响预测的精度和泛化性,最佳模式为初级采用强学习器,次级使用线性模型。(3)在同一园区、不同企业污染物不同排放口对空气质量影响不同,研究结论可为政府监管部门对化工园区的治理和管控提供决策支持。     

基于连续小波变换下的土壤有害元素砷含量估测

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测。基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含量。通过bior1.3,db4,gaus4和mexh这4种小波基函数对土壤原始光谱反射率进行连续小波变换,并将变换后光谱数据与有害元素砷进行相关分析,以筛选出的敏感小波系数为自变量,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网络和随机森林回归方法对有害元素砷含量进行高光谱反演。研究结果显示：（1）4种小波基函数在3~8尺度的光谱分解效果明显优于其他尺度,特别是4~6尺度的连续小波变换有效提升了光谱反射率与土壤有害元素砷之间的相关性,通过显著性检验的小波系数数量有了明显增多（p<0.01）,在可见光的400~700 nm以及近红外的1 100~1 700和2 200~2 400 nm附近具有较强的相关性;（2）通过比较4种小波基函数对光谱数据中有效信息的辨识能力,认为小波基函数bior1.3和mexh要优于db4和gaus4,其中bior1.3的光谱分解效果最好,gaus4相对最弱;通过bior1.3第5尺度的光谱变换,与土壤有害元素砷显著相关的波段数量最多,为507个（p<0.01）;（3）比较4种建模方法的反演结果发现,SVMR,BPNN和RFR模型相较于PLSR模型具有更强的估测能力,模型的估测精度更高。综合分析各模型的稳定性及估测精度后,认为bior1.3-25-RFR模型可作为研究区土壤有害元素砷的最佳估测模型。该模型的训练集和验证集的R2分别为0.893和0.639,RMSE为1.075和1.651 mg·kg-1,RPD分别为2.89和1.64,表明模型估测效果较好,稳定性较强。采用合适的小波基函数进行连续小波变换可减少土壤高光谱数据中的白噪声,挖掘出土壤光谱数据中的有效信息,对土壤有害元素砷含量的准确估测提供有力的技术保障。     

基于机器学习的地球静止轨道质子能谱反演

根据地面中子探测与宇宙线环境之间的关联性,在太阳活动平静期以地球静止环境业务卫星及全球各个中子探测站的探测数据构建数据集。基于极端梯度提升决策树（XGBoost）和人工神经网络建立了由地面中子探测数据反演宇宙线质子环境的模型。模型采用遗传算法求解模型的最优超参数并对神经网络的各个神经元参数进行训练,实现了宇宙线质子环境在太阳活动平静期的反演,模型训练的均方差MSE为0.499,对测试集的平均反演误差分别为26.9%,对比航天常用的辐射环境模型误差通常在200%以内,提高显著。同时使用包括支持向量回归、误差反向传播算法、长短期记忆在内的多种其他机器学习算法进行了对比,结果表明本文所建立的模型具有训练时间短、计算速度快、占用资源小的优点。