基于最小二乘法的不干胶材料柔性版印刷网点增大及补偿研究

不干胶材料印刷品通常采用柔性版印刷,其印刷网点的变化影响着不干胶材料上图像复制的质量,因此需要进行网点增大补偿。本研究设计了柔性版印刷测试版,获取了不同印刷条件下的网点增大数据,基于最小二乘法,借助Matlab软件拟合了网点增大曲线,对比分析了印版硬度、印刷压力和加网线数对网点增大的影响。同时采用“网点实际增大补偿”算法对网点增大进行了补偿,并对补偿效果进行了模拟验证。研究结果表明,镜面铜版纸不干胶材料在柔性版印刷时应选用硬度偏大、加网线数适中的柔性版,并在尽可能小的印刷合压量条件下印刷;采用“网点实际增大补偿”算法对网点增大进行补偿,能较好地控制网点增大,还原印刷阶调。

正交偏最小二乘法探析大承气汤治疗急性胰腺炎多成分多药效关系

目的/意义分析大承气汤治疗急性胰腺炎实验数据,证实多成分多药效关系。方法/过程运用正交偏最小二乘法,分别探析配伍药味、煎煮液的药物成分、血液的药物成分与药效指标的关系。结果/结论配伍药味与药效指标之间、煎煮液的药物成分与药效指标之间、血液的药物成分与药效指标之间均存在一对多、多对一、多对多的作用关系。实验分析结果表明大承气汤治疗急性胰腺炎呈现多成分多药效的特点。

偏最小二乘法和近红外光谱技术快速测定发酵黄芪茎叶中黄酮含量及抗氧化活性

试验测定发酵前、后黄芪茎叶黄酮含量和抗氧化活性,并应用近红外光谱技术(NIR)结合化学计量学法快速预测发酵黄芪茎叶黄酮含量,为定量检测发酵黄芪茎叶黄酮含量提供理论依据以及为黄芪茎叶深加工利用提供技术支持。试验采用硝酸铝-亚硝酸钠比色法测定发酵黄芪茎叶黄酮的含量,测定黄酮对1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)自由基清除能力和羟基自由基的清除能力,利用偏最小二乘方法构建发酵黄芪茎叶黄酮的快速预测模型。结果表明,发酵黄芪茎叶黄酮抗氧化能力强于发酵前,构建快速预测模型采用了二阶导数(SD)+正态变量变换(SNV)+去趋势算法(Detred)的方法对全谱图进行预处理的效果较好,优化后的模型决定系数(R^(2))、校正均方根误差(RMSEC)、校准标准差(SEC)分别为0.92、0.24、0.24,其相对分析误差(PRD)为3.46,外部验证R2为0.88。研究表明,构建的NIR模型校正和交互验证决定系数均较大,PRD均大于2,说明模型预测性能较好,建立的模型有助于检测发酵黄芪茎叶黄酮含量活性成分。

基于个性化最小二乘法的软特征集成实验方法

在生物特征识别技术的研究中,软特征的集成实验一直采用主特征之间的集成实验模型。软特征在适用范围、识别能力等方面与主特征有很大差别,直接使用主特征之间的集成机制无法有效地挖掘和利用软特征中的区分性信息,造成实验结果不够理想和准确。基于此,该文深入分析软特征的特性,提出“有效的互补性”和“个性化集成”两点集成要求,并在量化有效的互补性基础上,结合“最小错误率”目标,利用最小二乘法为每一个用户建立局部集成模型。将集成模型用于人脸识别和指纹识别两个实验场景,验证了该文对问题分析的合理性以及所提方法在提高识别准确率方面的有效性。

