IndoorGML室内空间模型描述

室内空间数据模型的表达能力是影响室内位置服务的关键因素,在进行室内空间位置服务之前,需要建立能够表达室内空间复杂特征的模型。针对这一需求,本文提出了一种多元混合室内空间模型,该模型基于传统的对象特征模型、几何空间模型和符号空间模型,通过其表达的几何和拓扑特征的优化组合来实现,可充分表达室内位置和目标间的连通关系,满足室内位置服务需求。针对大量应用程序需要相同的数据模型进行导航分析和信息交换,本文提出了一种使用IndoorGML描述室内空间模型的方法,该方法可实现室内空间模型信息在各设备端的共享。以北京某大型商场为例,建立了多元混合空间模型并使用IndoorGML对其进行描述,最后通过两目标间路径分析证明本文方法的应用价值。

广西桉树地径与胸径多元混合效应模型研建

为解决森林资源管理工作中利用伐桩测算立木蓄积量的实际问题,以广西桉树(Eucalyptusspp.)人工林为研究对象,组织建模样本和验证样本;采用模型优选法比较11种常见一元地径-胸径模型的精度,选出最优模型;为进一步提高模型精度,以林龄、林分密度、海拔和坡位4个样地因子为随机因子,建立以胸径为因变量、地径和样地因子为自变量的多元混合效应模型;利用验证样本进行模型适用性检验。结果表明,多元混合效应模型精度最高,确定系数(R2)为0.966,赤池信息量准则(AIC)为434.7,估计值的标准差(SEE)为0.946,总相对误差(TRE)为0.004%,平均系统误差(MSE)为0.00005%,平均预估误差(MPE)为1.067%,平均百分标准误差(MPSE)为5.156%,适合作为拟合广西桉树胸径与地径相关关系的模型。

脂肪肝和血脂异常二元响应混合效应模型及其应用

为了探究脂肪肝、血脂异常与各常规体检项目间的关系,实现对脂肪肝和血脂异常的发病风险评估,基于2 972例体检者9 091人次血常规体检结果建立以脂肪肝血脂异常为响应变量的二元响应广义线性混合模型,并进行疾病风险预测以及预测效果评价.结果表明:脂肪肝血脂异常的共同影响因素有性别、年龄、糖尿病、体质指数、谷丙转氨酶和高密度脂蛋白,脂肪肝和血脂异常两个响应之间的混合效应之间呈现一定的正相关性.在模型预测方面,模型中脂肪肝的ROC曲线下面积SAUC为0.855(95%CI:0.831~0.881),血脂异常的ROC曲线下面积SAUC为0.814(95%CI:0.794~0.850),五则交叉验证结果显示脂肪肝血脂异常的SAUC分别为0.850(95%CI:0.845~0.868)、0.807(95%CI:0.793~0.819),表明模型能够充分反映响应变量之间的相关性,具有较好的预测能力,适用于医学上多疾病的联合分析.

基于多元混合模型的煤矿矿井突水水源分析

为准确判定煤矿矿井突水水源,基于多元混合模型理论,在水化学分析的基础上选取含水层和突水水样化学离子,建立矿井突水的多元混合模型。分析计算3个不同煤矿的矿井突水水样,并与BP神经网络方法和模糊综合评判法这2种传统突水水源分析方法相对比。结果表明:多元混合模型理论、BP神经网络方法和模糊综合评判方法均能够结合水化学数据对矿井突水水源进行有效判别,其中多元混合模型理论不仅简洁易懂,而且准确率高于传统的BP神经网络方法和模糊综合评判法。

南京地区马尾松多元混合效应材积模型研建

为了精确拟合南京地区马尾松林木胸径、树高与材积的相关关系,基于28块20 m×20 m的方形样地的531株马尾松样木数据,分别采用山本式材积模型和多元非线性混合效应模型拟合了马尾松胸径、树高与材积的相关关系。结果显示:山本式材积模型的相关指数为0.964 92,估计值的标准误为0.004 0,总相对偏差、平均相对误差、平均预估误差和平均相对误差绝对值均小于3%,多元非线性混合效应模型的相关指数为0.99997,估计值的标准误为0.000 049 85,总相对偏差、平均相对误差、平均预估误差和平均相对误差绝对值均小于0.3%,表明两个材积模型有很高的拟合优度和精度,适应性检验结果显示,山本式二元材积模型和多元非线性混合效应材积模型的平均相对误差、总相对偏差、平均相对误差绝对值、绝对残差和标准偏差均小于3%,统计量F值小于临界值,表明两个材积模型的适应性较强;与山本式二元材积模型相比,多元非线性混合效应材积模型的拟合优度和精度更高,适应性更强。

