特征变量

摘要： 市场上普遍存在“高蛋白”,“高乳脂”等特色牛奶。为了实现对特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的无损快速分级,收集了河北省10个牧场不同月份(1月、3月—10月)的5121份牛奶样本并采集中红外光谱数据,分别测定牛奶中的乳蛋白、乳脂和体细胞数,构建了牛奶品质分级模型。首先,分析牛奶光谱并去除冗余波段,最终选择925~1597和1712~3024 cm^(-1)的敏感波段组合作为全光谱用于建立模型。为了提高模型的性能,采用标准正态变量变换(SNV),多元散射校正(MSC),一阶导数,二阶导数,一阶差分和二阶差分6种算法对光谱进行预处理并建立朴素贝叶斯模型(NB)和随机森林模型(RF),确定二阶差分为最佳预处理方法,其测试集准确率分别为92.11%和96.87%。为了简化模型,利用无信息变量消除法(UVE)、竞争性自适应重加权算法(CARS)与稳定性竞争性自适应重加权采样算法(SCARS)以及UVE-CARS算法和UVE-SCARS算法对二阶差分后的光谱数据提取特征变量。然后,分别基于全光谱和所选特征变量数据,建立NB模型和RF模型。结果表明,SCARS算法为NB模型的最佳特征提取算法,模型的训练集准确率与测试集准确率分别为94.45%,93.94%;UVE-SCARS算法为RF模型的最佳特征提取算法,模型的训练集准确率与测试集准确率分别为99.86%,96.48%。综上,基于傅里叶变换中红外光谱技术建立的二阶差分-UVE-SCARS-RF模型,可以实现特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的无损快速分级,通过建立中红外光谱模型,首次将乳蛋白、乳脂含量和体细胞数直接结合进行分级鉴定,这是以往未曾有过的。模型应用方便,只需将获得的牛奶红外光谱数据输入模型即可输出预测类别,在牛奶产业中具有实际应用价值。

摘要： 灌溉耕地制图可以为粮食安全、水资源管理和气候变化等相关研究提供数据基础。构建和选择表征灌溉耕地信息的特征变量是灌溉耕地制图最重要的环节之一。该研究选择有良好灌溉信息数据基础的美国内布拉斯加州为研究区,基于已有灌溉耕地空间分布图和灌溉信息数据,提取灌溉耕地和雨养耕地的样本,计算了样本的4类82个特征变量,利用随机森林对比分析了82个特征变量对灌溉耕地识别的重要性。研究结果显示四类特征变量对灌溉耕地识别的贡献程度由高到低为综合特征变量、植被特征变量、土壤特征变量、气象特征变量。不同时相的特征变量对于灌溉农田的识别效果存在差异。重要性排序前4的特征变量包括4月和5月的作物水分胁迫指数,7月的增强型植被指数以及灌溉概率指数。利用重要性前16的特征变量分类得到的灌溉农田的总体精度最高,为88.44%。研究可为灌溉耕地制图相关研究中特征变量的选择提供参考。

摘要： 多星协同的对地观测可提供多谱段、多时相、多要素、多尺度、多层次的遥感数据,为数值天气预报提供丰富的价值信息。为了支撑未来地球系统无缝隙精细化网格预报服务,从探测变量、时间分辨率、空间覆盖度和水平分辨率、垂直分辨率、精度与时效等方面探讨了数值天气预报对卫星观测大数据需求的应用现状。同时,为了使卫星大数据高受容于数值天气预报,总结了多星数据一体化一致性处理、全天候/耦合的资料同化方法、与人工智能深度结合、卫星观测与预报互动等方面面临的挑战和前景。

摘要： 随着“沪港通”政策的开通,上海证券交易所和香港证券交易所之间的关系更加紧密。本文主要研究了“沪港通”政策对中国股市风险预警的影响。首先,对股市风险进行划分;其次,选择了上证180指数的收盘价、移动平均线、指数平滑异同移动平均线、心理线指标、乖离率、相对强弱指标和人气指标作为特征变量;最后,运用机器学习方法对中国股市风险进行预测并分析“沪港通”政策对股市风险预警的影响。样本预测结果表明:“沪港通”政策的开通使得中国股市风险预测更加准确。

