多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用

从静息态功能连接角度使用多变量模式,研究了反社会人格障碍(ASPD)脑网络的异常连接模式。结果表明了多变量模式分析方法成功地对ASPD患者和对照体进行了分类,并且ASPD患者最大的变化是静息态网络、注意网络、视觉认知网络和小脑这些网络之间的失连。该研究使用多模式分析方法成功地提取了反社会人格的异常信息,为反社会人格障碍这种高危人群的综合评估与识别提供了线索和方向。

冷连轧机张力-厚度控制交互作用多变量模式

冷连轧机轧制过程为多输入———多输出过程 ,可采用多变量控制技术。本文以 4机架六辊HC冷连轧机为例 ,分析了冷连轧机张力和厚度控制间的交互作用以及该过程的分散控制模式。

多变量模式分析观察慢性颈肩痛患者静息态下脑功能连接变化

目的 基于多变量模式分析(MVPA)观察慢性颈肩痛(CNSP)患者静息态下全脑功能连接改变。方法 对27例CNSP患者(CNSP组)及15名健康受试者(对照组)采集头部静息态功能MRI(rs-fMRI),对CNSP组行视觉模拟量表(VAS)评分。以偏相关法基于rs-fMRI构建脑网络,以MVPA法对CNSP及健康受试者进行分类,定位组间存在差异的功能连接,分析CNSP组上述功能连接强度与VAS评分的相关性。结果 以MVPA法区分CNSP进行分类的准确率为90.48%。组间脑功能连接强度存在差异脑区涉及默认网络、额顶网络、边缘网络及感觉运动网络等。CNSP患者右侧眶部额下回-左侧缘上回功能连接强度与VAS评分呈负相关(r=-0.496,P=0.009),左侧眶部额中回-左侧角回、左侧枕中回-左侧枕上回功能连接强度与VAS均呈正相关(r=0.398、0.461,P=0.039、0.015)。结论 CNSP患者脑网络内与疼痛感受及情绪异常相关的眶部额下回、眶部额中回、角回、枕中回及枕上回等多个脑区存在功能连接异常。

基于变量模式的调试定值整定自动计算分析

为解决主变、母差保护比率系数调试因涉及大量运算而变得极为繁琐的难题,基于变量模式设计了一套调试参数自动计算程序,介绍了调试参数自动计算机理及变量模式实现过程。现场实践表明,该程序可大大简化调试难度,提高了工作效率。

路径敏感的源码关联变量模式挖掘及缺陷检测

大量而广泛存在的源码系统使得软件源码的安全问题日益重要.文中在大型源码系统中采取路径敏感的方式挖掘关联变量访问规则,并自动检测系统中因不一致访问关联变量引发的源码缺陷.通过结合程序源码的逻辑信息及路径敏感信息,挖掘出其中的源码关联变量,避免路径非敏感方法带来的错误.对路径敏感方法挖掘源码关联变量中面临的主要挑战:路径权重不均、路径爆炸问题,提出较高效的解决办法.在Linux源码系统中验证方法的正确性和高效性,实验结果表明该方法可高效、准确提取模式.

LMD能量矩和变量预测模型模式识别在轴承故障智能诊断中的应用

变量预测模型的模式识别方法(Variable predictive model based class discriminate,VPMCD)是一种利用特征值相互内在关系进行模式识别的新方法。论文提出了基于局部均值分解LMD(Local mean decomposition,LMD)能量矩概念,并针对轴承故障振动信号特征值的相互内在联系,将LMD能量矩与变量预测模型模式识别相结合,提出了一种轴承故障智能诊断新方法。首先利用LMD方法将复杂非平稳的原始信号分解为若干PF(Product function,PF)分量;然后利用相关分析剔除LMD方法中的虚假PF分量,并提取真实PF分量能量矩组成特征向量来有效地表达故障信息;最后采用VPMCD方法进行轴承故障诊断。通过仿真信号验证了PF能量矩比PF能量更能反映非平稳信号本质特征。轴承故障诊断实验结果表明,论文提出的方法能有效地应用于小样本多分类轴承故障智能诊断。

大脑如何表征情绪：基于fMRI的多变量模式分析证据

不同的情绪状态如何在大脑中表征?学术界存在两种主流观点:类别取向主张大脑按照愤怒、厌恶、快乐等类别表征情绪,每种情绪具有特异的大脑表征模式;维度取向主张大脑按照效价与唤醒度两种维度表征情绪,具体情绪由效价和唤醒度两个基本维度构建形成.然而,传统单变量激活研究很难发现情绪在大脑中的特异性表征.随着功能磁共振分析方法的发展,研究者开始采用更为敏感的多变量模式分析研究大脑如何表征情绪.本文首先介绍了传统单变量激活分析的局限以及多变量模式分析方法的优势,然后分别介绍近年来基于多变量模式分析方法对情绪表征的研究并总结多变量模式分析方法对传统情绪理论发展的意义,最后探讨情绪表征未来可能的研究方向.

