方程模型

摘要： 文章针对中国天眼(FAST)主动反射面在工作状态下确定理想抛物面的问题,建立最小二乘法的优化模型。首先,利用空间直角坐标系下旋转抛物面的方程,求得FAST工作抛物面的理想方程。其次,结合反射面板调节因素,即促动器顶端径向伸缩量为参数,基于最小二乘法,利用"FAST基准态的2 226个主索节点空间位置坐标"进行拟合优化,使FAST主动反射面在调节范围内最大程度接近理想抛物面。问题中,当待观测天体位于基准球面正上方时,进行3种情况下的分析,最后通过建立方程模型与最小二乘法优化模型得到FAST工作状态下的理想抛物面方程。

摘要： 文章基于企业商业模式演进,通过识别机会到运用机会再到价值创造与实现的创业基本过程机制,将创业企业的数字经济能力划分为数字机会识别能力、数字化能力、数字协同能力3个维度,并在此维度下与影响商业价值维度(包含价值创造、价值提供、价值获取)的发展路径和内容进行交叉分析,以此明晰数字经济能力驱动商业模式创新的内在机理;再以价值创造、价值提供和价值获取3个层面对各类型企业受数字经济的影响进行考察,分析数字经济给创业企业的商业模式带来的变化与影响。

摘要： 《义务教育数学课程标准(2011年版)》(以下简称2011年版课标)指出:模型思想的建立是学生体会和理解数学与外部世界联系的基本途径。在小学阶段,数学模型无处不在,主要有数概念模型、运算模型、方程模型和几何图形模型。教师引导学生亲历建模过程并运用数学模型去解决问题,有助于培养学生的数学应用意识。本文以人教版五年级上册《数学广角--植树问题》为例,分享教学方法。

摘要： 2022版初中数学课程标准指出,为适应人才培养的需要,数学教学要注重培养学生的应用意识和创新意识,并对运用数学模型解决实际问题要有清晰的认识.用一元二次方程解决图形面积问题,就能体现数学建模的基本过程.学生要能从现实生活或具体情境中抽象出数学问题,通过构建一元二次方程表达出数学问题中的数量关系和变化规律.其基本策略就是先把实际问题抽象为方程模型,再求解方程并检验结果.注重此类问题教学,不仅有利于发展学生的抽象能力和建模意识,更能帮助学生理解数学,这是数学应用的关键所在.

摘要： 利用不同氮肥用量田间试验,分析基于无人机平台的可见光谱诊断技术对烟草氮素营养进行无损评估预测的可行性,明确该技术的最佳颜色参数和方程模型.2018年在江西省安福县开展田间试验,设置不同氮肥用量,分别为0,45,90,135,180和300 kg N·ha-1,于移栽后47 d(团棵期)、移栽后83 d(旺长后期)和移栽后116 d(下部叶成熟期),利用无人机获取冠层RGB色彩数字图像,同时采集植株样品分析地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、叶片SPAD值等氮营养状况指标,对冠层数字图像进行数字化分析,获得颜色指标值,通过颜色指标与烟草氮营养状况指标的相关性分析,筛选适宜的颜色指标并建立氮营养诊断方程.利用不同地块的氮肥用量试验,对氮营养诊断方程拟合精度进行验证.试验结果表明,旺长后期各处理间冠层图像的颜色标准值存在显著差异,团棵期与下部叶成熟期不存在显著差异.在10个颜色指标中,NRI,NGI,G/R,G/(R+B),(G-R)/(R+G+B)和ExG与5个烤烟氮素营养指标均达到极显著相关(p<0.01).在归一化颜色指标体系、比颜色指标体系和归一化差分颜色指标体系中选择潜在的最佳颜色参数指标分别为NGI,G/R和ExG.根据不同类型的回归分析结果,确定指数回归作为地上部生物量和叶片生物量的预测模型,线性回归作为地上部氮浓度、叶片氮浓度及叶片SPAD值的预测模型.对潜在的最佳指标进行验证性筛选,G/R对地上部氮浓度和叶片氮浓度的RM S E值分别为0.3751％ 和0.2491％,明显低于NGI和ExG,预测精度最高.用G/R值表示的地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、SPAD值预测方程分别为Y=21.785e1.3502G/R,Y=4.0579e1.9373G/R,Y=5.0399G/R-3.3332,Y=4.2814G/R-3.8029,Y=40.168G/R-28.188.因此,基于无人机平台的可见光谱诊断技术在烤烟氮素营养诊断方面具有应用潜力,评估最佳时期为旺长后期,最佳预测参数为G/R值.