基于最小二乘法和BP神经网络的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法

针对Bingham模型磁流变阻尼器由于剪切稀化效应带来的阻尼力计算误差,在理论和仿真分析的基础上,提出一种最小二乘法和BP神经网络相结合的方法,对磁流变阻尼器H-B模型进行参数辨识,获得各参数与电流的关系,从而对磁流变阻尼器的阻尼力进行准确计算。最后通过磁流变阻尼器实验对理论方法进行验证。结果表明:借助于磁流变阻尼器的仿真分析,最小二乘法和BP神经网络相结合的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法精确度高、吻合性好,验证了参数辨识结果的通用性及准确性。

偏最小二乘法在激光诱导击穿光谱定量分析中的应用研究

介绍了激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术、主元分析(principal component an alysis,PCA)法和偏最小二乘(partial least squares,PLS)法的基本原理。对Pb元素特征谱线附近的36个维度进行主成分信息提取,对36维波长数据压缩到2维后,采用每个样品的20个脉冲的主元分数进行偏最小二乘拟合,对数据进行平均处理后,拟合结果质量较高,拟合系数平方的值从0.49810提高到0.97000;残差平方和从0.72529下降到1.36366*10^(-4)。PCA法可以有效的缩减具有一定相关性的样本数据空间,对于数据维度较大的数据处理能显著提升效率,再结合PLS法拟合压缩后的主元,实验结论得出PLS适合用于LIBS定量分析。

基于最小二乘法线性回归的火炮身管寿命预测

为直观地判断火炮身管寿命,提出一种基于最小二乘法线性回归的预测方法。根据靶场身管参数试验数据分析火炮身管内径、药室长、弯曲度随射弹数增加的变化规律;利用最小二乘法线性回归建立火炮身管磨损量与射弹数的关系式;对某型火炮身管寿命进行预测。结果表明:该方法能够较为准确地预测出火炮身管寿命且算法简单,便于推广使用,可为火炮射击、退役报废等提供重要参考。

近红外光谱法结合偏最小二乘法预测生物柴油中甲醇的含量

生物柴油中甲醇的定量分析对其品质监控具有重要科学意义与实用价值,因此进行了题示研究。制作44个含不同体积分数甲醇的生物柴油样品,采集了相应的近红外光谱。采用Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和标准正态变换(SNV)相结合的方法对原始光谱进行预处理,并采用协同区间偏最小二乘法(SIPLS)提取特征变量,确定在6270~6640 cm^(−1)和10900~11240 cm^(−1)波段内采用偏最小二乘法(PLS)建模。结果显示,所建SG-SNV-SIPLS-PLS模型的留一交叉验证决定系数R2 cv为0.9994,均方根误差RMSECV为0.0488,预测集决定系数R_(p)^(2)为0.9996,均方根误差RMSEP为0.0563,变量数为207,优于PLS模型以及单变量线性回归模型的。

基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计

为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传因子,以模型辨识值和实际值的残差为变量构建修正公式,实现遗忘因子动态调整。为了改善粒子滤波(PF)的粒子多样性丧失问题,采用白鹭群优化算法(ESOA)对粒子滤波算法进行优化。仿真结果表明,基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计误差始终保持在0.3%以内,平均绝对误差和标准差为0.15%和0.17%,与其他算法相比具有更好的精度和稳定性。

基于swin-UNet-denoise和最小二乘法的两步相位解包裹

相位解包裹在众多领域应用中都占有重要地位,但总会受到噪声的影响,尤其是散斑噪声。为了去除散斑噪声对包裹相位图的影响,并从中恢复出实际的相位值,采用两步法进行了理论分析和实验论证,从不同程度散斑噪声包裹的相位中恢复出绝对相位。以swin-UNet-denoise网络为基础,将swin block中的归一化层后置,并用余弦相似度计算注意力值,然后将相对位移偏移替换为对数位置偏移,并在上采样模块融合反卷积层以此提升网络的去噪能力;将去噪结果通过最小二乘法解包裹,再通过中值滤波获得绝对相位。结果表明,结构相似度为99.77%,峰值信噪比为39.98,均方根误差为0.4864,平均绝对误差为0.4302。所有网络只在300组仿真数据集上进行训练验证,证明即使在小样本的条件下,该研究也能为更快速、更高效、更准确地实现带有散斑噪声的相位解包裹提供参考。

