Elastic Multiple Kernel Learning

(MKL ) 多重核学习被建议处理核熔化。MKL 听说线性联合几个核并且解决同时与联合的核联系的支持的向量机器(SVM ) 。MKL 的当前的框架鼓励核联合系数的稀少。核的重要部分什么时候是增进知识的，强迫稀少，趋于选择仅仅一些核并且可以忽略有用信息。在这份报纸，我们建议学习的有弹性的多重核(EMKL ) 完成适应的核熔化。EMKL 使用混合规则化功能损害稀少和非稀少。MKL 和 SVM 能被认为是 EMKL 的特殊情况。为 MKL 问题基于坡度降下算法，我们建议一个快算法解决 EMKL 问题。模拟数据集上的结果证明 EMKL 的表演有利地比作 MKL 和 SVM。我们进一步把 EMKL 用于基因集合分析并且得到有希望的结果。最后，我们学习比作另外的非稀少的 MKL 的 EMKL 的理论优点。

金属混合暴露与学龄儿童血清C3、C4水平的暴露-反应关系

目的分析金属混合暴露对学龄儿童血清补体C3、C4水平的影响,评估金属污染物的免疫毒性。方法研究对象为华东地区某市250名12~15岁学龄儿童,利用电感耦合等离子体质谱法测定尿液中金属/类金属(以下称“金属”)浓度,全自动生化分析仪检测血清C3、C4水平。针对检出率大于90%的16种金属进行分析,利用多元线性回归分析单一金属暴露对补体的影响,利用弹性网络、贝叶斯核机器回归(BKMR)和分位数g计算回归分析金属混合暴露的影响。结果线性回归模型分析发现,尿铅每升高0.36μmol/mol肌酐,血清C4升高4.51%[假发现率(false discovery rate,FDR)=0.047];尿砷每升高20.06μmol/mol肌酐,血清C4降低5.44%(FDR=0.035)。在混合暴露效应分析中,弹性网络筛选出与血清C3相关性较大的金属为锰、镍、钨和铅,与血清C4相关性较大的为镍、砷、锶和铅。BKMR结果显示,血清C3浓度随混合暴露增加呈升高趋势但无统计学差异,血清C4浓度显著降低。分位数g计算回归结果显示,血清C3水平与金属混合暴露未见统计学差异(P=0.812),血清C4水平(ln转换)随混合暴露(ln转换)每增加25%降低0.041(95%CI:-0.079~-0.002,P=0.042)。混合暴露中尿砷对血清C4浓度降低贡献程度最大,其次为尿镍。结论儿童血清C4水平降低与金属混合暴露显著相关,砷和镍是血清补体水平降低的关键组分。

基于变分模态分解的弹性参数核密度估计方法

概率密度建模是地震随机模拟中至关重要的环节,而弹性参数高频成分的概率密度估计决定了高分辨率地震随机模拟结果的精度。针对常规方法中弹性参数高频成分提取精度不足、概率密度建模先验条件过度约束以及弹性参数的概率密度建模分层设计等问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的弹性参数核密度估计方法。该方法首先采用VMD对测井弹性参数数据进行模态分解,筛选出本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)中的高频项叠加得到测井弹性参数的高频成分;然后使用核密度估计分层计算得到高频成分的概率密度模型,并通过该模型进行随机抽样生成随机高频成分叠加至井旁地震数据上以达到丰富地震弹性参数数据高频内容的目的。珠江口盆地34号井区的实验结果显示,VMD有效分离出了中心频率在70 Hz以上的测井弹性参数高频成分,分层设计的核密度估计方法凸显了高频成分的统计规律,叠加随机高频成分后地震弹性参数70 Hz以上的高频成分得到了明显补充。该方法为地震高分辨率随机模拟提供了新的思路。

菜籽与菜籽仁的非线性粘弹塑性本构模型

在菜籽与菜籽仁流变试验的基础上,采用模型理论与经验模型相结合的方法建立菜籽与菜籽仁非线性粘弹塑性本构模型,并运用改进模拟退火计算方法对模型参数反演。结果表明,非线性粘弹塑本构模型能较好地模拟菜籽与菜籽仁流变特性。

断层上盘防水煤柱合理宽度研究

当前采用的断层防水煤柱设计方法,是将断层上盘防水煤柱沿宽度方向看作是均匀连续和各向同性的弹性体,没有考虑到矿山压力、构造应力和水压力对煤柱的破坏和影响作用,导致煤柱留设宽度缺乏科学性,增加了工作面突水威胁。为了合理设计断层煤柱宽度,本文分析了煤柱在不同作用力下的物性状态,在此基础上将煤柱从隔水功能上划分为矿压影响区、有效隔水区和断层影响区,并分别推导和确定这3个区域的宽度计算公式,修正了断层防水煤柱设计方法,为上盘断层防水煤柱设计提供了科学的参考依据。

