一阶一致性系数AC_1对二分类结局一致性的测评

目的探讨一阶一致性系数和Kappa系数用于测评二分类结局一致性的应用效果。方法从Kappa系数的两个悖论出发,揭示其应用局限,对比考察一阶一致性系数AC1对同样问题处理结果的合理性。结果 Kappa系数受研究对象阳性率变化及结果边际概率的影响,不能广泛适用,而一阶一致性系数适用性较好。结论一阶一致性系数能够克服Kappa系数的局限性,是评价二分类结局一致性的可靠指标。

改进的SPH方法的精度问题研究

传统的SPH方法不能很好的模拟流体的运动状态,其原因是核函数的边界截断导致流体边界处的精度较低,很难得到收敛和精确的结果。而DSPH、KGF-SPH和FPM-SPH作为改进的SPH方法,具有较高的计算精度。通过常函数、线性函数等拟合验证传统的SPH方法和改进的SPH方法的零阶一致性和一阶一致性。通过溃坝问题和方形液滴震荡两个经典算例验证改进的SPH方法的精度问题。结果显示,改进的SPH方法能够达到一阶一致性,改进的SPH方法模拟效果良好,进一步证实了改进的SPH方法能够有效地提高模拟的计算精度和数值稳定性。

应用于总线型微电网集群的二阶与一阶分布式算法对比分析

一致性算法是一类计算十分有效的算法,为智能电网和微电网提供了分布式优化的可能性。将一阶一致性算法、二阶一致性算法、一阶次梯度法、二阶牛顿法等不同的分布式算法分别应用于总线型微电网集群架构中。同时,针对一阶一致性算法、二阶一致性算法、二阶牛顿法对出力上下限约束处理上的不足,提出基于一致性的边际成本自适应调整方法。自适应调整方法在功率上下限处存在明显的调节过程,而一阶一致性算法采用"硬措施"即直接固定到上下限。最后,对不同类型的二阶以及一阶分布式算法之间做了对比分析,并进一步验证了自适应调整方法的有效性。