基于多组分定量联合主成分分析正交偏最小二乘法-判别分析及熵权优劣解距离法的抗菌消炎胶囊质量差异性评价

目的建立主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)及熵权优劣解距离法(EW-TOPSIS)评价抗菌消炎胶囊的多组分质量差异。方法采用高效液相色谱法(HPLC)同时测定15批抗菌消炎胶囊中獐牙菜苦苷、獐牙菜苷、绿原酸、3,5-二-O-咖啡酰奎宁酸、知母皂苷BⅡ、知母皂苷AⅢ、原百部碱、对叶百部碱、黄芩苷、汉黄芩苷、黄芩素和汉黄芩素的含量,借助PCA、OPLS-DA及EW-TOPSIS模型对15批消炎胶囊样品进行质量差异分析,筛选出导致差异的特征成分,并进行质量排序。结果12种成分在各自范围内呈现良好的线性关系(r>0.999),平均加样回收率(n=9)96.90%~100.23%(RSD<2.0%)。化学计量学筛选出2个主成分,方差贡献率累计达95.172%;OPLS-DA发掘出黄芩苷、绿原酸、知母皂苷BⅡ和对叶百部碱对抗菌消炎胶囊质量有显著影响;EW-TOPSIS分析结果显示Ci值0.0827~0.8495,15批样品质量差异较大。结论所建立的方法可用于抗菌消炎胶囊质量的综合评价。

基于核偏最小二乘法的热轧板凸度预测

以某2160 mm热连轧生产线为研究对象,结合生产数据和数据驱动算法,提出并建立基于核偏最小二乘法和偏最小二乘法的热轧板凸度预测模型,并对模型的参数进行调整和优化。结果表明:偏最小二乘法模型的预测值与实测值误差为-25~30μm,88.74%的板凸度预测值绝对误差小于10μm;核偏最小二乘法模型的预测值与实测值误差为-25~25μm,91.57%的板凸度预测值绝对误差小于10μm。因此,优化后的核偏最小二乘法模型具有更好的预测效果。

基于改进最小二乘法的椭圆形玻璃幕墙缺陷多传感器融合检测技术

针对常规椭圆形玻璃幕墙缺陷多传感器融合检测的结果误差较大的问题,提出基于改进最小二乘法的椭圆形玻璃幕墙缺陷多传感器融合检测技术。在分析椭圆形玻璃幕墙受力点处应力值和反差增强分组传感器检测数据信号而获取缺陷部位的初始拟合曲线后,采用改进最小二乘法拟合缺陷部位立体位置曲线,融合缺陷检测图像得到检测结果。试验结果表明:应用该方法得出的检测累积误差平均值为0.07,可满足椭圆形玻璃幕墙缺陷的检测要求。

利用最小二乘法的网壳结构点云节点中心坐标提取

为解决网壳结构节点坐标测量困难、处理效率低等问题,本文提出基于网壳结构扫描点云的节点中心坐标提取方法:应用三维激光扫描技术采集网壳结构点云数据并预处理;然后基于设计模型,对初始点云模型进行网壳节点局部点云分割和节点多平面拟合,判定拟合平面的属性特征并修正侧面的法向量方向;最后利用空间约束关系及最小二乘算法求取网壳结构节点的精确中心坐标。以三亚国际免税城项目为例开展应用,结果表明所提方法求取的网壳结构节点中心坐标与全站仪实测结果偏差均值为2.89 mm,效率相比传统方法提高近4倍,较大提升了网壳结构节点中心坐标的提取精度和效率,为后续网壳结构施工偏差复核、幕墙板材的深化设计与加工等工程化应用提供了准确的数据支撑。