超声振动对非局部弹性核函数影响的试验研究

为了探究超声振动加工延性高效的本质,基于非局部理论对超声振动加工硬脆材料本构特征的变化进行研究。通过核参量分析,建立超声振动下核函数公式;通过数值模拟,系统地研究晶粒间距、超声振幅、频率等内外部特征变量对非局部核函数的影响规律;通过超声单轴拉伸试验,对理论推导的核函数影响规律进行验证。研究结果表明:振幅、频率对核函数的影响均呈现下开口抛物线性形状,对核函数的影响存在一个临界值。拉伸断裂应力测试中频率与振幅的影响与数值模拟一致,在所给实验室条件下振幅为14.94μm、频率为35 kHz时断裂应力最小。通过对超声振动非局部弹性核函数的研究,可以清楚地理解超声对材料本构的影响,为超声加工提供最优参数。

超声激励陶瓷材料非局部弹性核函数理论研究

对各种非局部弹性核函数进行分析比较,通过考虑超声激励参量的影响因素,建立了超声激励下的非局部弹性核参量公式,推导出了超声激励下的非局部弹性核函数公式,并对弹性核函数的衰减特性和作用条件进行了研究,并依据此公式对非局部超声振动下的应力进行预测计算,得出应力衰减现象能够通过频域内的非局部核函数衰减来解释。

我国通货膨胀的非参数回归模型

本文首先讨论非参数回归模型的局部核权最小二乘估计 ,然后建立我国通货膨胀非参数回归模型 。

基于非局部理论的纳米复相陶瓷超声磨削试验研究

基于非局部理论,建立了纳米复相陶瓷材料在超声振动下的非局部本构模型,通过对超声振动条件下纳米复相陶瓷磨削试验研究,获得超声频率对磨削力的影响规律以及非局部衰减率的变化规律,并对磨削表面三维微观轮廓特征进行观测分析。试验结果表明,试件在所研究超声振动频率范围内磨削力出现衰减现象,且随频率的增大更为明显,超声振动大大减小了磨削力,表面质量得到明显改善,更容易实现延性域加工。

莲仁力学特性参数测定及挤压破碎特性试验

为探讨莲仁在挤压载荷作用下的破碎机理,该文用压缩试验方法对莲仁相关力学参数进行了试验研究。首先,用万能试验机对莲仁试样进行了弹性模量和抗压强度测试,测得5种不同含水率莲仁在纵向、横向2个方向上的弹性模量、抗压强度及应力-应变曲线;测试结果表明,莲仁弹性模量、抗压强度的纵向值均大于横向值,且弹性模量、抗压强度均随莲仁含水率增大而显著减小;用回归分析方法建立了莲仁弹性模量、抗压强度与含水率关系的回归方程,得到了合格莲仁(含水率小于11%)的最小弹性模量为37.12 MPa,最低抗压强度为5.12 MPa。其次,研究了莲仁整体挤压时裂纹的产生规律,测得了5种不同含水率莲仁在平压与侧压2种受载方式下的挤压极限载荷;测试结果表明,莲仁的挤压极限载荷随含水率的增大而减小,对于相同含水率莲仁,侧压比平压更容易引起莲仁破碎;用回归分析方法建立了挤压极限载荷与含水率的回归方程,得到了合格莲仁(含水率小于11%)的最大挤压载荷应小于53.6 N。最后,用有限元法建立了莲仁的压缩力学模型,分析了莲仁整体受压时的应力分布,仿真结果与莲仁压缩试验结果基本吻合,验证了所测莲仁力学参数的正确性。研究结果可为莲仁加工和输送设备的设计提供参考。

超声拉伸纳米复相陶瓷非局部力学试验研究

提出了纳米复相陶瓷在超声振动条件下的单向拉伸实验方法,通过对超声振动拉伸下材料特性的实验研究,基于非局部理论,研究纳米复相陶瓷材料的断裂机制、微观组织和力学性能,获得超声频率对轴向拉伸应力的影响规律及非局部衰减率的变化规律。试验结果表明,试件在给定超声振动频率范围内拉伸时应力出现衰减现象,且随频率的增大更明显,对拉伸断口进行微观分析,结果表明,超声振动改变了材料的断裂方式和微观组织结构,增强了材料的韧性,说明在超声激励下更容易实现延性域加工。试验结果与非局部理论分析一致。

基于核Fisher判别的碎屑岩储层流体识别

流体识别是致密碎屑岩储层预测中的难点之一.本文把核Fisher判别分析用于致密碎屑岩储层流体识别,首先较全面的介绍了核Fisher判别分析理论基础,再利用测井属性参数计算出弹性属性参数,并将这两类参数作为特征变量,最后进行核Fisher判别分析建模和致密碎屑岩储层流体识别.四川盆地XC地区致密碎屑岩储层流体识别结果表明,对致密碎屑岩储层中的气层和气水同层两类线性不可分的样本数据,使用核Fisher判别分析均能实现分离,说明该方法在识别致密碎屑岩储层流体识时准确率高,具有很好的应用前景.