摘要： 【目的】定量表征灌区积累丰富的用水调度经验,使其能够被其他管理人员复制和应用。【方法】本文基于淠史杭灌区瓦西干渠灌域的3个典型年实测数据样本,在充分考虑温度、降雨和土壤墒情等特征变量的空间变异基础上,通过融合随机森林模型和SHAP方法,构建有限数据样本下灌区用水调度目标流量与各特征变量之间的非线性定量表征。【结果】应用该方法可得到长时间序列以及不同典型年情境下各特征变量的重要性得分及变化情况,在找到适用于实际用水调度特征变量组合的同时,可分析得到不同调度情景下主要参考的特征变量指标;结合SHAP值正负情况分析,还可得到用水调度目标流量对各特征变量响应的正负方向。【结论】本文所用方法实现了灌区用水调度历史经验的定量知识化表征,为理性预测未来不同用水调度流量提供科学依据。

摘要： 通过分析驾驶员对收费站收费车道选择行为的规律特征,讨论了驾驶员收费车道选择行为的复杂性,确定模型的效用函数及概率计算公式.选取收费车道的排队长度、变换车道数、大型车数量、收费车道位置作为模型的特征变量,建立了驾驶员对收费车道选择行为的二元Logit模型.基于兰海高速钦州西收费站的实际观测数据,对各特征变量进行模型参数估计,采用Hosmer-Lemeshow检验分析模型的拟合优度.研究结果表明:驾驶员收费车道选择行为受多种因素综合作用影响,模型拟合精度较高;模型的建立为收费站交通组织、安全评价、收费车道布置提供了技术支持.

摘要： 为了更好地利用多源遥感影像参与土地覆盖分类,采用一种基于合成孔径雷达(SAR)影像和光学影像相结合的特征分析及筛选方法.该方法在对光学影像和SAR影像的各类特征变量进行可分性分析后,使用随机森林算法对其组成的高维变量空间进行降维筛选,将筛选出的特征变量用于土地覆盖分类,并对实验结果进行分析比较.实验结果表明:利用随机森林算法对特征变量进行分析筛选后的变量组合可以取得最优的分类结果,总体精度和Kappa系数可以达到92.1％和0.91,相比于仅用SAR影像特征变量进行分类时分别提升了11.9％和16.7％.该方法能够充分发挥光学影像和SAR影像各自的优势,提高特征变量的利用率,使分类结果更加稳定和精确.

摘要： 为提升水陆联运枢纽客运量预测精度,选用随机森林算法构建水陆联运枢纽客运量预测模型,选取影响水陆联运枢纽客流的多种因素构建初始数据集;运用随机森林算法对初始数据集进行参数优选,生成初始预测模型;随机扰动特征变量值,对特征变量进行重要性分析,并优选特征变量得出预测数据集;最后,构建水陆联运枢纽客运量预测模型,载入测试集数据预测水陆联运枢纽客运量.将上述方法与三次指数平滑、多元回归分析两种预测方法进行对比,结果表明基于随机森林算法的预测结果更为精确.

摘要： 公共数据库(Common Database,CDB)检索也称为公共数据库查询技术,在数据库中获得的变量和参数可以用于模拟机接口系统的状态跟踪.在过去的模拟机维护实践中,凭借电路图寻找对应故障设备的特征变量(label),并在软件上进行监控,一般能够发现故障的症结,同时,公共数据库检索的方法对于操作者的知识储备、维护经验以及实验手段都有较高的要求,因此这种方法并不常用.但使用航空无线电协议(Aeronautical Radio Inc,ARINC)的器件对应的图纸、软件中,label通常不被明确标注,同时由于ARINC信号对采样设备要求较高、测量难度较大,无法在短时间内找到故障的位置或成因.因此就模拟机运行的软硬件环境进行了分析,提出了变量赋值对应现象观察的实验手段,将这种方法引入到普遍的故障性维护流程中,以期减少人员、工时和备件带来的额外成本.