社会行动(者)视域下学术编辑的理想类型反思——基于帕森斯模式变量框架的分析

编辑是一种社会行动(者),作为社会行动(者)的学术编辑具有主体间性与文本间性相统一、知识的传播性与生产性相统一的特性。根据帕森斯模式变量框架的分析,学术编辑的行动取向可以划分为"以人为本"与"以文为本"两种"理想类型"。现实中的学术编辑实践大都处于两种理想类型的中间地带。真正理想的学术编辑应以是否有利于科学的知识的传播和生产为衡量标准。学术编辑可以充分发挥沟通理性,在与作者、读者、同行、文本等的互动交流中寻求合理合适的编辑策略与机制,通过不断的交往实践完成知识传播与生产的使命。

普适双变量随机气候模式的研究

该文对海气耦合双变量随机气候模式进行了系统研究 ,研究结果表明 :( 1 )无论是考虑只有大气子系统的随机作用还是同时考虑大气子系统和海洋子系统的双扰动 ,对给定的扰动频率 ,海气气候系统对大气的扰动作用相当于一个十分简单的线性放大器 ;对于不同的扰动频率 ,在能量上海温的变化将随大气的扰动做 4次幂的非线性响应 ;( 2 )若同时考虑大气子系统和海洋子系统的随机扰动 ,在满足细致平衡条件下可以求出系统定态的概率分布。否则 ,只有当扰动为弱噪声时 。

从被动到自主:帕森斯模式变量理论视角下的教师专业发展研究

伴随着对教师被动发展的不断审视,教师专业自主发展的理念悄然兴起,教师专业自主发展既是教师发展的方式,也是教师的生存方式。教师专业发展从被动走向自主,是顺应时代潮流的体现,是未来发展的必然选择。本文试图通过帕森斯模式变量理论,来概括分析教师专业发展在被动发展时期和自主发展时期的不同特点,在此基础上寻求从被动发展走向自主发展的路径选择。

女性模式变量与“剩女”角色选择

国内"剩女"现象日益凸显,"剩女"如今已经成为中国一个庞大的队伍和社会现象,一经媒体介入立即引发民众与学者的广泛思考。以"剩女"现象作为一种分析范例,从帕森斯社会行动模式建构理论出发,探究女性模式在分析女性行动中的特殊功效,用模式变量来探究"剩女"问题,诠释各种婚姻家庭制度、女性群体与个体之间的相似性和差异性,揭示"剩女"这种女性突生现象的逻辑演绎与行为变迁,寻觅"剩女"角色选择的统筹兼顾。

基于特征表征度与多变量预测模式识别的变压器故障诊断

针对现有的基于油中溶解气体分析的诊断方法忽略了特征对故障类型的表征力度差异,限制了故障区分度的问题,提出了一种新的变压器故障诊断方法。该方法首先将主成分分析与灰色关联度分析相结合,用于度量特征量表征各故障类型的重要程度,并确定各故障类型下各特征量的权重;其次,构建一种多变量预测模式识别方法,用于电力变压器故障分类。其基本思想为:基于训练样本数据建立各类别下特征量之间相互表达的数学模型,即各类别的预测模型;将待测样本特征量输入至已建立好的预测模型中,并输出对应的特征量预测值;基于各特征量的权重信息,以预测值与实际值的加权误差平方和最小为判据,确定样本所属类别。最后通过与神经网络、支持向量机等方法进行对比,验证了所提方法的有效性。

基于稀疏表示的帕金森功能连接模式定位（英文）

在脑成像数据分析中,基于稀疏表示的模式定位算法在群组水平分析中具有非常优秀的性能,但在单个数据集的情况下结果还不尽如人意.为此,文中在先前研究的基础上提出了一种改进算法,通过基于原始数据集生成多个派生数据集的方法,来改善算法在单个数据集分析中的不足.仿真结果表明改进后算法在性能上有显著的提高.文章随后将该改进算法应用于帕金森病异常功能连接模式定位分析之中,得到广泛分布于全脑的与该疾病相关的269个异常功能连接,由此对算法的有效性进行了验证,并可能有助于加强对与该疾病相关的病理生理机制的了解.

