基于二维相关红外光谱对pH值影响大豆分离蛋白二级结构含量的快速分析

为满足不同种类食品对大豆分离蛋白(soybean protein isolate,SPI)不同功能性的需求,本研究利用红外光谱快速采集70组不同pH值处理后SPI的数据,探讨pH值变化对SPI结构含量的影响。使用均值中心化、多元散射校正、标准正态变量变换和归一化算法对红外光谱数据进行预处理,基于二维相关红外光谱提取特征波段,再利用偏最小二乘(partial least square,PLS)法和算术优化算法-随机森林(arithmetic optimization algorithm-random forests,AOA-RF)建立不同pH值条件下SPI结构及含量的预测模型。结果表明,经均值中心化和多元散射校正结合处理后,α-螺旋、β-折叠、β-转角和无规卷曲模型的相对标准偏差分别为1.29%、1.60%、1.37%、7.28%,两者结合对光谱数据的预处理效果最佳。预测α-螺旋和β-折叠含量最优模型为AOA-RF(特征波段),校正集决定系数为0.9350和0.9266,预测集决定系数为0.8568和0.8701;预测β-转角和无规卷曲含量最优模型为PLS(特征波段),校正集决定系数为0.9154和0.8817,预测集决定系数为0.8913和0.7843。本研究结果可为工业生产过程中产品质量快速检测和工艺条件控制提供理论支撑。

用极大似然法求二维概率模型P-S-N曲线

提出了用极大似然法统计二维概率模型下的P-S-N曲线的方法,统计结果具有相当好的性质,在保证相同试验统计精度的前提下,比传统的成组试验法大规模减少试件用量。

考虑多变量相关性改进的风电场Transformer中长期预测模型

挖掘风电场多变量相关性对提高中长期的预测精度具有积极影响。针对Transformer模型在捕获多变量间相关性方面的不足,提出考虑多变量相关性的多变量中长期预测模型。首先,采用多变量独立嵌入(MIE)对风电场多变量进行独立建模;然后,使用二维概率稀疏注意力(TPSA)提取时间和变量间的特征信息;最后,通过多层式编码器-解码器(MED)将多尺度的特征信息聚合,一次性输出预测结果。算例分析表明,所提模型与LSTM模型、Transformer模型、Informer模型相比,均方误差在各预测时长分别降低了42.58%~66.83%,32.58%~53.49%,14.38%~30.92%,并通过消融实验验证和分析了所提改进的有效性。

二维相关可见-近红外光谱结合支持向量机评价猪肉新鲜度

为探究二维相关同步光谱优选生鲜肉新鲜度特征变量的可行性,采集生鲜猪肉在1~15 d共58个样品的可见:近红外反射光谱信息,并参照国标方法测定其挥发性盐基氮值(total volatile basic nitrogen,TVB-N)。然后,以TVB-N为"外界扰动",选择10条代表性光谱并进行包络线去除,结合光谱差异选取了7个子区间。通过对每个子区间作二维相关分析,解析其二维相关同步谱和自相关谱,获取与TVB-N变化密切相关的敏感变量。最后,利用所选特征变量,分别基于原始、标准正态变量变换预处理和归一化预处理的光谱,建立猪肉新鲜度的支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型。结果表明,利用二维相关光谱分析共提取到17个特征波长,仅占总变量个数的1.61%,建立的SVM模型总体正确率分别为94.83%、98.28%和98.28%。这表明所建立的模型具有较好的判别效果,也说明二维相关分析用于筛选与生鲜肉新鲜度相关特征变量的方法是可行的。这有利于解析生鲜肉在腐败变质过程中的光谱特征信息变化,也为近红外光谱分析中变量筛选提供了一种新的思路。

二维汽车碰撞模型病态性的处理

为消除二维汽车碰撞模型的病态性,利用矩阵扰动理论分析了模型病态性的实质.结果表明,病态性的根本原因在于模型中某些方程间存在严重的线性相关现象.通过数学变换消除了线性相关现象.用变换后的新方程替代原始模型中存在线性相关现象的方程,建立了重组模型,与原始模型共同组成了新的二维汽车碰撞模型.对汽车碰撞实例的分析结果表明,当两车质量比处于特定范围且碰撞点坐标存在5%误差时,选择合适的重组模型,相对误差由原始模型的71.91%降为16.4%.