摘要： 为了探讨快速无损检测羊肉糜中狐狸肉掺假含量的可行性,该研究利用高光谱技术结合特征变量筛选方法开展了其定量检测研究.利用遗传算法、竞争性自适应重加权算法和二维相关光谱分析(Two-Dimensional Correlation Spectroscopy,2D-COS)3种方法分别对代表性样品全部846个波长进行特征波长筛选,得到207、34和14个特征波长;基于全部波长和特征波长建立羊肉糜中狐狸肉掺假含量的偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型并进行比较.研究结果表明,基于全部波长和特征波长建立的SVR模型性能均优于PLSR模型.其中,利用2D-COS方法提取的14个特征波长建立的SVR模型(即2D-COS-SVR模型)性能最优,其预测集决定系数和均方根误差分别为0.928和3.00％,相对分析误差为4.85,表明高光谱结合2D-COS-SVR模型可以有效实现羊肉糜中狐狸肉掺假的定量检测.该研究结果为开发低成本肉类掺假检测系统提供技术支持和参考依据.

摘要： 数据流聚类的特点是数据量随时间逐渐增加,聚类模式会发生概念漂移.针对数据流聚类的特征,为数据点及其集合设计时间衰减函数,既减小数据量又反映出概念漂移；同时为数据点集合设计特征变量组合,根据特征变量组合将相近的数据点集合并为聚类,实现识别非球形聚类.基于时间衰减和特征变量,提出一种数据流聚类算法——基于时间衰减和特征变量的数据流聚类(clustering algorithmbased on time attenuation and feature variables,TAFVC)算法,既减轻数据量增长对聚类算法的限制,反映出聚类模式的变化,又实现挖掘任意形状聚类的功能,并具有很好的性能.最后,将该算法应用于合成数据及实际数据,并与经典算法CluStream和HPStream进行比较,结果表明TAFVC在聚类效果和性能方面具有明显的优势.

摘要： 股票市场微观主体的交易行为,既是一系列宏观体制环境和市场内部结构交互作用的结果,又是市场功能形成及作片j发挥的必要前提,也是既定市场结构形成及变革的主要源泉。只有从市场微观主体的交易行为入手,才能对我国股市做出有价值的判断和提出有意义的建议,而各种市场微观结构特征变量最能及时反映市场微观主体的交易行为。通常可运用两类市场微观结构特征变量刻画日内交易数据:一是交易发生的时间,二是与时间相关描述交易事件的变量,如成交价、成交量等。在高频金融研究中,前者被看作是点过程,后者被看作是标值。

摘要： 本文把上海市住宅市场作为研究区域，选取了1个因变量和16个自变量作为住宅特征价格模型中的特征变量。通过388对成交价格和挂牌价格资料得出两者之间的转换关系式，完成对因变量的修正，同时，文章还对16个自变量分别进行了定量量化和定性量化，为城市住宅特征价格模型的建立和进一步的实证应用提供借鉴。

摘要： 金融市场微观结构理论是金融学中一个重要的新兴分支,已经逐渐发展成为现代微观金融学中最为活跃的一个研究领域,并且极大地深化了人们对于金融市场运作、金融产品交易、金融资产价格形成以及金融风险管理与控制的认识。作为转轨经济阶段发展起来的新兴证券市场,中国股市具有独特的市场结构,这就要求我们在运用市场微观结构理论分析中国股市时,考虑中国股市的特殊结构和各种约束条件。同时我们也应该看到,当前我国股市具有上市公司股权高度分割、规模集中度低、换手率高等特点。当前的中国股市大而不强,如何规范、管理与发展股票市场是当务之急,在证券市场改革的宏观调控下,对中国股市的微观结构进行改造,以提高其效率,对于中国证券市场的组织者、监管者和参与者都有着重要的现实意义。

摘要： 本文对2005年第3季度至2009年第2季度共16个季度中国证券投资基金的持股特征进行了实证研究。研究表明，基金的持股比例与本文选取的12个公司特征变量和市场特征变量具有显著的相关性。具体来说，基金的持股比例与每股收益、每股净资产、净资产收益率、每股经营活动净现金流量、主营业务利润率、流通市值、市净率、股票收益率等多数特征变量上呈现出不同程度的正相关关系，而与公司总资产规模、流通股比例和换手率、上市年龄指标呈现负相关关系。

摘要： 本文基于对若干台200～600MW容量发电机的振动状态测试或超标振动故障的诊断实例,探讨应用对轴系振动信号的基频(1X)向量计算分析的方法,考核评价发电机振动特性(特征变量),依据振动特征变量对发电机故障影响因素的诊断分析研究.

