二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法

给出了二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法.此算法比变分贝叶斯推断算法能更逼近对数边缘似然,得到更精确的模型参数后验期望值.如果两个算法得到的分类错误一致,则该算法的迭代次数较变分法明显减少.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性.

人体组织液特性对SAR值的影响及修正模型

比吸收率(specific absorption ratio,SAR)值测量所使用的组织液特性与规范标准中给出的组织液目标值会有一定偏差。此时,需要对SAR值的测量结果进行修正。针对此问题,提出了一种修正模型,修正模型基于电磁仿真的方法建立。通过在835 MHz频点与IEC 62209\IEEE 1528标准中的数据进行比较,对建模方法进行了验证。基于此建模方法,给出了3.5 GHz及28 GHz这2个下一代移动通信备选频段下的SAR值修正模型。使用此修正模型将减小SAR值测量的不确定度,进而提升各测量实验室间SAR符合性评定结果的一致性。使用此修正模型的另一个好处在于,该修正模型允许更大的组织液特性偏差,这将有助于降低SAR值测量的成本。

概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型及其应用

目的:研究概率区间值犹豫模糊集及应用。方法:将概率区间值犹豫模糊数,用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率构成的三维点坐标进行刻画,在此基础上提出了概率区间值犹豫模糊元的相关运算。根据概率区间值犹豫模糊元的相关运算采用熵值法计算属性权重。最后基于TOPSIS思想给出了一个新的贴近度公式,并利用新的贴近度公式对方案排序。结果:建立的概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型可以有效排序方案。结论:将概率区间值犹豫模糊集采用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率来表示不仅可行,而且可以用来解决多属性群决策问题。

价值认知、环境规制对蕉农绿色防控行为的影响——基于多变量Probit模型的证据

推动农户采纳农业绿色防控技术是实现农业可持续发展的关键,深入剖析农户采纳绿色防控技术的关键因素有助于更好地推广绿色防控技术。本文利用海南省456户香蕉种植户调研数据,构建多变量Probit模型,探讨价值认知和环境规制对农户绿色防控行为的影响及代际差异。结果表明:价值认知和环境规制可以显著促进农户采纳绿色防控技术,且两者对农户绿色防控行为的影响存在交互效应,其中,价值认知和引导型环境规制、约束型环境规制的交互项对农户绿色防控行为具有显著的正向影响,价值认知和激励型环境规制的交互项对农户施用生物农药行为具有显著促进作用;价值认知和环境规制对不同代际农户绿色防控行为的影响具有显著差异,新生代农户的绿色防控行为主要受生态价值认知、社会价值认知和环境规制的影响,而老一代农户的绿色防控行为主要受价值认知和引导型环境规制的影响。研究丰富和完善了农户绿色防控行为的影响路径,对缓解农业病虫害频繁发生、践行农业可持续发展战略具有重要的启示作用。

基于Ordered Probit模型的人车冲突安全影响因素研究

为探究和定量分析人车冲突严重程度的影响因素,通过采集3个信号交叉口的人车冲突视频数据,利用T-Analyst标定人车轨迹并计算冲突指标(PET),采用85%位累计频率曲线法划分人车冲突等级;从人、车、路及环境特征中选取10个因素作为变量,构建Ordered Probit模型,以确立人车冲突严重程度的显著影响因素,并通过边际效应定量分析不同显著因素的影响程度。研究结果表明:行人闯红灯情况、年龄、行人交通量、人行道占用情况、人行道起点终点、车辆速度变化及车流量是人车冲突严重程度的显著因素,相较于各自参考量,行人闯红灯、车辆加速通过冲突点、人行道起点及老年人造成严重冲突的概率分别增加8.2%,5.9%,5.1%,4.4%;相较于低流量的交通流,较高流量的车流和行人交通流使得严重冲突的概率分别增加3.7%,2.5%,但人行道占用使得严重冲突的概率下降6.8%。研究结果可为信号交叉口行人过街交通安全设施的设计和实施提供理论依据。