摘要： 1学情分析学生在前面已经学习了一元一次方程、可化为一元一次方程的分式方程、一元二次方程和二元一次方程组,对方程(组)的相关概念和解法都有了一定的认识,通过建立方程(组)解决实际问题,初步感受了方程模型的重要作用和应用价值,积累了一些利用方程(组)解决实际问题的经验。

摘要： 模型思想是数学学习的灵魂,应用模型思想解决生活实际问题不仅能引领学生获得知识与技能,还能促进学生数学思维的发展与解决问题能力的提升.文章具体谈谈不等式模型、方程模型、函数模型与几何模型在生活实际中的应用.

摘要： 一、数学建模教学概述在初中数学问题的探讨中会涉及不同的数学模型,如方程模型、不等式模型、函数模型以及几何模型等,但是基本的建模步骤和思路是相对固定的,主要分为以下五个环节:第一,建模准备。在建模之前要对实际问题进行深入分析,对于问题中的未知术语以及各个条件和变量进行梳理,直至完全理解被探究问题的情况。第二,模型假设。要对已知问题中的关键条件和变量进行处理,以精确的表述方式进行假设。

摘要： 数学方程是小学数学教学中的重点内容,笔者在实际教学中发现,运用方程解决实际问题对学生来说有些困难.本文追本溯源,帮助学生逐步建立方程的模型,继而强化学生运用方程的意识,体会方程解决实际问题的优势,旨在帮助学生掌握用方程解决实际问题的能力,从而提高学生的解题能力.

摘要： 模型思想是数学学习的灵魂,应用模型思想解决生活实际问题不仅能引领学生获得知识与技能,还能促进学生数学思维的发展与解决问题能力的提升.文章具体谈谈不等式模型、方程模型、函数模型与几何模型在生活实际中的应用.

摘要： 本文利用1993-2007年徐州市的时间序列数据，通过构建包含污染方程和产出方程的模型进行增长与环境污染之间相互关系的经验分析。本文分析发现，徐州的经济增长主要是依靠固定资产投入和劳动力投入来拉动的;徐州的经济增长会带来环境的恶化，而依靠环境投入对经济增长的贡献却不大，这表明依靠牺牲环境为代价来促进经济增长是不可取的。经济增长同环境质量之间相互影响的关系说明，控制污染不仅有利于短期内的经济增长，而且有利于长期的经济发展。

摘要： 本文利用1993-2007年徐州市的时间序列数据，通过构建包含污染方程和产出方程的模型进行增长与环境污染之间相互关系的经验分析。本文分析发现，徐州的经济增长主要是依靠固定资产投入和劳动力投入来拉动的;徐州的经济增长会带来环境的恶化，而依靠环境投入对经济增长的贡献却不大，这表明依靠牺牲环境为代价来促进经济增长是不可取的。经济增长同环境质量之间相互影响的关系说明，控制污染不仅有利于短期内的经济增长，而且有利于长期的经济发展。

摘要： 本文利用1993-2007年徐州市的时间序列数据，通过构建包含污染方程和产出方程的模型进行增长与环境污染之间相互关系的经验分析。本文分析发现，徐州的经济增长主要是依靠固定资产投入和劳动力投入来拉动的;徐州的经济增长会带来环境的恶化，而依靠环境投入对经济增长的贡献却不大，这表明依靠牺牲环境为代价来促进经济增长是不可取的。经济增长同环境质量之间相互影响的关系说明，控制污染不仅有利于短期内的经济增长，而且有利于长期的经济发展。

