最优模型

摘要： GRB 131231A是一个具有E P和α“双追踪”行为的特殊暴。为了进一步分析该暴的能谱特征,使用贝叶斯方法做详细的时间分辨光谱分析后发现,24个分辨谱中16个有明显热成分,这些热成分主要分布在脉冲的前期和峰值附近,支持伽马暴喷流从物质主导到磁主导的过渡。加入热成分后参数E P和α都变硬,而峰值流量F p几乎不变。使用光球层成分计算相对论流出物的特性参数后发现,流出物特性参数初始半径r 0、饱和层半径r s、光球层半径r ph和流出物滑行运动阶段洛伦兹因子Γ均发生较为明显的演化;温度随时间的演化能用拐折幂律模型拟合,上升和下降阶段的幂律指数分别为a=7.65±3.48和b=-2.10±3.48,下降指数b与前人得出的约-2/3有较大偏差。

摘要： AIC信息准则,BIC信息准则和Cross-Validation (交叉验证法,简称CV)是统计学中模型选择和评价的重要工具。本文为研究对数工资与周平均时长、IQ得分、世界工作知识得分、受教育年限等11个协变量之间的关系,从无协变量的模型经每次引入一个协变量共产生了12个备选的线性模型。基于AIC,BIC,CV三个准则分别在全样本上选择最优模型。在训练集上选最优模型,在测试集上进行误差分析对三个准则进行评判。其中,三个准则对应的值越小越好。在全样本上,基于三个准则选择的模型均是11个协变量共存的线性模型。将全样本分为训练集和测试集,基于AIC,BIC和CV三个准则,经过1000次运算,选择11个协变量共存的模型的概率分别为100%,99%,100%。对对数工资的探究,最优线模型为11个协变量共存的模型,并且三个准则的表现无明显差异。

摘要： 目的:分析全国糖尿病疫情的时间分布特征,建立中国近年糖尿病时间序列分析的自回归移动平均模型(ARIMA),预测病情未来发展趋势,为公众身体健康提出科学依据。方法:收集中国2000~2013年各年糖尿病患病人数数据,用R3.4.3软件构建ARIMA预测模型,对建立的模型进行参数估计、模型诊断,选择最优预测模型。利用构建的最佳模型对中国2014~2018各年糖尿病患病人数进行预测,并对预测效果进行评价。结果:ARIMA(1,1,0)模型为中国近年糖尿病人数的最优预测模型,其AIC、BIC的值分别为−38.93735、−37.80745,模型残差序列的Ljung-Box统计量,p值为0.4135,提示残差为白噪声序列,模型拟合良好。中国2014~2018糖尿病患病人数实际值与预测值的平均相对误差为2.27%,实际值均在预测值95%可信区间内。结论:ARIMA(1,1,0)模型能较好地模拟中国近年糖尿病患病人数的变化趋势,具有良好的预测效果。

摘要： 玉米叶片病害是影响玉米产量的重要因素之一。目前的识别方法受个人经验和传统图像识别技术的限制,难以达到良好的识别效果。文章以玉米锈病、玉米叶枯病、玉米灰斑病3种典型的病害为例,选取PlantVillage公开数据集的500张图像作为每种病害样本,建立了基于VGG16、Inception V3、ResNet50、ResNet101、DenseNet121的5种深度卷积神经网络的病虫害识别模型,保留原始结构卷积层并设计新的全连接层,再利用迁移学习迁移各个模型ImageNet卷积层权重参数,对比5种模型性能选取最优的网络模型。结果表明,经过重新设计全连接层的DenseNet121性能最优,准确率、召回率、特异率分别为99.73%、99.73%和99.87%,与其他模型相比DenseNet121参数量小、训练时间短,3种病害识别精确率分别为99.6%、100%和99.6%,可精准地识别玉米病害。

摘要： 潮汐瓦解事件(简称TDE)是一种发生在黑洞周围的高能天体物理事件,它被认为是探测宁静星系中心黑洞的探针,同时也是高能宇宙线和高能中微子的辐射源之一。在本文中,我们首先假设IceCube观测上的高能中微子辐射背景源于潮汐瓦解事件,通过构建潮汐瓦解事件产生的高能中微子辐射模型,拟合观测数据,对发生潮汐瓦解事件的黑洞质量参数空间和物理性质进行限制。最优拟合模型表明,黑洞质量区间为 时,喷流型TDE所产生的高能中微子辐射贡献了观测上辐射背景能量峰值处的主要流量。这意味着喷流型TDE与黑洞质量大小的反相关关系,以及这也暗示着也许依旧存在大量具有喷流的潮汐瓦解事件尚未被发现。此外,该最优模型首次定量地给出,质量区间涵括中等质量黑洞范围的随红移演化的黑洞质量函数,其大小正比于(1 + z)−2.667。