水利水电工程岩基抗剪强度参数二维分布模型构造的Copula方法

基于国内103个水利水电工程1 174组岩基抗剪强度试验数据,采用Copula函数研究岩基抗剪强度参数联合分布模型,探讨水利水电工程中岩基抗剪强度参数联合分布模型构建方法。利用最小二乘法求出岩基抗剪强度参数试验数据的相关统计参数,基于AIC准则识别出岩基抗剪强度参数边缘分布。选择4种Copula函数构造岩基抗剪强度参数二维分布模型,探讨了基于Copula函数的岩基抗剪强度参数二维分布模型的优越性。结果表明:水利水电工程岩基抗剪强度参数存在明显的统计负相关性。Copula方法能够构造具有任意边缘分布和任意相关结构的岩基抗剪强度参数联合分布模型,它为构造抗剪强度参数联合分布模型提供了一种简便的工具。已知岩基抗剪强度参数的边缘分布函数和相关系数不能唯一确定岩基抗剪强度参数的联合概率分布模型,在抗剪强度参数边缘分布函数和相关系数完全相同的前提下,不同Copula函数建立的抗剪强度参数联合概率分布模型差异显著。与常用的抗剪强度参数二维正态分布模型相比,基于Copula函数的抗剪强度参数二维分布模型具有较强的灵活性,它能更好地拟合原始观测数据。水利水电工程中惯用小值平均法确定标准值,当摩擦系数取较小值时,不同Copula函数构造的黏聚力的条件累积分布函数差异显著,这将对抗剪强度参数标准值的选取以及相应的设计方案具有明显的影响。

空间二维相关K分布杂波建模与仿真

针对雷达杂波在空间二维相关的特点,提出了一种相关K分布杂波模型及仿真方法:首先提出了基于1-范数的空间相关性假设,然后利用修正的球不变随机过程(SIRP)法得到相关K分布随机场,最后,利用计算机仿真实验验证了该杂波建模方法的正确性。

线性相关模型中误差方差的经验似然估计及其Bootstrap

该文利用经验似然方法，对线性相关模型中误差方差的传统最小二乘型估计进行修正，得到的修正估计其渐近方差比传统估计的更小．同时，我们还讨论了修正估计的Bootstrap逼近问题．关键词##4相关模型;;误差方差;;最小二乘;;经验似然;;Bootstrap．

基于二维指数条件分布的加速寿命模型

从概率意义上对寿命和应力之间的关系作了探索性研究。为了根据寿命和应力之间的概率相关性建立加速寿命模型,假设在给定应力条件下元件寿命服从指数分布,根据二维指数条件分布的定义和特性推导出一种BEC加速寿命模型。为了检验BEC模型的有效性,利用一组加速寿命试验数据,对BEC模型、Arrhenius模型、逆幂率模型进行了对比分析。结果表明,在加速应力范围,BEC模型能够正确描述寿命与应力之间的关系,与Arrhenius模型、IPL模型具有同等效力;而在正常应力范围,BEC模型的寿命外推精度低于Arrhenius模型和IPL模型。

二维企业社会责任概念模型的构建

企业社会责任概念的模糊给企业社会责任的实践带来困难。而基于卡罗尔(Carroll)的企业社会责任概念模型和利益相关者理论构建了二维(企业社会责任对象和企业社会责任自由度)的企业社会责任概念模型,并把企业伦理决策的传统方法、原则方法和伦理测试方法运用到二维概念模型中,以便于企业履行伦理责任。二维企业社会责任概念模型为企业履行社会责任提供了明确的框架和方向,以及具体的方法和手段。

基于二维光谱结合深度学习对不同产地杜仲的鉴别

目的:对来自全国13个省市共171个杜仲茎和叶样本进行光谱分析,结合深度学习建立不同产地判别模型,为其资源合理开发利用提供依据。方法:以13个产地的杜仲茎和叶为实验材料,分别检测其近红外光谱,结合二维光谱算法和残差卷积神经网络建立模式识别模型。结果:基于同步二维相关光谱的模型在卷积层数为26层及以上时均取得了100%的分类正确率,而基于异步二维相关光谱的模型预测集正确率低于30%。结论:表明该模型能够应用于不同产地杜仲药材的鉴别。

二维分类模型及其在双向选择问题中的应用

二维分类模型最早被应用于生物计量学领域,由于该模型同样能用来解决一系列经济学问题,所以被引入到了经济学研究当中。该研究方法逐步成熟,是解决经济学中双向选择问题最有力的工具之一。二维分类模型在双向选择问题中的应用经历了从完全可识别到局部可识别,再到需求可识别的发展过程。合理运用需求可识别的二维Probit模型是发现研究结论的重要条件。