摘要： 近年来，国外学者采用各种数学模型和统计分析方法，期望能够对QRS波群进行有效的自动分类。大量的研究表明QRS波群自动分类准确性在相当程度上取决于所选取的特征变量、选用的分类方法以及训练数据集。本文采用基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS)，首先用形态学方法对QRS波群进行描述，提取有效的特征变量，通过减法聚类进行聚类分析，以减少训练样本的数目；然后将模糊网络和神经网络进行有机结合，用神经网络实现模糊系统。该方法同时具有模糊推理的可理解性与神经网络的学习能力，并且考虑了训练数据集对分类结果的影响。最后通过MIT-BIH心律失常数据对该模型进行验证。

摘要： 猪肉是一种典型的信任品，其风险是隐含的，消费者一定程度上可以通过自身消费决策规避猪肉消费潜在风险。消费决策依赖于消费者属性特征变量，特征变量的不同取值将风险诱致最终消费过程中。rn 该文利用粗集理论，在调查数据的基础上识别消费者决策规则和依赖属性，通过对消费者决策规则的分析，发现诱致风险的特征变量，并提出消费者风险控制措施和建议。

摘要： 提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法。首先利用Simba算法进行特征变量选择;然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;最后利用多目标遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行学习。利用该方法对Wisconsin Breast Cancer问题进行分类，仿真结果验证了方法的有效性。

摘要： 考虑了两类典型的高精度格式：特征形式的MUSCL(MonotoneUpstream-centred Schemesfor Conservation Laws)格式和WENO(Weighted EssentiallyNon-Oscillatory)格式。MUSCL格式在作特征变换时使用了局部线性化的思想,并且针对波系的性质施加相应的限制器;通过逐维重构实现有限体积法的WENO格式。选取了几个经典算例进行数值实验。在一维和二维的情况下,特征形式的MUSCL格式在接触间断的捕捉上具有较明显的优势,而对于激波的捕捉则差别不大。对于三维问题则是WENO格式对流场的分辨更精细。而对于光滑流场,高阶格式则具有绝对的优势。最后对上述结果给出解释,并且提出了可能的改进方法,为格式的构造和应用提供思路。

摘要： 本发明公开一种基于树冠表型特征的仿形变量喷雾机及仿形控制方法，仿形变量喷雾机包括仿形机构模块A、仿形机构模块B、升降滑动模块、仿形支架模块、供液系统、电气箱和检测模块；在对仿形变量喷雾机功能与机构划分的基础上，采用了模块化与轻量化设计，整机具备了结构紧凑、轻巧灵活、易制造和易维修等特点。仿形变量喷雾机的自适应仿形控制方法，自动采集超声回波信号并处理得到树木冠层表型特征信息，再根据冠层体积与冠层叶面积密度表型特征参数计算喷雾量；通过超声测距信息计算出的仿形控制量，驱动仿形机构仿形，实现对树冠轮廓的自动仿形，仿形精度高、喷雾精准高效、省药环保、操作简便。

摘要： 一种配电网多变量特征参数动态关联故障判断法，实时检测配电网中性点位移电压

摘要： 本发明公开了一种基于隐藏变量解耦的人脸图像局部特征迁移网络及方法，首先提出了一个隐藏变量解耦的局部妆容迁移和移除的生成对抗神经网络框架；在网络结构的基础上，创新的提出了一个可以用于训练该网络的局部妆容迁移损失函数，该损失函数包括局部妆容损失，局部不变损失、局部与全局妆容不变损失函数；将未化妆的人脸图片看做化妆人脸图片的特例情况，本方法将妆容迁移和妆容移除作为统一问题进行处理，得到了多种妆容移除效果。

摘要： 一种基因组/蛋白质组测试综合方法包括：接收包括对应于人的样本的基因组/蛋白质组数据集(12)，其中，每个样本包括根据针对对应的人的基因组/蛋白质组数据导出的一组特征中的特征的值。针对每个特征，执行单变量分析(30)以生成针对所述特征的样本密度对特征值数据集，其例如被表示为核密度估计(KDE)(52)。使用KDE在所述特征上执行多变量分析(32、34)以生成一组鉴别性特征(36、38)。在一个范例中，多变量分析(32)使用KDE的能量谱密度(ESD)特性。在另一范例中，多变量分析(34)使用KDE的峰值位置特性。