摘要： 各种模型未知的商业变流器的接入、供电及负荷设备的频繁投切以及网络结构的变化导致微电网系统模型具有不确定性和时变性的特点.针对基于传统比例-积分控制和采用参数化预测模型的模型预测控制等微电网二次调频策略存在的系统机理建模复杂、在线更新困难、定阶非机理建模难以适应全工况建模需求以及参数化预测模型求解复杂等问题,提出了基于自适应在线模型辨识的动态矩阵控制(DMC)二次调频策略.该策略由两部分构成:第1部分为自适应模型辨识,该部分将赤池信息准则模型阶次寻优方法和遗忘因子递推最小二乘法结合起来,实现对微电网等值最优模型的辨识;在第2部分DMC二次频率调节策略中,利用已获取的微电网等值最优模型来实时更新DMC二次调频算法的预测模型,通过滚动优化控制快速恢复系统频率.最后,在MATLAB/Simulink仿真平台搭建微电网仿真算例,验证了所提辨识方法和频率控制策略的正确性和有效性.

摘要： 为研究土耳其引进油橄榄品种对不同光强处理的叶绿素荧光特性响应,分析各油橄榄品种的光合特性及光响应规律,以Domat、Odemis、Yamalak sarisi、Memecik、Ayvalik、Cekiste、Gemlik共7个油橄榄品种自砧嫁接苗为研究对象,应用直角双曲线模型(RH)、非直角双曲线模型(NRH)、单指数方程(SEM)、双指数方程(DEM)和直角双曲线修正模型(MRH),拟合叶绿素荧光光响应曲线(RLCs),筛选出适合7个油橄榄品种的叶绿素荧光光响应模型;并利用筛选出的叶绿素荧光—光响应最优模型,分析各油橄榄品种的光合特性.结果显示:(1)5个模型拟合效果优劣顺序为:MRH>SEM>RH>NRH>DEM,MRH模型对各油橄榄品种的拟合结果与实测值更符合;(2)各油橄榄品种叶片电子传递速率(ETR)随光合有效辐射(PAR)的增强而上升;PSII实际光化学速率(PhiPS2)随有效辐射(PAR)增加而呈下降趋势;Memecik的ETR和PhiPS2显著高于其它品种,Cekiste与之相反;(3)Memecik光适应能力最强,Cekiste最弱.由此可得出结论:MRH是7个油橄榄品种RLCs的最佳拟合模型;Memecik具有较好的光合特性,Cekiste的光合特性较差.

摘要： 由于校车的保障性特性,校车票价的制定需要满足一定的科学性和合理性.当票价不合理时,会导致校车与其他交通方式的客流分配失衡,导致资源的浪费.本文基于客流分配建立校车票价最优模型,调查并分析了中国矿业大学校车相关运营数据和师生意见,从而探讨其校车票价的合理性.

摘要： 介绍了IEC6113-3的多任务模型的内容和实现。通过比较常见实时系统任务调度模型和分析PLC多任务调度的技术重点、难点,选取了IEC6113-3的多任务实时调度最优模型。最后,结合北京和利时公司LK系列大型PLC产品实例,阐述了PLC多任务调度模型具体方案和实现过程。

摘要： GPS高程曲面拟合的方法较多，本文利用移动多项式曲面拟合的基本原理，探讨了不同模型对已知点数量的多少以及已知点与拟合点之间的位置关系对精度的影响规律.通过在实际工程中的实验研究，得出一些非常有实际使用意义的结论。对GPS实际生产作业具有一定的指导意义，同时本文通过处理数据的统计与比较，给出某一地区的最优模型。

摘要： 对数线性模型的选择是识别定性变量间关联性的关键.文章基于粗糙集理论,应用关联信息矩阵提出了一种新的确定最优模型的途径.实例分析表明这种新的方法可以有效确定多维定性数据的关联结构,从而建立有效关联结构模型.

摘要： 本文提出了几种基于偏最小二乘回归分析(PLS)的变量选择方法,并将其应用于PCDD/Fs固相蒸气压的建模中。结果表明:受多重共线性的影响,逐步回归-PLS方法的效果不佳;由于变量投影重要性VIP不是一个优良的搜索方向的判据,且搜索范围有限,PLS-VIP方法常得到局部最优解。向后PLS-VIP-Q方法和向前PLS-VIP-Q方法以Q为主要判据,VIP为辅助判据,对变量空间进行相当广泛地搜索,较前两种方法有较大的可能寻找到最优模型。在本部分的研究中,后两种方法的性能相近,但向后PLS-VIP-Q方法较优。

摘要： 本文通过研究高斯核支持向量机在具体分类问题中的应用,分析了模型惩罚参数C和高斯核参数σ对SVM分类性能的影响,提出了利用格子点法配合k-折交叉验证技术搜索模型最优参数的算法,以得到推广能力最优的SVM,最后通过数值实验进一步验证了算法的有效性.

