基于LOGISTIC拟合的动态技术轨道识别与评价研究

准确而有效地识别技术轨道具有十分重要的理论和实践意义,评价识别出的技术轨道的合理性也是当前研究重点之一。本研究结合技术生命周期理论和多波LOGISTIC拟合对技术发展阶段进行了划分,运用主路径方法识别各个阶段的技术轨道,将分阶段技术轨道和全阶段技术轨道相结合。通过将其路径上的节点的技术主题与该阶段的所有专利数据的主题聚类结果进行比较,证实了分阶段识别出的技术轨道符合该领域的技术主题,并揭示了动态技术轨道能够更精细的展示技术发展的脉络细节。

利用灰色关联分析方法估计LOGISTIC拟合模型精度

Logistic方程是描述生物系统中某些量的增长的常用模型,经济系统中某些量的增长态势也适用Logistic模型拟合。目前多采用误差均方作为评价Lo-gistic拟合模型精度指标,这只重视了数的关系却忽略了形的考虑,而后者恰是灰色关联分析的独到之处。对麦夸法、优化-γ法等7种拟合方法得到的理论系统与实际系统之间的灰色关联分析结果表明,优化-γ法是在该评价体系下的最优方法;对两种评价体系的相关分析结果还表明,两种评价结果的一致度为γ_(1D)=0.89。

免疫数据处理LOGISTIC拟合

采用VC++语言编写拟合程序,对一组实验数据,研究了医学免疫测量四、五参数logistic曲线拟合。给出了各自的拟合优度、迭代次数和拟合曲线。为了验证程序的稳定性,将其中一个实验数据加以变异,变异后数据进行拟合,发现数据改变在10%以内时,拟合结果仍能正确地反应数据关系,当数据改变量超过30%时,拟合结果严重脱离数据关系。四、五参数logistic拟合能够较好地应用于医学免疫测量。

关于求最佳Logistic拟合函数的程序设计

本文列举了求Logistic拟合函数的9种常用方法,并以模型预测值与实际观测值的误差均方最小为标准,设计出从中选择一个最佳拟合方法的计算机程序。

基于正弦函数拟合的高动态捷联惯导姿态更新算法

为提高捷联惯导在高动态条件下的姿态解算精度,基于等效旋转矢量泰勒级数展开法,提出一种基于正弦函数拟合的高动态捷联惯导姿态更新算法。以正弦函数拟合载体运动角速度,考虑Bortz方程高阶项的影响,对陀螺角增量表示的旋转矢量进行泰勒六阶展开,对比旋转矢量不同形式表达式求得误差补偿系数。在MATLAB平台上,以圆锥运动与大角速率转动并存环境作为仿真条件,对所提算法与传统算法进行对比仿真分析。仿真结果表明,在小半锥角低频圆锥运动伴随高速角速率转动情况下,所提算法性能较好,当半锥角为0.5°、角频率为2.26πrad/s、常值角速率为5.30 rad/s、姿态解算周期为0.02 s时,所提正弦函数拟合三子样旋转矢量算法与传统扩展形式频率级数/显示频率三子样圆锥算法相比误差降低了2个数量级。

基于幂加权最小二乘拟合的红外相机辐射定标方法

分析了现有线性度计算方法的不足,提出基于偏差/测量值的新线性度评价方式,通过该方式最小二乘拟合的低端温度偏差比高端大一个数量级,并采用加权拟合提高系统响应线性度。在分析不同光谱的温度和辐亮度拟合函数基础上,提出一种基于辐亮度倒数幂加权最小二乘线性拟合的地面和星上辐射定标方法,确认最佳权重幂次,建立了幂次n=1的加权最小二乘拟合外黑体线性定标方程、内黑体线性定标方程、内外黑体辐亮度转换模型。针对星上内黑体高精度两点定标建立了基于加权最小二乘拟合内外黑体辐亮度转换模型;针对星上黑体发射率退化提出了基于恒星定标的红外相机星上内黑体辐亮度定标修正方法,建立了外黑体辐亮度、内黑体辐亮度和恒星辐亮度转换模型。采用加权线性拟合后,积分时间10 ms的低温端外黑体反演偏差由1.63 K下降到0.52 K,内黑体偏差反演温度偏差由0.83 K下降到0.39 K,系统响应线性度明显提升。