农村居民消费与收入关系的非参数回归分析

文章认为我国农村居民消费行为在不同时期存在显著差异,而传统计量经济模型是无法解释的。于是尝试将非参数估计理论引入到回归模型中,通过建立非参数回归模型及普通的线性回归模型对我国农村居民可支配收入及消费支出之间的关系进行比较研究。并且分析了反映可支配收入与消费支出关系的时变边际消费倾向及弹性系数。

我国农村居民消费与收入动态关系的非参数回归分析

本文认为我国农村居民消费行为在不同时期存在显著的差异,而传统的计量经济模型是无法解释的。于是尝试将非参数估计理论引入到回归模型中来,通过建立非参数回归模型及普通的线性回归模型对我国农村居民可支配收入及消费支出之间的关系进行比较研究。并且分析了反映可支配收入与消费支出关系的时间变边际消费倾向及弹性系数。

基于核密度估计的三维非等距模型簇的对应关系计算方法

针对三维非等距模型簇的一致对应关系计算问题,提出了一种基于核密度估计的三维非等距模型簇对应关系计算方法。首先引入离散时间演化过程描述符(DEP)提取三维模型表面的特征描述符,得到不同区域的不同分布特征;其次通过核密度估计建立非等距模型间的映射关系;最后利用弹性网罚函数对非等距模型簇映射关系进行凸优化,从而得到更准确的三维非等距模型簇点到点对应关系。实验结果表明,利用时变描述符与核密度估计相结合的方法计算非等距模型簇的对应关系,在一定程度上减小了模型簇一致对应的测地错误,与Aubry的算法比较,测地错误平均下降至0.054。该基于核密度估计的匹配算法与使用函数映射或随机森林函数的方法相比,能构建出更为准确的非等距模型簇一致对应关系。

复变量重构核粒子法与有限元法耦合解弹性力学问题

提出了弹性力学的复变量重构核粒子法与有限元法的耦合法(CVRKPM/FEM)。采用场量耦合试函数法将弹性力学的复变量重构核粒子法与有限元法进行耦合,详细推导了在整个求解域上的耦合公式。最后通过数值算例证实了本文所提弹性力学的复变量重构核粒子法与有限元的耦合法的有效性。本文的耦合法不仅可以很方便地施加本质边界条件,而且可以充分利用无网格方法和有限元法的优势,弥补各自不足以提高计算效率。

基于AdaBoost的弹性网型正则化多核学习算法

在正则化多核学习中,稀疏的核函数权值会导致有用信息丢失和泛化性能退化,而通过非稀疏模型选取所有核函数则会产生较多的冗余信息并对噪声敏感。针对上述问题,基于AdaBoost框架提出一种弹性网型正则化多核学习算法。在迭代选取基本分类器时对核函数的权值进行弹性网型正则化约束,即混合L 1范数和L p范数约束,构造基于多个基本核最优凸组合的基本分类器,并将其集成到最终的强分类器中。实验结果表明,该算法在保留集成算法优势的同时,能够实现核函数权值稀疏性和非稀疏性的平衡,与L 1-MKL和L p-MKL算法相比,能够以较少的迭代次数获得分类精度较高的分类器。

基于EN-SKPCA降维和FPA优化LSTMNN的短期风电功率预测

综合考虑风电功率序列及气象数据的多维特征,提出一种弹性网稀疏核主成分分析(EN-SKPCA)降维方法,对气象因素降维并表述为回归优化型问题,添加的弹性网惩罚解决了KPCA重构主成分难以解释构成的问题;提出花授粉算法(FPA)优化长短时记忆神经网络(LSTMNN)预测模型,可自动筛选出最佳超参数,降低了参数经验设置所带来的随机性。该方法解决了突变天气的影响,提高了预测精度。对2017年宁夏麻黄山第一风电场实测数据实验,证明了该方法的优越性。

基于多尺度高斯核的弹性网回归算法

本文提出了一种基于多尺度高斯核的弹性网学习算法用以对回归函数的逼近。我们利用具有不同核宽度的高斯核函数构造基函数，同时逼近目标函数的高频和低频成分。我们借鉴一般弹性网的思想，取预测函数系数的L1范数和L2范数的加权组合作为最优化问题的正则项。在仿真数据和真实数据的实验中，基于双高斯核的弹性网比单高斯核弹性网取得了更小的预测误差和更好的稀疏性表现。另外，基于双高斯核的弹性网很好地预测了目标函数的高频和地频成分。

有监督核化邻域投影分析算法

通过将鉴别邻域嵌入分析算法扩展到非线性场景,提出了一种有监督核化邻域投影分析算法。该算法在目标函数中引入类别标签和线性投影矩阵,并利用核函数处理非线性数据。通过两种不同策略优化目标函数,可将该算法进一步细分为有监督核化邻域投影分析算法一及有监督核化邻域投影分析算法二。其中,在有监督核化邻域投影分析算法一中应用拉普拉斯搜索方向达到了较快的收敛速度并降低了计算复杂度。实验结果表明,所提算法对于复杂的数据流形具有较高的识别率,且与鉴别邻域嵌入分析等相关算法相比在有效性和鲁棒性方面的表现更为出色。