南京马尾松根径与胸径多元混合效应模型研建

为了建立南京地区马尾松Pinus massoniana根径与胸径的相关关系模型,基于28块20 m×20 m的方形样地的531株马尾松根径和胸径数据,分别采用线性、乘幂、双曲线、三次曲线等11种一元模型和多元非线性混合效应模型拟合了马尾松根径和胸径的相关关系。结果表明,所有一元模型的相关指数均大于0.8,其中,一元线性模型的拟合优度最高(R2=0.919,SEE=1.854 8),总相对偏差、平均相对误差和平均相对误差绝对值最小(TRB=-1.34%,E=1.33%,P=7.734%)。适应性检验结果显示,一元线性模型有较好的适用性(E=1.125%,P=7.4645%)。与一元线性模型相比,多元非线性混合效应模型有更高的拟合优度和精度(R2=0.9504,SEE=1.7973,TRB=0.32%,E=0.313%,P=5.6428%)。模型适应性检验显示,多元非线性混合效应模型有更强的适用性(E=-0.0888%,P=5.3594%),从而表明,与一元线性模型相比,多元非线性混合效应模型能更精确地拟合马尾松根径(d0)和胸径的相关关系。

多元混合PBX炸药孔隙塌缩热点模型

为能模拟不同炸药配比的多元混合PBX炸药冲击起爆过程,在弹黏塑性双球壳孔隙塌缩热点模型的基础上,考虑混合炸药中各炸药组分之间的耦合机制,建立了一个多元混合PBX炸药孔隙塌缩热点模型,并根据该模型给出了新的热点反应速率的理论表达式.运用该模型计算了不同炸药配比的HMX/TATB二元混合PBX炸药在冲击起爆点火阶段的反应度.计算结果表明,该模型可以较好地描述炸药配比对多元混合PBX炸药点火过程的影响.

多元Chebyshev正交多项式混合模型及其在医学图像分割中的应用

针对原有一元正交多项式混合模型只能根据灰度特征分割图像的问题,提出一种基于多元Chebyshev正交多项式混合模型的多维特征的医学图像分割方法。首先,根据Fourier分析方法与张量积理论推导出图像的多元Chebyshev正交多项式,并构建多元正交多项式的非参数混合模型,用最小均方差(MISE)估计每一个模型的平滑参数;然后,用EM算法求解正交多项式系数和模型的混合比。此方法不需要对模型作任何假设,可以有效克服"模型失配"问题。通过实验,表明了该分割方法的有效性。

含有两个方差分量的多元混合效应模型方差分量矩阵的估计

考虑含有两个方差分量矩阵的多元混合模型,将一元混合模型下的谱分解估计推广到多元模型下.给出的方差分量矩阵的谱分解估计在均方误差意义下一致的优于ANOVA估计,最后还讨论了谱分解估计与ANOVA估计等价的条件.

多元校正模型用于拼色食品中混合色素的同时测定

采用多元校正模型 ,不经分离 ,用吸光光度法同时测定拼色食品中混合合成色素 ,获得较满意的结果 ;

GPS网平差的多元响应—非线性最小二乘模型及其解的最优化混合算法

在控制网中,用GPS测量,可以同时测得一个点的基线向量,在具有起算数据时可获得观测点的三维坐标等多个响应变量值,将这些响应变量包含的信息综合起来,可以得到参数的更精确的估计。本文针对GPS测量数据为多元响应数据的特点,建立了一个GPS网平差的多元响应-非线性最小二乘模型,针对该模型,结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个新非线性优化的混合算法,该算法具有全局收敛性和超线性收敛性。

基于BOPPPS模型的在线混合多元教学模式研究

随着疫情防控的常态化,在线混合多元教学也从应急趋向常态。为解决教学过程中难以把握课堂教学节奏,课堂参与度不高、互动性差、反馈不及时等问题,提出将BOPPPS模型的六大元素融入在线教学全过程,构建基于BOPPPS的在线混合多元教学模式,强化以学生为中心的教学理念,实现师生全方位深度参与的互动教学,有效提高在线课堂的教学质量。