贵州地方鸡种体重生长曲线的拟合分析

为探究贵州省赤水乌骨鸡、黔东南小香鸡、乌蒙乌骨鸡、威宁鸡和贵州黄鸡这5个地方鸡种生长发育规律,采用Logistic、Gompertz和von Bertalanffy 3种非线性模型对5个地方鸡种的生长曲线进行拟合,选取5个品种鸡各60只,公母各30只,测定0、2、4、6、8、10、12、14、16、18周龄时的体重。结果:5个品种鸡的生长趋势一致,3个模型均能较好地拟合5个品种鸡的生长变化情况,拟合度均在0.98以上,其中von Bertalanffy模型对5个品种鸡的生长曲线拟合效果最好;同时期的鸡体重以贵州黄鸡最重,黔东南小香鸡最轻,赤水乌骨鸡、乌蒙乌骨鸡和威宁鸡相近;5个品种鸡的拐点周龄分别为9.2、7.9、7.3、8.9和8.4,拐点体重分别为870.71、509.18、708.29、834.35和945.52 g。通过拟合的生长曲线模型对鸡体重进行评估,可为贵州省地方鸡的科学饲养、品种资源利用及选育提供依据。

基于切线逼近法的双探头圆拟合裂纹定位方法研究

针对单探头电磁超声全向导波检测斜向裂纹时因缺陷位置误判致使难以准确定位的问题,提出了一种基于切线逼近法的双探头圆拟合裂纹定位检测方法,以电磁超声换能器检测位置点为圆心,裂纹回波信号的声程为半径,圆拟合获取多个不同位置处的一组圆集合,得到缺陷位置判别的真、伪两条切线;采用双探头数据补偿法得到不同位置处的两组圆集合,通过判别两组圆集合共同的切线为真,从而去除伪切线,实现裂纹的准确定位检测。研究结果表明:双探头圆拟合裂纹定位方法相较于单探头,能有效去除伪切线,裂纹定位最大误差为2.3%,为斜裂纹检测准确定位提供依据。

线接触弹流润滑摩擦副刚度阻尼拟合公式

弹流润滑油膜具有显著的弹簧阻尼作用,对齿轮、滚动轴承、凸轮等高副接触零件的动力学性能具有重要影响,然而目前关于弹流摩擦副刚度阻尼的认识还不统一。运用数值方法求解线接触弹流润滑摩擦副的摩擦学-动力学耦合模型,获得线接触弹流润滑摩擦副在简谐激励下的阻尼环,通过阻尼环识别出线接触弹流润滑摩擦副的刚度和阻尼;用变量控制的方法研究载荷、卷吸速度、材料参数等对线接触弹流润滑摩擦副刚度和阻尼的影响,并分析载荷、卷吸速度影响线接触弹流润滑摩擦副刚度阻尼的机制。结果表明,线接触弹流润滑摩擦副刚度阻尼随载荷增加而变大,随速度增加而减小。在数值解的基础上,拟合出线接触弹流润滑摩擦副刚度和阻尼公式,结果显示,载荷对弹流润滑摩擦副的刚度和阻尼影响最显著,而且弹流润滑摩擦副的刚度随载荷、速度和材料参数的变化幅度比阻尼的大。对拟合公式精度的检验表明,在很宽的参数范围内,拟合公式计算结果与数值解的相对误差小于10%,所提出的刚度和阻尼拟合公式具有很高的精确性。

高斯函数拟合的地磁日变规律分析及改正

地磁数据的采集精度直接影响着地磁匹配定位的准确度,地磁日变改正是获取高精度地磁数据的重要前提.在远海以及一些远离台站有效范围的偏远区域设立日变站相对困难,而且保证日变站持续稳定的工作对日变站的设立提出了更高要求.日变改正步骤复杂而繁琐,大多通过多台站联合改正或监测相应时刻日变站的变化实现,对于区域地磁数据采集过程的日变改正研究相对较少.针对这些问题,文章顾及地磁静日变化存在一定周期性的特点,基于高斯拟合函数对单点位多个太阳日下的地磁场变化规律进行分析,并对区域多点的地磁场数据进行日变拟合及改正分析.试验结果表明:在一定区域范围内高斯函数拟合得到的点位磁场的静日变化能够满足地磁日变改正精度,拟合误差在几个nT以内,中误差也不超过10 nT;区域点位实验中,将高斯函数拟合获得的日变改正值与常规方法获得的日变改正值进行对比,其中82.3%的点位日变改正值的差值在±5 nT以内.因此,基于高斯函数拟合的地磁日变改正分析能够根据观测时间获得相应区域的日变改正估值,实现日变改正,获得高精度地磁数据,为地磁匹配定位提供了基础.

