基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。

矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析

距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型。特别地,该模型以有监督的方式对数据矩阵进行鲁棒主成分分析,并同步实现干净数据的恢复与分类。在MNIST和COIL20数据集上的实验结果表明,针对有噪声污染或数据缺失的矩阵数据,与DWD-2D、RPCA+DWD等模型相比,RDWD-2D模型有最好的数据恢复能力和最高的分类准确率;同时RDWD-2D模型对于数据污染度也有较好的鲁棒性。

第11届优异圃中30个小麦品种(系)遗传距离、聚类及多元回归分析

优异选择小麦产量试验圃(Elite Selection Yield Trial)简称优异圃,是墨西哥国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)春小麦高世代材料的产量鉴定试验。每年该中心选出29个优良品种(系)。

团-二部图的距离矩阵的行列式和逆

一个连通图G被称为团-二部图,如果它的块是一些团或者完全二部图.设D(G)是其距离矩阵,利用Graham等作者的一个定理,该文证明了det(D(G))≠0当且仅当K 2,2不是G的一个块,并且给出了D(G)的行列式和逆的公式.

基于多元回归的黄土滑坡滑动距离预测模型探讨--以甘肃天水地区为例

滑坡滑动距离的预测是实现大比例尺滑坡风险评估的关键瓶颈之一。为定量分析滑坡地形高差、滑坡体积、坡体长宽比、滑坡平面曲率、斜坡坡度、植被覆盖等因素对黄土滑坡滑动距离的影响,以天水地区多年滑坡数据为例,应用因子相关分析法对滑动距离影响因子进行了综合分析,基于舒德格尔公式,采用多元回归模型对降雨、地震诱发滑坡滑动距离估测方程进行了优化。结果表明,滑坡前后缘高差、滑坡体积、坡体长宽比和斜坡坡度可作为天水地区滑坡滑动距离预测模型的输入因子,其对滑坡滑动距离的影响程度可用偏回归系数定量描述。滑动距离预测模型优化后比舒德格尔公式增加了坡体长宽比和斜坡坡度2个指标,提高了模型在天水地区应用的准确度。

基于向后选择多元回归方法的空空导弹脱靶距离模型研究

空空导弹脱靶距离是导弹命中目标与否的直接判定准则。为进一步提高雷达型空空导弹的命中精度,减小导弹脱靶距离,明确空空导弹雷达导引头量测参数控制侧重点,本文利用导弹半实物仿真模型在不同干扰条件下的模拟空中打靶试验数据,应用向后选择多元回归方法建立了雷达导引头测量参数与脱靶距离的检验模型,为空空导弹脱靶距离的检验和导引头测量数据的分析提供参考。

多元回归求逆矩阵的数学模型及程序的优化设计

本文根据最小二乘法的原理,从广义逆矩阵的概念出发,导出了多元回归的正则方程。并应用“正交多组平差法”一文中的方法,讨论正则方程组求逆矩阵的数学模型。按 PC—1500BASIC 文本,编制了多元回归分析的计算程序,其显著特点是对统计符号的输出作了优化的设计,并与现行教材“田间试验和统计方法”一书中的符号一致,这种设计便于用户能较直观地理解统计符号的意义,对统计资料进行正确的分析。一、多元回归的正规方程设有 P 个自变量 X1,X2,…Xp 和因变量 Y,它们之间存在着线性关系,其相应的资料矩阵为:

基于特征矩阵的多元时间序列最小距离度量方法

相似性度量是多元时间序列数据挖掘任务过程中一项重要的前期工作,度量质量直接影响到后期整个数据挖掘的性能和结果。利用主成分分析方法对数据集中的每个多元时间序列数据进行特征分析,提取其特征矩阵并且构建相应的新正交坐标系。通过夹角公式来度量2个正交坐标系之间距离,并且结合匈牙利算法计算它们之间的最小距离,进而实现了一种基于特征矩阵的多元时间序列最小距离度量方法。实验结果表明,与传统方法相比,新方法具有较好的相似性度量质量,提高了多元时间序列的数据挖掘效果。

多元回归系数线性估计的Minimax可容许性

在矩阵损失下给出了带约束的多元回归系数线性估计在线性估计类中是 Minimax可容许估计的充要条件 .