基于聚类最小二乘法和斜率相结合的极值点延拓方法

针对经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)对信号进行去噪处理中可能产生的端点效应问题,提出一种聚类最小二乘与斜率相结合的极值点延拓方法。该方法充分考虑了噪声对延拓方法的影响,利用聚类最小二乘法描述全局极值点的变化趋势,并结合信号的边界局部特征来确定延拓点的坐标信息。通过对仿真信号和陀螺仪实例信号展开研究,利用相似系数、均方根误差和正交性水平等指标对算法性能进行评价。实验结果表明:所提出的方法可以有效地抑制EMD端点效应,最大限度地避免了端点效应对中间数据的污染,从而提高了信号去噪的准确性和可靠性,为EMD在信号处理中的应用提供了一个可行且有效的解决方案。

基于最小二乘法的间冷开式循环水系统水量损失计算

某炼油厂循环水系统每天的计算水损失量与实际水损失量存在一定的偏差。针对该问题,对该套循环水系统水量损失的计算情况进行了校正。通过试验装置的水量损失数据与计算数据对比并利用最小二乘法进行拟合,拟合后的曲线最优区间变化斜率k控制在1.06~1.09且循环水最优区间变化截距b控制在14~19时,实际损失量与计算数值的偏差率可控制在5%以内;当k取值为1.07且b取值为15时,最大偏差率仅为4.77%,验证了该算法的可行性。

基于最小二乘法的变电站故障录波测距系统设计

当前,变电站故障区域受录波器性能的影响,阻抗值获取难度较大,导致故障区域测距效率较低。为提高变电站故障区域的测距效率、确保变电站的供电稳定,设计了基于最小二乘法的变电站故障录波测距系统。在系统硬件部分,采用分布式的电力故障录波器装置,收集变电站电力数据,利用以太网后台机完成数据传输。在系统软件部分,凭借最小二乘法计算模拟量通道的变比参数,校正电力录波装置通道间的相位误差,以提高录波器模拟量的测量精度。通过故障相电流差与相电压差获得阻抗值结果,计算出变电站故障录波的准确距离。试验结果表明:所设计系统的步角误差与测距误差均较小,故障录波测距误差降到了1%以内。该系统可以有效完成变电站故障点的精准定位,具有较高的参考价值。

基于最小二乘法的锂离子电池参数辨识方法研究

目的针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶RC等效电路模型并对锂电池进行参数辨识。方法通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在MATLAB上使用最小二乘算法对所建立的二阶RC等效电路进行参数辨识,并对不同SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进行对比并分析。结果随着锂电池SOC下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的SOC处在较低的水平时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过0.05 V,反观使用戴维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了0.08 V。结论在锂电池参数辨识上二阶RC等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状态估计提供了有力的基础。

基于最小二乘法三维坐标转换的模型变形研究

如何在保证三维模型可视化效果的前提下实现三维模型的变形,既满足三维模型脱密精度的要求又能满足三维产品的应用需求,是目前自然资源领域研究的一个热点。针对此问题,本文提出了一种适用于任意场景的三维模型变形方法,在限差给定的条件下,引入最小二乘法进行三维坐标转换,在此基础上在多视影像区域网平差阶段完成坐标转换,从而实现三维模型的无损变形。试验结果表明,本文提出的方法能够有效地避免三维模型坐标转换过程中纹理拉花、结构损失等问题,可以获得良好的变形效果,为当前三维模型的脱密变形提供了一条新的技术路线。

基于总体最小二乘法改进GM(1,1)模型的矿区沉降预测

【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM(1,1)模型进行预测试验。【结果】试验结果表明,基于GM(1,1)预测模型,采用TLS方法对2018年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.49 mm;对2019年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.55 mm。【结论】本研究验证了采用TLS方法的GM(1,1)模型相较于LS方法的GM(1,1)模型在矿区地面沉降预测中具有更高的精度和更好的效果。