气溶胶谱分段拟合对能见度计算的影响

针对气溶胶谱分布函数拟合中存在的偏差严重影响能见度计算精度的问题,提出了一种采用Junge谱与Deirmendjian谱结合的分段拟合方法来提高气溶胶谱分布函数的精度,并在大气环境模拟舱内进行了实验验证。首先,在大气模拟舱内生成了气溶胶多峰谱分布,建立了气溶胶谱分布的参数化模型。然后,对比分析了所提综合谱分段拟合方法和单一谱函数法拟合谱函数的相对误差和相关系数。最后,基于相对偏差和相关性评估了所提方法计算能见度的精度。结果表明利用所提方法计算获得的能见度与观测值的平均相对偏差为4.87%,相关性R^(2)=0.9847,证明其拟合结果具有较好的准确性、稳定性,且与实际观测值具有较好一致性。

盾构隧道缓和曲线段管片组合轴线拟合计算方法

盾构隧道在缓和曲线部分存在管片拼装问题,因缓和曲线线型复杂,管片拼装点位多变,一直是施工过程中的一个难题。基于错缝拼装要求与楔形管片特点,提出一种在平面范围内,利用循环计算与误差控制的条件判定,综合比选标准环与楔形环组合,完成每环管片拼装施工,最终拟合出既满足规范与控制指标,又可保证线型较为均匀的管片拼装轴线的管片施工设计方法与验证方法。并根据实际工程需要,提出最大允许偏差控制方法和缓圆点附近的管片拼装优化措施,结合珠海市珠机线湾仔北站—湾仔站区间盾构隧道实例,证明了此方法的准确性与适用性,为缓和曲线上控制管片拼装质量提供理论依据。

导航信道特性分类抽取与分段拟合方法

为满足不同测试场景对导航环境信道特性构建的差异化需求,提出一种基于自定义信道特性分类抽取与分段拟合的高精度信道模拟器设计方法。在最小群时延变化率约束下,对外部导入的自定义信道特性进行采样点分类抽取,并利用傅里叶展开实现分段精确拟合,从而获得相应的信道特性模型。实验结果表明:能够高精度再现外部导入的真实或用户自定义信道群时延特性,拟合误差小于0.3 ns,有效扩展了可支持的信道类型范畴,提高了复杂环境下逼真测试场景的构建能力。

深度学习的大高差高海拔地区高程拟合方法

大高差高海拔地区的地形复杂多变,传统的高程拟合方法,如多项式拟合、曲面拟合、BP神经网络和遗传算法改进的神经网络等方法,拟合精度都有待提高。本文构建了一种基于深度学习的高程拟合方法,利用西部某铁路控制网的2020年一期二等水准测量数据,采用多层感知器(MLP)作为核心模型,通过结合RAdam优化器和GELU激活函数进行优化,该方法能够有效捕捉该地区的地形特征和高程变化规律,实现高精度的高程拟合。研究分析了不同优化器和激活函数组合对模型性能的影响,结果表明,深度学习模型在大高差高海拔地区高程拟合中表现出较佳性能,其均方误差(MSE)最低,平均绝对误差(MAE)最小,决定系数R 2最接近1,显著优于BP神经网络和遗传算法改进的神经网络方法。特别是RAdam优化器和GELU激活函数的组合,在模型性能上表现最佳。本文所构建出的深度学习大高差高程拟合方法,不仅精度较高且具有良好的泛化能力,能够适应大高差高海拔地区复杂多变的地形特征。

衍射仪的机械制造误差对拟合可信度极限的影响

全谱结构拟合是获得研究对象精细结构的一种重要方法,X射线多晶衍射仪测试的角度准确度直接影响全谱结构拟合的正确性和可信度,而测角仪的机械制造误差是影响测量角度准确度不可忽视的因素。该文采用模拟计算方法对由蜗轮蜗杆系统的制造误差造成的X射线多晶衍射全谱拟合结果的可信度进行了分析,结果表明对theta-theta衍射仪而言,机械制造的角度准确度至少要达到±0.003°,拟合结果才是有可信度的,所以只有采用直接在衍射仪轴上安装有高准确度的圆光栅的方式,才能提供符合当前物质结构分析的要求。该文具体给出了圆光栅的准确度要求。