二维随机介质及波动方程正演模拟

奚先 ,姚姚 .二维随机介质及波动方程正演模拟 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 1,36 (5 ) :5 4 6～ 5 5 2 本文介绍了随机介质模型的基本概念 ,提出了一种根据随机过程的谱分解理论构造随机介质模型的新方法 ;并以二维指数型椭圆自相关函数为例进行了若干二维随机介质模型的正演模拟。结果显示 ,这些随机介质模型能灵活地描述实际介质。本文还利用有限差分法正演模拟了随机介质模型中弹性波的传播及其自激自收时间记录。正演计算结果表明 ,随机介质模型理论具有适应性强 ,使用方便、灵活 ,能有效地模拟油气藏细节的优点 ,是油藏 (或油储 )地球物理中值得进一步深入研究的课题 。

自回归模型偏自相关函数截尾性检验

文章研究了自回归模型偏自相关函数截尾性检验问题。基于经验似然方法建立了检验统计量,并且在原假设下给出了检验统计量的极限分布。并通过随机模拟将上述方法用于具体观测数据的实证研究,模拟结果表明上述方法具有可行性。

基于PSO算法的probit模型参数估计

针对二值probit回归模型中的参数估计问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)的参数估计算法。该算法采用以最大似然准则作为PSO的适应度函数,建立二值probit回归模型中的参数估计计算模型。数值仿真分析表明,该算法性能较好,回归结果具有较高的拟合优度。

基于Probit回归模型的煤矿底板突水预测

针对矿井底板突水预测精确度要求高的特点,提出了二值Probit回归矿井突水预测模型。依据概率论的相关知识构建模型参数的极大似然估计法,并通过遗传算法求模型参数的最优解。利用所建模型对建模样本的突水性进行反向识别,对测试样本的突水性进行预测识别,正确率分别为90%和100%,表明该模型具有很高的精确度。另外,所建模型结构简单、便于操作和使用,有一定的参考价值。

市场营销活动对地铁二维码客流量的影响机理研究

手机二维码支付及其灵活多样的营销活动已逐渐应用于我国各大城市地铁票务系统中。基于上海轨道交通二维码支付近两年的相关客流和营销数据,揭示二维码客流三阶段发展规律;计算不同客流发展阶段、不同特征日下营销活动与二维码客流量之间的相关系数,分析其影响因素和变化规律;在此基础上建立多元回归模型,定量分析不同营销活动对二维码客流量的影响程度,并给出提升或维持二维码平稳期客流量的营销改善建议。

一类无穷相关渗流模型的渗流概率函数

研究一类无穷相关的二维点渗流模型 ,给出模型相对于 ( )开路的渗流概率函数的精确值 .

基于极大似然法的土壤重金属删失数据的相关性

基于极大似然法(MLE),通过构建不同情形下的似然函数,提出了删失数据相关性估计的方法.分别研究了样本容量､删失比例､总体相关系数与干扰项等因素对估计值准确性的影响.同时,将MLE与替换法(通常将删失部分替换为LOD或LOD/2)和删除法(直接将删失部分删除)做对比,检测了MLE的精准度.以澳大利亚土壤普查数据作为实例对方法进行了实例应用.结果表明:样本容量越大,研究中的MLE的结果越准确,当样本容量达到2000时,估计值具有较好的稳定性,且受删失比例影响较小.MLE的相关系数估计值随删失比例(0%~90%)与总体相关系数变化程度较小,具有渐进无偏性和一致性.添加干扰项对MLE的准确性影响较小,表明其具有较强的鲁棒性.随着删失比例的提升,MLE精确性明显优于删除法和替换法.实际数据的应用结果表明澳大利亚土壤普查数据中,Ag与Hg有着较高的相关性,Hg与Hf之间相关系数几乎为0.

基于二维红外光谱技术分析黄酒中酸对糖的影响

以市场上黄酒中的糖、酸含量及其相互比例配制糖-酸混合溶液作为研究对象,分析酸对糖的影响。从而将得到的结论用于建立更好的糖度模型。首先将酸含量作为干扰因子,利用二维红外光谱法研究酸对糖的NIR光谱的影响。结果发现,随着酸度的升高,在1800~1850 nm范围内各官能团吸收峰发生先后变化;酸的O-H、C-O分别与糖的O-H、C-O形成氢键,从而对糖的NIR光谱产生影响。其次,将所有样品（99个）作为样品集,分批次将相同酸度下的样品（11个）作为预测集建立PLS糖度模型,以相对分析误差（RPD）、相对标准偏差（RSD）作为糖度模型预测效果的优劣判断指标,研究酸度对糖度模型的影响。研究发现,随着酸度从3.5%增加到7%,糖度预测模型判断指标RPD、RSD分别从165、0.0017变成61、0.0047,模型效果变差。因此,在建立黄酒糖度模型时应考虑酸对糖的影响,从而提高黄酒糖度模型的预测能力。