基于全价值和全成本模型的农业水价方案及其可行性分析

针对现行农业水价标准过低的问题,选取粮食主产区——黑龙江省为研究区域,从农业用水全价值和全成本出发,利用能值理论分析确定农业用水价值,采用全成本水价法确定用水成本,结合现行水价制定不同情境下农业水资源定价方案;运用双对数模型建立农业用水需求价格函数,揭示水价提升带来的研究区域节水潜力,结合指数分析法确定农户可承受能力,从而判断所制定水价方案的可行性。结果表明:2020年,农业水资源全价值为0.594元/m^(3),地表水与地下水全成本分别为0.180元/m^(3)和0.355元/m^(3);针对设计的3种阶梯水价调整方案,利用2005、2010、2015、2020年进行实证分析,过渡期和长期水价方案平均年节水量分别可达2.72×10^(9)、4.45×10^(9)m^(3),平均年节水潜力分别为12.74%、19.48%,且一阶水价均在农户可承受能力范围,确定为可行方案。本文为研究区农业水价综合改革提供了支持,可结合实际情况逐步提高农业水价到合理水平。

rNPV-BS模型在科创板创新药未盈利上市公司的估值应用研究——以泽璟制药为例

在我国人口老龄化和创新药研发重要性不断凸显的背景下,科创板准入了一批尚未盈利甚至尚未取得营业收入的创新药企业。如何对这些企业进行合理估值?这既给传统估值方法带来了前所未有的挑战,也成为资本市场上亟待破解的一个新问题。对此,文章在既有研究的基础上,引入创新药企业“5P”分析法对rNPV-BS模型做出改进,依据行业和业务特殊性选择合理的指标参数,以科创板首家未盈利上市的创新药企业泽璟制药为例,探究使用rNPV-BS模型对科创板创新药未盈利上市公司价值进行估值的合理性,进而为现有价值估值方法提供新的分析角度和可供借鉴的路径。

熵权-TOPSIS模型在医药企业市场法估值中的应用——以昆药集团为例

如何在医药行业中运用市场法估值模型,以客观、科学的方法评估公司价值是一项重大理论与实践课题。研究以昆药集团为例,对传统市场法的不足进行了改进,引入熵权-TOPSIS模型选择可比公司来降低选择过程中的主观性问题;通过变异系数法计算案例和可比公司不同价值乘数的离散程度,将离散程度最小的几个价值乘数作为估值依据;运用综合评价法对价值乘数进行修正,利用熵权-TOPSIS模型中构建的评价体系计算各可比公司与最优解的相对贴近度,以此作为可比公司的综合得分。最后将案例评估价值与企业市值以及收购价值进行对比,得出结论:基于熵权-TOPSIS模型改进后的医药行业市场法估值在市场预期、投资者认可度方面与实际情况基本一致。

空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法

针对不完整大数据因其自身结构具有不规则性,导致在进行缺失值插补时计算量大、插补精度低的问题,提出空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法。利用迁移学习算法在动态权重下过滤出原始数据中冗余数据,区分异常和正常数据,提取残缺数据,采用最小二乘回归对残缺数据实施修补。将缺失值插补分为3种类型,分别为一阶空间自回归模型插补、空间自回归模型插补和多重插补法。根据实际情况将修补后数据插补到合适的位置,实现不完整大数据缺失值插补。实验结果表明,所提方法具有良好的缺失值插补能力。

高校高价值专利评价体系与评估模型的构建研究——基于重庆市十所典型高校的专利数据

构建高校高价值专利评价指标体系与评估模型,有效评估高校高价值专利,对精准锁定高校高价值专利有重要意义。首先,以重庆市十所高校2020—2022年间公开的专利相关数据作为研究对象,基于粗糙集理论构建适用于评估高校高价值专利的评价指标体系,具体包括技术维度、法律维度、经济维度以及特殊参数维度4个一级指标和23个二级指标;并借助熵值法与Stata15软件对指标权重进行求取。其次,根据构建的指标体系以及相应的权重建立高校高价值专利评估模型。最后,通过抽样选取15件申请人为高校的获奖专利以及15件全国各大高校的普通专利对该模型进行检验。通过实证分析,该评价体系与评估模型最终得到的结果与实际情况吻合程度为93.3%。研究结果能够为建立适用于各高校高价值专利的评价指标体系以及评估模型提供参考,有助于有效测量、挖掘高校高价值专利。

基于深度学习模型的区间值股价预测

在股票市场中,区间值数据比点值数据更能描述股票的内在结构特征。鉴于深度学习模型在许多研究中的优势,提出基于小波激活函数的BEMD-LSTM-Wavelet模型来预测区间值股票价格。具体来说,首先利用双变量经验模态分解(BEMD)算法将原始股票价格的最高和最低价分解为若干本征模态函数(IMFs)和1个残差序列,然后使用该模型预测多个IMFs和残差序列,最后通过对比实验评价所提出的模型。实验结果表明,采用小波激活函数优化后的模型优于传统方法。