基于RMS子线区间拟合法的轴承剩余寿命预测

轴承剩余使用寿命(Residual life,RL)预测模型的预测精度在很大程度上取决于衰退特征的趋势一致性。由于轴承个体差异性,导致同类型不同轴承的相同特征衰退趋势表现不同,从而导致训练集轴承建立的RL预测模型与测试集轴承不匹配。针对上述问题,本文提出一种基于振动信号均方根(RMS)趋势一致性的子线区间拟合法轴承寿命预测方法。依据μ±3σ原则提出一种奇异值替换方法,有效增强RMS衰退曲线的趋势一致性,并基于RMS衰退曲线高度的趋势一致性提出子线区间拟合法,利用XJTU-SY数据集对提出方法进行测试与验证,并与常见的寿命预测方法反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)与长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Network,LSTM)预测结果进行对比,可有效提升轴承RL预测精度。

点云加权迭代线拟合室内平面图自动生成方法

提出了一种基于三维激光点云加权迭代线拟合的室内平面图自动生成方法,根据线特征对三维点云沿高程方向的投影点云进行分割,采用加权迭代直线拟合方法进行分段直线拟合,并进一步对拟合直线进行融合和轮廓补全,实现室内平面图的自动生成。基于手持SLAM系统获取的典型室内场景激光点云自动生成室内平面图,结果表明,该方法能有效抑制室内点云噪声,结构提取完整性可达94.4%,制图精度优于3 cm,可快速生成室内平面结构图。

主体觉醒:AI与人类的区隔、拟合和共生

基于生存的需要,人类将自身定义为自然界中居于中心地位的主体。当AI具有了一定的意识以后,如何处理好人与AI的关系,正在成为研究和实践领域共同关注的命题。将AI视作与人具有类似属性的主体,就自然会引发关于主体觉醒的思考,包括如何意识、思索并突破旧有形态中的各种束缚,如何形成构建新质态的自觉、创变与行动。AI的出现,既有可能导致社会产生关于技术异化的担忧,也有可能会导致界域之间出现区隔现象。运用拟合的方法,为AI与人类之间进行主体交互寻找最佳的近似解,可以激活AI与人类的共同觉醒,避免人类对AI产生泛异化认知,形成融通思维,建立AI与人类共同存在的新生态,促进AI与人类的共生。

基于RANSAC的圆拟合算法在螺纹孔检测中的应用

在视觉检测过程中,针对多残缺、多噪声圆周的拟合精度不佳的问题,提出了一种基于RANSAC的圆拟合算法。首先对图像进行边缘检测,使用基于Scharr算子的Canny算法可获得高质量的边缘分布图;使用霍夫梯度法在边缘分布图中对目标圆弧进行粗定位,并提取包含目标圆弧的点集;提取到的点集中含有大量无关边缘像素点,使用RANSAC算法剔除点集中的异常数据,得到有效样本数据构成的待拟合圆周点集;最后采用LIN算法对待拟合圆周点集进行拟合,得出最终的拟合结果。算法在椒盐噪声和曲线噪声抗干扰实验中表现优异,有着较强的抗干扰能力。已经成功应用到了螺纹孔圆周的拟合,精度和实时性均可满足实际生产要求。

认知诊断评价中的被试拟合研究

通常情况下,认知诊断需要通过认知诊断模型对被试进行诊断评价。认知诊断模型所生成诊断结果的有效性依赖于被试作答反应是否与所选用的模型拟合。因此,在对诊断结果进行评估的时候,需要通过被试拟合分析来对被试个体的作答反应与模型的拟合情况进行检验,以避免错误或无效的补救措施。本研究基于加权的得分残差,提出认知诊断评价中新的被试拟合指标R。模拟研究结果表明,R指标的一类错误率有较好的稳定性,对随机作答、疲劳、睡眠和创造性作答四种异常被试类型均有较高的统计检验力。并将R指标应用于分数减法实证数据,展示指标在实际测验中的使用过程。