多元回归分析在转移概率估计中的应用

状态转移概率矩阵是马尔可夫预测中的关键问题。在没有状态转移数据的情况下,通过建立多元线性回归模型,计算转移概率矩阵的最小二乘估计方法,并给出了计算公式。

考虑空间因素的AHP判断矩阵构造及应用

包含空间因素的综合评价问题屡见不鲜,然而传统层次分析法(AHP)却忽视了评价对象的空间特征,因此探究将空间因素加入判断矩阵以建立适用于空间数据结构的空间AHP方法。首先,以评价对象的空间特征为切入点,从空间相关、空间关联、空间耦合、空间投影和空间转移五个方面构建空间特征度量矩阵;其次,将空间特征度量矩阵融入判断矩阵并给出空间AHP赋权方法的基本思路,与传统AHP方法相比,空间AHP综合评价结果同时关注本地区及周边地区的发展状况;最后,实例分析部分通过变换空间权重矩阵、空间距离阈值和空间划分方式,以分析空间AHP区别于传统AHP的独特性质——空间依赖性、距离衰变性和空间异质性。研究结果表明:空间AHP不仅继承传统AHP的客观性和实用性,又将本地区与周边地区的发展水平建立联系;五种赋权类型中,Scor-AHP、Stra-AHP和Slin-AHP的适用范围更广,并且Scor-AHP和Stra-AHP的赋权结果对数据处理表现出强稳健性;空间依赖性、距离衰变性和空间异质性会对空间AHP综合评价结果产生影响,空间权重矩阵的选择应该以问题为导向,精准设定距离阈值是有效使用空间AHP方法的前提,适当的空间结构划分既能识别子区域发展的关键动因,还能体现地区综合指数的异质性。

我国卫生技术人员配置的空间溢出效应研究——基于经济距离矩阵

目的:测算省级层面卫生技术人员配置的空间溢出效应,为优化卫生人力资源配置提供参考。方法:收集2003—2020年我国31个省(自治区、直辖市)卫生技术人员的面板数据,建立经济距离矩阵,构建空间杜宾模型进行回归分析。结果:我国卫生技术人员配置在省级层面具有一定的空间集聚特征,存在显著的空间溢出效应。人均GDP、客运量等因素,以及临近经济空间地区的人均GDP、失业率等因素对本省卫生技术人员配置有显著影响。结论:在优化卫生技术人员配置时需要从省级层面统筹考虑,加强省域交流与合作,发挥包括卫生技术人员在内的卫生资源的最大效益。

基于相机感知距离矩阵的无监督行人重识别

在跨场景、跨设备的行人重识别中虽然增加了可利用的行人数据,但由于行人姿态不同、部分遮挡现象,难以避免引入样本噪声,在聚类过程中易生成错误的伪标签,造成标签噪声,影响模型的优化。为减弱噪声影响,应用相机感知的距离矩阵对抗相机偏移引起的样本噪声问题,利用对噪声鲁棒的动态对称对比损失减少标签噪声,提出基于相机感知距离矩阵的无监督行人重识别算法。在聚类前通过更改度量行人特征相似度的距离矩阵,利用相机感知距离矩阵来增强类内距离度量准确性,减少由于拍摄视角不同对聚类效果造成的负面影响。同时,结合噪声标签学习方法,进行损失设计,提出动态对称对比损失函数,联合损失训练,不断精炼伪标签。在DukeMTMC-reID和Market-1501两个数据集上进行实验,验证了提出方法的有效性。

犹豫模糊距离测度分析及其在决策层融合识别中的应用

现有的犹豫模糊距离测度大多数受犹豫模糊数隶属度个数延拓补值和顺序重排条件的限制,在一定条件下导致度量结果不准确.为此,本文提出基于距离矩阵的犹豫模糊距离测度,分析了现有犹豫模糊比较法则的局限性,定义了新的全序比较法则;提出了距离矩阵概念,合理解释了现有犹豫模糊距离测度的不足.结合犹豫模糊新比较法则、新提出的特征距离、前景理论和集成算子,形成了CDPA(Comparison,Distance,Prospect,Aggregation)识别决策新方法,并应用于决策层融合识别解决目标威胁判定问题.结果表明,该距离测度能够解决延拓补值和顺序重排的问题,识别准确.