基于信任值属性的安全访问控制模型研究

基于角色的访问控制(RBAC)模型是一种传统的访问控制策略,通过将用户与其权限通过角色相连,提供了灵活性和易管理性。但是,在云计算环境下,RBAC 面临着权限滥用和访问控制过于粗糙的安全挑战。本研究提出了一种基于信任值属性分类的访问控制模型(T-ABAC),该模型在传统的 ABAC 模型基础上,引入用户行为信任值约束,再结合朴素贝叶斯机器学习分类算法对用户行为信任评估值进行实时分类更新,以实现对用户访问权限的实时动态调整,更有效地管理用户的访问权限。

基于DEVA修正模型的互联网直播企业用户价值评估

随着数字经济的不断发展,互联网直播带货逐渐成为新的商业风口,许多企业纷纷涌入互联网商业领域,试图在新媒体运营和盈利方式上有所创新,不断地向“直播+”的模式进行转型。互联网直播企业属于创新性较高的技术依赖型企业,该类企业容易获得资本的关注,针对该类企业的风险投资和并购项目不断增多。为了满足市场化需求对于互联网直播企业的评估需要,迫切需要形成相关系统的评估体系。文章通过对互联网直播企业业务特点以及资产特点的分析,总结了互联网直播企业是以用户为导向的线上服务企业,其价值特点的核心是用户价值,采用改进的DEVA模型对互联网直播企业用户价值进行评估,并通过案例进行实证分析,对该方法的适用性进行解释,以进一步丰富互联网直播企业的评估方法,为后续进一步研究提供参考。

基于杂交水稻叶片SPAD值的氮素营养诊断模型的初步构建

为探明水稻叶片SPAD值的最佳测定叶位和最佳的SPAD值次级指标,并构建基于水稻叶片SPAD值的氮素营养诊断模型,开展以品种为主区,氮肥施用量为副区的双因素裂区设计试验。参试品种为Q优6号和宜香优2115,氮肥施用量设5个水平(纯N 0、75、150、225、300 kg/hm^(2)),分析叶片的敏感性、代表性和稳定性,并探讨SPAD值次级指标与施氮量和叶片含氮量之间,及叶片氮积累量与叶片含氮量和产量之间的关系。结果表明,叶片敏感性、代表性和稳定性大小顺序分别为L4(顶4叶)>L3(顶3叶)>L1(顶1叶)>L2(顶2叶)和L3>L4>L2>L1、L2>L3>L4>L1,可见,L3、L4可作为氮素营养诊断的共同理想指示叶。选择L3、L4的SPAD值几何平均数(GMSI34)作为最佳的SPAD值次级指标。由叶片氮积累量与产量和叶片含氮量的抛物线方程、一元线性回归方程,GMSI34与叶片含氮量的指数方程,求得拔节期、孕穗期、抽穗期的SPAD值次级指标的临界值(GMSI34_(临))分别为48.5、44.3和42.9,与实际获取的GMSI34实相比较,若GMSI34_(实)-GMSI34_(临)<0时,则表明水稻缺氮,需要追氮,若GMSI34_(实)-GMSI34_(临)≥0,则表明水稻氮营养充足,无需追氮。综上,基于杂交水稻叶片SPAD值的氮素营养诊断模型,可为杂交水稻高效氮肥管理提供技术支持。

CrMoV钢近门槛值区疲劳裂纹扩展评价模型准确性分析

近门槛值区的疲劳裂纹扩展行为及疲劳门槛值的确定对于工程材料与结构的疲劳性能和损伤容限设计具有重要意义。采用25Cr2Ni2MoV钢的疲劳裂纹扩展数据,运用Paris模型、NASGRO模型、Zhu-Xuan模型分别预测疲劳裂纹扩展门槛值,比较各模型的预测误差;进一步将Zhu-Xuan模型与转折点预测模型结合而建立的双线性评价模型,与ASME规范和BS 7910标准中的评价模型,开展相对误差和准确度的比较。结果表明,Zhu-Xuan模型误差在10%以内,准确度最高;双线性评价模型预测结果与试验数据具有较好的一致性、更高的准确度和稳定性,其精度提升程度最高可达28.6%。得出Zhu-Xuan模型及双线性评价模型对CrMoV钢材料的门槛值预测及寿命精准评定具有较好的适用性的结论。