多元回归和BP人工神经网络模型对混合厌氧消化产气量的预测研究

在中温且控制pH值条件下,对脂肪类单基质和城市污水厂剩余污泥进行混合厌氧消化试验。基于多元回归原理和BP人工神经网络原理,对其建立产气量预测模型。由实验数据计算得出:两个阶段多元回归模型的预测平均准确率分别为75.69%和79.29%;BP神经网络模型的预测平均准确率为79.05%。通过对比两种模型的预测结果可知,两种模型都有较高的预测准确率,但BP模型的预测准确率更高,更适用于混合厌氧消化产气量预测。

混合多元回归学习模型的改进

研究统计方法分析问题,针对在实际应用外特性模型的输入普遍为混合变量,既包括连续随机变量,也包括离散随机变量。目前已有混合多元回归学习模型大多只处理连续随机变量,且有着多重共线性的缺陷。针对上述问题,研究了基于贝叶斯网络的回归树学习模型。基于贝叶斯网络的回归树学习模型的研究方法建立在朴素贝叶斯网络模型基础上,采用分而治之的原则构造决策树,以朴素贝叶斯取代叶节点。在2个UCI机器学习数据集上的仿真实验结果表明模型性能良好。基于贝叶斯网络的回归树学习模型可以有效减小预测误差。

多元响应回归模型及其参数的非线性最小二乘估计混合算法

针对多元响应数据的特点,建立了一个多元响应回归模型,对参数的非线性最小二乘估计进行了探讨。结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个非线性优化的混合迭代算法,该算法在一定条件下具有全局收敛性和超线性收敛性,对参数的非线性最小二乘估计是有效的。

多元线性模型回归系数的混合估计

本文采用混合估计β?*来估计多元线性模型中的回归系数β=Vec（B）,证明了当多元线性模型随机误差阵向量化的协差阵已知时,混合估计B（?）*的均方误差MSE小于β的LS估计β*的MSE。

多元时序和滞后协整混合模型

文章将滞后分析、时序分析、滞后协整分析进行有机整合,建立了多元时序和滞后协整混合预测模型;此外,还提出了反映不同时期向量序列之间协整关系的滞后协整的概念,滞后协整概念的提出能为预测和决策提供更为广阔的思考空间。

基于多元高斯混合模型的离线指纹数据库

针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰,该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统。根据信号接入点(AP)铺设位置与空间结构,系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作,以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系,建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型,以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时,基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断,并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数,提高模型与现有环境间的耦合程度。实验结果表明,该文算法可利用相对少量样本数据,构建稳定可维护的室内信号分布模型,相较于其他算法,其定位精度也有一定程度提高。

基于DRJMCMC方法处理多元正态混合模型

运用带延迟拒绝的可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛方法(DRJMCMC)来研究多元混合模型的参数估计和模型选择问题.在混合元的分裂和合并过程中,依然遵照转移前后模型的一阶和二阶矩不变的原则,同时引进随机产生的正交阵解决协方差矩阵不同的问题.还给出DRJMCMC算法在多元正态混合模型中的接受概率的具体表达式.最后给出了一些模拟数据的结果来验证这个算法的可行性及优良性.

多元混合PBX炸药冲击起爆的多元Duan-Zhang-Kim反应速率模型研究

提出了多元混合PBX炸药孔隙塌缩热点模型新的处理方法,构建了新的细观反应速率模型,系列数值模拟结果与实验结果均一致,表明该细观反应速率模型可较好地描述和预测炸药组分配比及颗粒度对多元混合PBX炸药冲击起爆过程的影响。PBX炸药冲击起爆过程主要受热点点火过程和燃烧反应过程共同作用:HMX占主导成分的PBXC03炸药,起爆压力低,冲击起爆过程受热点点火影响较明显,热点点火后的燃烧反应速度较快,表现为加速反应特性;TATB占主导成分的钝感PBXC10炸药,起爆压力高,冲击起爆过程主要受点火后的燃烧反应过程控制,且点火后燃烧反应速度较慢,表现为稳定反应特性。