摘要： 移民安置工程场地竖向设计影响因素和限制条件较多,各因素和条件互相关联,加之外部条件变化频繁,导致移民安置工程竖向设计的经济合理性和方案修改的便易程度显得尤为重要。本文将对影响场地竖向设计的各因素和条件关联性加以分析总结,从土方量最优和方案修改便易程度最优两方面入手,对其设计模型的建立进行了研究。

摘要： 移民安置工程场地竖向设计影响因素和限制条件较多,各因素和条件互相关联,加之外部条件变化频繁,导致移民安置工程竖向设计的经济合理性和方案修改的便易程度显得尤为重要。本文将对影响场地竖向设计的各因素和条件关联性加以分析总结,从土方量最优和方案修改便易程度最优两方面入手,对其设计模型的建立进行了研究。

摘要： 移民安置工程场地竖向设计影响因素和限制条件较多,各因素和条件互相关联,加之外部条件变化频繁,导致移民安置工程竖向设计的经济合理性和方案修改的便易程度显得尤为重要。本文将对影响场地竖向设计的各因素和条件关联性加以分析总结,从土方量最优和方案修改便易程度最优两方面入手,对其设计模型的建立进行了研究。

摘要： 移民安置工程场地竖向设计影响因素和限制条件较多,各因素和条件互相关联,加之外部条件变化频繁,导致移民安置工程竖向设计的经济合理性和方案修改的便易程度显得尤为重要。本文将对影响场地竖向设计的各因素和条件关联性加以分析总结,从土方量最优和方案修改便易程度最优两方面入手,对其设计模型的建立进行了研究。

摘要： 本发明提供一种使用深度强化学习模型进行油藏最优注采方案预测模型及其预测方法，仿真水驱油藏模型，用于拟合真实生产环境的历史数据，从而仿真实际的生产环境供智能体模型学习；水驱注采方案优化模型，用于与仿真水驱油藏模型和智能体模型进行交互，进而实现对智能体模型进行优化的目的；智能体模型，用于根据当前的生产状态来设计相应的注采方案，并根据水驱注采方案优化模型反馈的奖励值来不断优化，从而输出最优的注采方案；注采指标迁移优化方案模型，用于提高仿真水驱油藏模型预测结果的准确性。本发明利用通过训练得到的模型来对未来的油田生产提供最优注采方案，从而达到产油最大化。

摘要： 一种基于冲突消解模型的成像卫星任务最优联合规划方法涉及卫星任务联合规划技术领域，解决了现有需要设计一种考虑成像和数传的规划方法的问题，该方法为：获取所有可见成像窗口的信息与可见数传窗口的信息；建立可见成像窗口与可见数传窗口的冲突矩阵；依据冲突矩阵产生的约束、可见数传窗口单次传输资源量约束和单星单日存储约束建立整数线性规划数学模型，所述整数线性规划数学模型以最大化总收益作为目标函数，所述最大化总收益考虑数传花费；求解整数线性规划数学模型，根据求得的解拟定卫星—成像—数传计划方案。本发明提供了一种同时考虑可见成像和数传窗口的规划方法，解决了复杂的多星多地面站规划耦合问题，适用于多卫星多地面站联合规划。

摘要： 本发明涉及用于计算机辅助决策的医疗专家系统领域，具体为一种基于围手术期医护最优行为的智能辅助决策模型。本发明涉及一种基于围手术期医护最优行为的智能辅助决策模型、方法及装置。根据患者的手术编码、名称，通过人工智能大数据技术，打造覆盖围手术期术前、术中、术后全诊疗过程，贯穿外科医生、护士、麻醉医生、ICU医生的最优化个体化的辅助决策系统。以患者健康为中心，基于围手术期医疗行为数据，构建围手术期智能预警、医疗辅助决策工具。对患者围手术期相关禁忌、合并症、并发症、不良事件动态预警和提示个性化诊疗方案、ERAS路径推荐等。

摘要： 本发明提供一种基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法，由上位机、机械臂控制器、反馈控制模块、机械臂和最优轨迹规划模块配合完成，该基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法设计合理，采用非因果建模语言建立机械臂动力学系统模型，由此表达四轴及以上的机械臂系统的微分状态方程，能够实现最优控制方法在四轴及以上的机械臂最优轨迹规划任务中的应用。