数字乡村参与促进了农村居民创业选择吗?——基于内生转换Probit模型的实证分析

创业是解决农村居民就业、实现共同富裕的有力举措。文章基于数字乡村参与微观视角,运用SOR模型构建“情境刺激—内部动机—行为反应”过程机制,理论分析数字乡村参与与农村居民创业选择的关系,并进一步通过CFPS微观调查数据、内生转换Probit模型,实证检验经济、治理、生活三种不同应用场景下数字乡村参与对农村居民创业选择的影响。研究发现,农村居民数字乡村及各维度参与均显著促进农村居民创业选择。异质性分析表明,数字乡村参与对高教育、高收入水平的农村群体的创业效应更大,且在粮食主产区和东部、中部地区更为突出。因此,要积极鼓励农村居民参与数字乡村实践,同时也要重视数字乡村各领域发展的包容性和公平性。

基于极值搜索的柴油机空气系统模型预测控制

针对配备可变截面涡轮增压器(VGT)、高压废气再循环(EGR)和进气节流阀(TVA)的柴油机进气歧管压力、涡前压力和EGR率多目标跟踪控制问题,提出一种权重系数自学习的扩张状态模型预测控制(MPC)算法.首先,基于柴油机的简化运行机理,提出了三入三出线性变参数预测模型;其次,为补偿因模型与发动机之间偏差造成MPC性能劣化问题,将其等效为3个控制通道的总扰动,并采用扩张状态观测器(ESO)进行快速在线观测和补偿;最后,引入极值搜索算法,对MPC权重系数进行缓慢优化整定,仿真结果表明:在1800 r/min油门开度以最大开度10%的步长向上和向下连续阶跃工况下,对比涡前压力控制,瞬态上升时间相同时本算法超调量比较参数全局优化的比例-积分-微分控制(PID)算法降低30.7%.台架试验中,世界统一瞬态循环(WHTC)动态驾驶循环中进气歧管压力和EGR率跟踪误差IAE(绝对误差积分)值比较传统PID算法分别降低28.3%、17.5%.

极值BMM模型与POT模型对面板堆石坝安全监控指标拟定的比较研究

研究极值理论中极值BMM模型和POT模型在大坝安全监控指标拟定上的运用,通过引用经济学上的分位数和极端风险(VaR)值的概念,根据对应公式计算出相应数值进行量化比较分析。研究结果表明,极值BMM模型和POT模型在高置信水平下均能反映出数据的极端风险状况;在99%置信水平下两模型VaR值均大于在95%置信水平下的VaR值;在99%置信水平下极值BMM模型计算出的VaR值比POT模型下的VaR值更大,且接近于拟定指标,表明极值BMM模型下VaR值更能反映出数据的极值状态;在指标拟定方面,极值BMM模型较为适合拟定数据范围内的警戒指标,而POT模型指标拟定结果是超越样本数据本身,具有一定的预测性,适合拟定为样本数据的预测指标。

基于FMCW毫米波雷达的测距值气象改正模型的建立

FMCW毫米波雷达具有低功耗、低成本、全天时全天候、精度高等优点,选择其作为监测设备,可以很大程度上满足监测需求,同时其操作便捷,携带方便。但是有研究表明,FMCW毫米波雷达在进行长时序观测时,雷达测距值会随着空气中的气象因素(温度、湿度、气压等)的改变而发生变化,导致测量精度降低。基于此,本文针对气象因素对毫米波雷达测距精度的影响而展开研究,提出基于调制载波折射率公式构建毫米波雷达的气象改正模型,改正后雷达测距值随时间的波动程度相较于改正前明显降低,测距值的标准差较改正之前降低了30%左右,与温度和湿度的相关系数均降低了50%及以下。结果表明,该模型在一定程度上削弱了气象因素对毫米波雷达测距值的影响,但是削弱效果有限,模型还有待优化。

面向FPGA的二值神经网络模型压缩方法研究

针对卷积神经网络在正向推理时的高计算复杂度与空间复杂度问题,提出了一种基于二值神经网络(Binary Neural Network,BNN)的过滤器剪枝算法(Binary Filter Pruning:BFP). BFP算法通过剪除L2范数较小的过滤器,构建剪枝压缩后的二值神经网络模型.进一步面向FPGA(Field Programmable Gate Array)平台,设计并实现了基于二值复值神经网络(Binary Complex Neural Network,BCNN)的ResNet-18加速计算模型.对二值复值卷积层与预处理过程中的卷积层,分别设计了数据预处理合并优化与数据重排序.实验结果显示,BFP算法在CIFAR-10数据集上的分类精度,比基于SLR(Surrogate Lagrangian Relaxation)的通道剪枝方法平均提高了1%.与CPU平台相比,设计的加速器在PYNQ-Z1平台上的计算性能提高了23倍.