摘要： 本文利用1993-2007年徐州市的时间序列数据，通过构建包含污染方程和产出方程的模型进行增长与环境污染之间相互关系的经验分析。本文分析发现，徐州的经济增长主要是依靠固定资产投入和劳动力投入来拉动的;徐州的经济增长会带来环境的恶化，而依靠环境投入对经济增长的贡献却不大，这表明依靠牺牲环境为代价来促进经济增长是不可取的。经济增长同环境质量之间相互影响的关系说明，控制污染不仅有利于短期内的经济增长，而且有利于长期的经济发展。

摘要： 本发明公开了基于二元介质模型的礁灰岩本构方程的构建方法，包括以下内容：将描述礁灰岩内部的介质分成胶结元和摩擦元，基于均匀化理论，通过破损率由均匀化方法得到单元体的应力应变关系，该单元体的应力应变的表达式分别由胶结元和摩擦元的应力和应变表示。胶结元的应力应变关系假定为多孔弹性的，由固体基质以及孔隙组成，胶结的作用由弹性参数的取值进行反应，由初始加载段的应力应变进行参数确定。摩擦元是弹塑性的，然后通过均匀化方法得到细观尺度上的弹性参数以及塑性的应力应变表达式。本发明方法建立了细观到宏观地描述礁灰岩单向加载直到破坏全过程的本构方程，实现全面而详细地了解礁灰岩的力学特性，描述礁灰岩的应变软化现象。

摘要： 本发明公开了一种单层Bp神经网络的等效方程组模型构造方法，包括以下步骤：对数据集进行预处理；载入训练集；读取神经网络结构；构造无约束条件下的等效方程组模型，并进行求解，然后验证无约束条件下的等效方程组模型与单层Bp神经网络的等效性；构造线性约束条件下的等效方程组模型，并进行求解；利用测试集测试带有线性约束条件方程组的解。本发明在无约束条件下，该模型能达到与单层BP神经网络识几乎相同的识别率；在复杂线性约束条件下，该模型能够清晰表达约束条件，解决单层BP神经网络难以编写程序求解的优化问题。

摘要： 本发明公开了基于EACFZNN模型求解时变李雅普诺夫方程，首先对实际问题进行描述和数学建模，将实际问题转化为求解时变李雅普诺夫方程的数学问题，而基于误差的自适应系数负反馈神经网络模型会将问题转化为线性矩阵寻零问题进行求解；模型介绍了将基于误差的自适应系数引入ZNN模型，理论分析该方法的全局收敛性；接下来将不同的噪声引入模型，分析了模型在不同噪声影响下的稳定性，经验证，模型在不同噪声的影响下都可以很快地收敛到零，从而证明了该方法的有效性和优越性。

摘要： 本发明公开了非凸激励与基于残差的自适应系数零值化神经动力学模型求解时变复值线性矩阵方程问题的方法，步骤1：输入原始实际问题；步骤2：根据输入的原始实际问题，抽象与建模得到其中的隐含的基本数学问题；步骤3：建立求解时变复值线性矩阵方程的原始神经动力学模型；步骤4：定义非凸激励与基于残差的自适应系数零值化神经动力学模型；步骤5：利用非凸激励与基于残差的自适应系数零值化神经动力学算法，在无噪声和有噪声的情况下对时变复值线性矩阵方程数学模型进行迭代求解，不断对系统残差以及状态变量进行非凸激励及自适应变换直至达到预设时间t，本发明算法有更高的收敛速度、收敛精度和更优的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于EKF多模型融合的车道线方程拟合及曲率计算方法，包括下列步骤：A：图像信息采集；B：图像预处理；C：逆透视变换车道线检测；D：基于Ultra‑Fast‑Lane‑Net的车道线检测；E：通过改进扩展卡尔曼滤波算法进行车道线坐标点融合；F：车道线三次方程构建；G：曲率计算。步骤E中，构建系统状态方程时将深度学习模型在t时刻相对于t‑1时刻的变化量加入到其中，改进扩展卡尔曼滤波算法。本发明让两种检测结果能够良好融合，解决了传统算法车道线缺少先验视觉物体的弊端，同时相对于深度学习方法，该融合模型具有更小的系统误差。