基于多元回归模型的养老床位需求预测

从人口、经济及政策3个方面选取有代表性的影响因子,基于统计年鉴的数据,运用Leslie矩阵模型和BP神经网络预测模型,预测了2022—2050年的老龄人口数量与结构及政府资金投入与居民消费水平,然后基于多元回归模型对2022—2050年养老服务床位数量的市场需求规模进行预测,并将市场需求按养老类型、城乡类别及性别三大类进行分析。预测结果为:三大类型养老服务床位数量的市场需求到2035年左右均达到最大值;2036—2050年,三大类型养老服务床位数量的市场需求均呈现下降趋势,且下降速度呈现逐年加快趋势。

错误先验假定下多元回归系数Bayes估计的性质

在错误指定的先验假定下研究了多元回归系数估计 (BE) ,并在矩阵损失下对其与最小二乘法估计 (LSE)进行了比较 。

新格局下中国企业“走出去”生存效率的影响因素分析——基于文化距离对企业并购绩效的影响研究

作为市场经济的主体,企业经营绩效是中国经济能否实现高质量发展的决定性因素。在“推动形成全面开放的新格局”背景下,跨国并购开始成为企业寻求国际化发展的重要手段,但其成功率仍然不能得到良好的保障,其中东道国与母国的文化差异直接影响了跨国并购绩效。因此,本文基于霍夫斯泰德文化距离理论对文化差异进行量化,用实证的方法从微观角度验证文化距离对跨国并购的影响,寻找企业如何通过调节文化差异提升跨国并购绩效的方法。结果表明,并购双方国家之间存在的文化差异(文化距离)会对跨国并购绩效有显著的负向影响。此外,企业规模、股权收购比例以及主并企业股权集中度可以显著降低文化距离因素对跨国并购绩效的负向作用。

几类特殊图的广义邻接距离谱

图谱理论近年来被很多学者广泛研究,其中对广义矩阵的研究吸引了很多学者。 最近,Pasten 和Rojo 引入了一种新的广义矩阵,为邻接矩阵和距离矩阵的凸线性组合,称为广义邻接距离矩 阵。 此外,谱极值问题也是图谱理论中的一个重要课题。 一些特殊图类经常被作为极值图类来研 究,如:块无差异图,菠萝图等。本文研究了四类特殊图的广义邻接距离谱,不仅对邻接谱和距离 谱进行了推广,也对其邻接距离谱进行了推广。

一种基于回归方程的峰谷分时电价模型

峰谷分时电价是在不同时间段实施不同价格,由此达到削峰填谷、平衡负荷的目的。鉴于表示用户对电价响应的方法较少,而传统负荷电价弹性矩阵存在获取困难的问题以及缺少指标验证其精确性,创新性地提出建立含高次项与交互项的多元回归模型来反映用户对电价的响应,并分别从供给侧和需求侧考虑,建立了基于回归方程的峰谷分时电价优化模型。根据新加坡能源市场公司提供的负荷与电价数据,分别对基于负荷电价弹性矩阵和基于回归方程的多目标优化问题进行算例分析,对比两种模型并验证了基于回归方程模型的可行性和有效性。

基于Q矩阵和广义距离的认知诊断方法

规则空间方法(RSM)和属性层级方法(AHM)是两种重要的认知诊断方法,近年来受到了广泛关注。本文在属性层级方法和丁树良等人(2009,2010)改进的Q矩阵理论的基础上,通过定义观察反应模式与理想反应模式之间的广义距离,给出了一种识别被试知识状态的认知诊断方法,即广义距离判别法。通过DINA模型生成被试的作答反应矩阵进行模拟研究,以模式判准率和属性判准率作为衡量被试知识状态分类准确率指标,将广义距离判别法、RSM和AHM的分类A方法分别与DINA模型进行比较。结果表明,本文提出的广义距离判别法具有更好的分类效果。