基于条件局部均值分解与变量预测模型的轴承故障诊断方法

针对局部均值分解(LMD)方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象,从而影响故障识别准确性的问题,提出了基于条件局部均值分解方法(CLMD)与模式识别变量预测模型(VPMCD)的故障诊断方法。该方法将数字图像处理的频率分辨率方法与LMD相结合,首先确定振动信号中所有局部极值点的频率分辨率,将振动信号分为低频率分辨率区域和高频率分辨率区域;然后对高频率分辨率区域进行LMD分解,可得若干乘积函数(PF)分量;最后用折线将所有PF分量连接起来,经滑动平均处理可得PF分量,提取PF分量的偏度系数和能量系数构成故障特征向量,用于VPMCD故障识别。将该方法应用于轴承故障诊断,实验结果表明,与LMD方法相比,识别效率提高了8.33%,表明了该方法的有效性和可行性。

还原论:公共管理理论变迁中的不变量

运用波普尔与库恩的“理论范式演进理论”和古巴的理论构成的三种主要变量,以及理论的模式变量,对公共管理的三种主要理论(传统的公共行政理论、新公共管理理论和治理理论)的方法论进行分析,其结果表明,这三种理论的方法论是完全相同的:本体论上的确定性;认识论上的线性决定性;知识主张上的近似于直接的“对反性”;以及理论演变或扩展过程中模式变量选取的“对反性”或并列性。这是典型的还原主义的方法论。由于还原主义的方法论与当代公共管理的现实状态相冲突,因此,以这种方法论构建的理论必然面临危机。为了建构有效分析和理解公共管理本体性质的理论,必须改变公共管理理论建构的方法论。

基于区间数度量的运动模式建模与控制

针对一类复杂的生产过程,本文作者在前期研究成果中,提出了基于运动模式的建模方法与控制方法的思想.针对该方法中模式类别变量的度量问题,本文提出采用区间数来度量模式类别变量,进而提出了一种基于区间数度量的运动模式建模与控制方法.首先,采用K均值聚类算法对收集的足够长时间内的工况数据进行聚类,得到C个模式类别,进而构成模式刻度"空间".为了描述模式的运动,本文提出了带输入的区间自回归模型(IARX).在此基础上,采用IARX模型建立模式类别变量的控制模型并给出了相应的控制算法.最后,以烧结生产过程为例验证了本文所提建模与控制方法的有效性.

基于模式运动的一类复杂生产过程的状态反馈渐近稳定性

针对基于模式运动描述的一类复杂生产过程的稳定性,给出了系统稳定的定义,提出了分析与判断系统渐近稳定的方法和充分条件.首先,介绍了基于模式运动的控制系统动力学描述方法.针对描述方法中的强非线性的分类、度量映射难以采用可运算函数描述的问题,推导并建立了相应的控制系统非线性状态空间模型.然后,利用李雅普诺夫稳定性理论研究了在状态反馈控制下时间离散、状态离散的非线性系统渐近稳定的充分条件,建立了系统输出的类别划分、状态空间模型的线性部分系统矩阵与系统渐近稳定的关系.最后,采用烧结机实际生产数据与非线性数值算例对该方法进行了仿真实验,结果验证了所提条件的有效性.

基于LPP与VPMCD的液压泵故障模式识别

针对液压泵振动信号复杂且难以提取有效特征量的问题,提出一种基于局部保留投影(LPP)算法的故障特征提取方法。采用集总经验模态分解(EEMD)法对液压泵振动信号进行分解,从得到的内禀模态分量(IMF)中选取敏感分量,对敏感分量进行分析并从中提取液压泵故障高维特征向量,利用局部保留投影法对高维特征向量进行融合降维,提取隐藏在高维特征空间中的故障本质信息,即敏感特征向量。基于变量预测模型的模式识别(VPMCD)算法实现模式识别的良好性能,提出采用VPMCD算法实现液压泵故障模式识别。基于提取的敏感特征集,建立各状态敏感特征的变量预测模型,进而实现液压泵的故障识别,实测液压泵振动信号分析结果验证了所提出液压泵故障模式识别方法的有效性。通过对比分析验证了所提出方法的良好性能。

一种特征变量广义预测控制方法

针对一类具有统计运动规律的复杂生产过程系统难以控制问题,提出了一种新的广义预测控制方法,即直接利用特征向量而非状态变量,通过工况模式所属类别的变化来描述系统的动力学特性,进行控制器设计.在前期二维工作的基础上,将该方法推广到高维.以三维情形为例,根据安阳钢铁厂400烧结机的实际工况数据,首先提取工况特征变量并进行模式类别划分,其次通过定义描述模式运动的变量来建立系统的预测模型,最后根据新变量进行广义预测控制.研究结果表明:该方法能够有效描述系统的统计特性,并根据实际工况数据及预测模型直接辨识得到控制器中的参数,对系统进行了有效的控制,解决了该类系统难以控制问题.

内生变量演化视角下我国城乡收入差距的探析

近年伴随农户收入的持续低迷，城乡收入差距在不断拉大。本文提出运用内生变量演化模式解释我国城乡收入差距的原因，主要运用内生变量演化模式中的生产函数、人力资本积累模式和家庭效用函数来分析影响我国城乡收入差距的因素，并且得出了我国城乡收入差距调节的策略。