摘要： 本发明提供一种变量泵变量控制装置，可以实现控制变量泵的变量速度及变量方向，适用于频繁待机的机械设备，解决因变量泵快速变量影响其寿命的问题，包括变量泵、油箱、变量缸、压力阀、阻尼孔和比例阀，本发明通过控制比例阀的比例电磁铁的电流变化速度及大小，来控制比例阀左腔和右腔液体压强之差的变化速度及大小，进一步地实现控制压力阀左腔和右腔液体压强之差的变化速度及大小，进一步地实现控制压力阀阀芯的移动速度及位置，进一步地实现控制变量缸活塞的移动速度及移动方向，进一步地实现控制变量泵的变量速度及变量方向。

摘要： 本发明提供了一种基于多变量时间序列多尺度特征提取的熔炼炉高铅渣成份预测方法，包括：数据采集和预处理；数据集划分；建立融合多尺度卷积‑自注意力组件和自回归线性组件的高铅渣成份预测模型；在训练集和验证集上对模型进行训练和模型超参数网格寻优，在测试集上评估模型预测效果，并保存预测效果最好的模型；对熔炼炉产物高铅渣成份进行预测：获取现场生产投料数据和高铅渣成份分析数据，输入到已训练好的模型中，计算未来一段时间的高铅渣成份预测结果，最终实现基于多变量时间序列多尺度特征提取的熔炼炉高铅渣成份预测，为现场生产操作提供参考。

摘要： 本申请公开了一种基于改造后的图像矩仿射不变量的图像特征提取方法，所述方法包括：将获取到的原图像执行平移变换，得到表示原图像的中心几何矩，通过坐标系转换，得到极坐标系下的几何矩。对几何矩执行线性变换，得到极半径矩的第一表达式，将第一表达式执行推广操作，得到极半径矩的第二表达式，将仿射不变量标准式中的几何矩替换为第二表达式，得到原图像的仿射不变量。将仿射不变量中的参数取不同值，获取不同阶数的图像矩不变量，得到仿射不变特征。本申请可以解决原先仿射不变量对噪声敏感的问题，同时没有增加计算量。随着噪声强度的增加，本申请不仅能够提高图像矩量的识别率，还能够提高图像仿射不变量的鲁棒性。

摘要： 一种基于稀疏潜在变量模型的银行业特征变量聚类的方法，解决传统的Kmeans聚类方法，每一个特征变量只对应一类，对输入数据的门槛要求比较高，得到的结果精确低，特征工程效果差的技术不足，包括有如下步骤：第一步，对原始数据进行一致性检查；第二歩，对输入的p维数据集X进行建模：X＝AZ+E；第三步，根据数据集X的协方差矩阵∑来计算纯变量指数集I和非纯变量指数集J；第四歩，计算矩阵A中对应纯变量指数集I的子矩阵A

摘要： 本发明提供了一种特征变量筛选方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明提供的特征变量筛选方法，包括：获取待筛选特征变量以及其对应的目标变量；若待筛选特征变量为连续变量，则对待筛选特征变量的数值进行分组，获取每个分组内待筛选特征变量的数值对应的目标变量的平均值，根据每个分组内待筛选特征变量的数值以及对应的目标变量的平均值，确定待筛选特征变量是否为优选特征变量；若待筛选特征变量为离散变量，则对待筛选特征进行分组，获取任一分组内待筛选特征变量的数量以及对应分组的目标变量为1的数量，确定对应分组的待筛选特征变量是否为优选特征变量。本发明提供的特征变量筛选方法，提高了特征变量筛选的效率。

摘要： 本发明涉及一种用于求取在车辆的动力总成(10)中设置的摩擦设备(12)的特征变量(106)的方法(216)，所述摩擦设备具有可操纵的第一摩擦元件(12.1)和与所述第一摩擦元件(12.1)并联作用地设置的可操纵的第二摩擦元件(12.2)，并且设置有能够以驱动转速(na)转动的驱动元件(14)，用于提供引起第一和/或第二传递力矩(M1，M2)的驱动力矩(Ma)，并且在车辆的第一运行状态(204)中求取第二摩擦元件(12.2)的第一特征变量(106)。此外，本发明涉及一种具有第二摩擦元件(12.2)的摩擦设备(12)，所述第二摩擦元件的特征变量(106)能够通过这种方法(216)求取。