摘要： 一种基于反演方程和灰狼算法的FHN模型及参数优化方法，先预设互相关系数判别值和参数[ε,B]，然后进行模型参数等量变换，接着利用四阶定步长龙格‑库塔方法求解微分方程；然后利用FHN反演方程提取有用信号，输出互相关系数值，进行模型优化的定量评价；如果最终判断定量评价失败，则基于改进的灰狼优化算法，以互相关系数为适应度函数优化FHN模型参数，得到不同输入条件下的最优组合[ε,B]，最后输出最优FHN模型；本发明大大减少求解耗时，提高求解精度；实现FHN模型的定量化评价；在不同输入条件下，得到FHN模型参数的最优组合值。

摘要： 本发明属于旅游营销技术领域，涉及基于结构方程模型的白酒文化旅游意愿影响因素评价方法，包括如下步骤：构建结构方程模型的白酒文化旅游意愿影响因素评价方法理论模型；通过足量样本的调查问卷采集数据；将问卷结果代入结构方程模型，进行信效度检验；利用结构方程模型拟合度指标对结构方程模型进行修正；得到各变量对白酒文化旅游意愿的影响因素。本发明构建了有理论依据的白酒文化旅游意愿影响因素理论模型，并且定量、系统地评估了白酒文化旅游意愿的影响因素，研究游客旅游意愿的影响因素，探讨白酒文化旅游高质量发展，并就如何调动游客旅游意愿提出建议。

摘要： 本发明公开了一种基于层次聚类和结构方程模型的动态脑效应连接网络生成方法，首先使用层次聚类来评估脑状态数和转移时刻，然后使用SEM从fMRI时间序列数据中学习DEC的网络结构。从fMRI时间序列数据中获取脑状态特征信息；使用层次聚类来评估脑状态数和转移时刻；根据状态数和转移时刻对原始fMRI时间序列数据进行划分；使用SEM从fMRI时间序列数据中学习DEC的网络结构。分析在多模态数据下构建脑效应连接网络与单模态下的差异和原因，并用真实数据进行检验。本发明通过两种算法的结合，可以自动地获得动态脑效应连接网络，相较其他算法，在仿真数据集上获得了更准确的网络结构。

摘要： 本发明提供了一种导弹非线性非定常气动力微分方程模型辨识方法，包括：S1：数据准备：利用风洞试验或CFD计算得到导弹静态气动力和力矩系数、大振幅俯仰振荡气动力和力矩系数时间历程的动态数据表，并经过数据处理后生成气动建模的输入数据文件；S2：将气动力分解为静态气动力、俯仰阻尼和下洗迟滞增量、非定常增量，采用一阶微分方程描述非定常增量，构建气动力微分方程模型；S3：将气动力微分方程模型辨识问题转化为动态系统的参数辨识问题；S4：利用所述气动数据，基于最小二乘准则，采用Gauss‑Newton优化算法辨识获取模型参数的估计值。本发明适用于

摘要： 本发明公开了基于结构方程模型的带电作业实操培训学员综合评价方法，包括：利用多维度的可测量指标间接测量潜变量；基于结构方程模型，设置潜变量与综合评价结果之间的影响关系，获得最终综合评价K；随机选取评价老师对学员进行最终综合评价，获得最终综合评价结果S；根据学员最终综合评价K和最终综合评价结果S验证影响关系的合理性；若不合理，则进行系数训练/重构，直至符合条件，输出评价准确率指标；本发明通过算法验证和调整，寻找最佳算法参数，对带电作业实操培训从过程到结果进行全程追踪式的综合客观评价，解决现存问题。