摘要： 一种用于生成算法模型的系统，包括用以生成满意度函数的功能模块、自动机器学习模块和UI模块。满意度函数基于算法模型准确性标准、算法模型质量标准、模型保真度标准以及模型部署的收益和成本的标准来定义单一满意度值。用户还可以指定关于这些和其他用户定义标准的特定硬约束和软约束。自动机器学习模块生成算法模型，这通过对照模型数据集训练算法模型，识别相对于如经由满意度函数组合的所有标准具有最大满意度的模型。UI模块生成一个用户界面来显示总体满意度以及用户配置的所有模型标准。显示的标准和满意度是可选择和可定义的。

摘要： 本发明涉及丢包环境下批次过程无模型离轨策略最优跟踪控制方法，属于工业过程控制技术领域，具体步骤如下：步骤一：描述丢包环境下二维批次过程控制问题；步骤二：构建网络环境下丢包模型，引入具有丢包补偿的二维史密斯预估器；步骤三：设计基于模型的最优过程控制器；步骤四：设计丢包环境下的二维批次过程无模型离轨策略最优跟踪控制方法；步骤五：进行控制算法的无偏性与收敛性分析。本发明所设计的方法能极大地降低控制器设计时系统的模型依赖性，同时引入二维史密斯预估器，有效地进行了数据丢包补偿，还采用了离轨策略，保证了数据的充分挖掘，降低了计算成本。

摘要： 本发明公开了属于电动汽车换档控制技术领域的一种换档同步过程中的最优指数搅油阻力模型辨识方法。包括以下步骤：步骤1：设定搅油阻力与驱动电机的转矩和转速的关系式；步骤2：采集不同驱动转矩工况下驱动电机的转速与转矩；步骤3：选取目标函数建立最优指数模型；步骤4：利用遗传算法求解步骤3中的最优指数；步骤5：采集一次空挡下驱动电机转矩值和转速值，并判断本次数据是否有效，若是，则转到步骤6；若否，则输出当前多项式系数；步骤6：在线辨识搅油阻力多项式系数，同时将本次驱动电机转矩和转速值添加入本次同步过程数据队列，再转到步骤3。本发明可剔除不合理数据，提高了抗电磁干扰能力，从而提高了在线搅油阻力辨识精度。

摘要： 本发明给出了一种双级式矩阵变换器最优开关序列模型预测控制算法，该策略将整流级、逆变级各个扇区空间矢量调制序列作为待选序列，利用两级离散域数学模型求取序列中各个开关矢量作用下的电流一步估计值并建立基于电流变化率的预测模型。为了最小化电流跟踪误差，通过求导公式来获得各个开关矢量的作用时间。将各个开关矢量作用下的电流误差的平方和作为价值函数，通过遍历寻优，选取两级价值函数最小的序列进行协调配合。本发明的有益之处是与传统的调制型模型预测相比，该策略不再将整个开关序列最终作用结果作为评判标准，而是充分考虑序列中各个开关矢量所产生的电流纹波，实现输出电流的谐波含量更低，稳态性能更好。

摘要： 本发明公开了一种基于最优最劣法和云模型的任务安全性评估方法，包括Step1.在装备执行作战任务过程中，确定失效模式和风险因素；Step2.通过BMW算法确定相对重要度的语言量标，得到风险因素的云权重；Step3.将每一位专家对失效模式风险因素按照量标进行评估，计算各专家对其权重大小；Step4.根据各专家对风险因素的权重大小，进行风险综合评估，并通过计算失效模式RPN*排序，确定风险优先级；本方法针对装备执行作战任务时的失效模式和风险因素，引入BWM算法和云模型算法，计算出不同风险因素的相对权重，克服传统RPN的缺陷，同时，优化了两两比较的过程，结果更可靠简便，具有鲁棒性高、计算结果可靠的特点。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的毫米波图像检测最优模型选择方法和装置，所述方法包括：采集二维毫米波人体图像；在二维毫米波人体图像上进行隐匿物品标注；将二维毫米波人体图像及对应标注出的隐匿物品信息输入到卷积神经网络进行训练，以得到一个模型序列；对模型序列中的每个模型选取最优隐匿物品阈值；对多个模型进行比较，确定出最优检测模型及对应的物品阈值。本发明通过对毫米波安检图像基于利用神经网络进行深度学习训练的模型进行选取，选取出最优的检测模型以及检测物品的阈值，以达到毫米波图像最优的检测率和虚警率，减小了人为误差，提高了毫米波图像人体携带隐匿物品的检测效率，提高了毫米波人体安检设备的有效性。