基于Metropolis抽样的非线性反演方法

基于Metropolis抽样的非线性反演应用贝叶斯理论框架,是一种基于蒙特卡洛的非线性反演方法,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率。首先通过快速傅里叶滑动平均模拟算法(FFTMA)和逐渐变形算法(GDM)得到基于地质统计学的先验信息;进而构建似然函数;最后利用Metropolis算法对后验概率密度进行抽样,得到反演问题的解。其中FFT-MA模拟作为一种高效的频率域模拟方法,融入GDM更新算法之后,可以在保持模拟空间结构不变的前提下,连续修改储层模型,保证反演结果有效地收敛,直至满足实际观测地震记录。模型试算和实际数据处理结果表明:基于Metropolis抽样的非线性反演可以提供合理的弹性参数信息,尤其是提高纵波速度的分辨率,即使信噪比较小时,仍然可以反演出合理的弹性参数信息,从而证明了该方法的有效性;当不考虑噪声时,纵、横波阻抗的反演分辨率较弹性参数本身的反演分辨率更高。

基于Metropolis抽样的弹性阻抗随机反演

笔者提出了基于Metropolis抽样的弹性阻抗随机反演方法,该方法是一种基于蒙特卡洛的非线性反演方法,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率。应用贝叶斯理论框架,首先通过快速傅里叶滑动平均模拟算法(fast Fourier transform-moving average,FFT-MA)和逐渐变形算法(gradual deformation method,GDM)得到基于地质统计学的先验信息,然后用Metropolis抽样算法对后验概率密度进行抽样,得到反演问题的解。其中FFT-MA模拟作为一种高效的频率域模拟方法,结合GDM后,在保持模拟空间结构不变的前提下,可以连续修改储层模型,直至满足实际观测地震记录。数值试验表明:FFT-MA模拟有效地提高了计算效率,融入GDM更新算法,可以保证反演结果有效地收敛,并且反演结果与理论模型吻合较好,具有较高的分辨率,该方法采用两步法反演弹性参数,运算速度较快。

Metropolis抽样方法及其在三光子模拟实验中的应用

将Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ抽样方法应用于电子偶素三光子湮灭特性的计算机模拟研究，得到了与量子电动力学（ＱＥＤ）理论及实验相符合的结果，并就Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ抽样方法的应用技巧问题作了若干讨论．

一种基于Metropolis抽样准则的蚁群算法的信息素更新策略

针对蚁群优化算法的关键步骤——信息素轨迹更新过程进行了分析。在理论证明和实验验证的基础上,针对此过程提出一种基于Metropolis接受准则的信息素更新策略,并通过引入一种非齐次的模拟退火方法有效地减少算法在早期落入较差解的可能性。在系统温度较高时,算法将以较大的概率接受不同的解,进行广泛的试探,能够有效地避免算法初期陷入较差解的状况;当系统温度较低时,将以小概率接受不同的解,在算法的后期将搜索集中到迄今最优解的邻域中,保证了算法收敛的同时减少了算法的收敛时间。同时将基于Metropolis接受准则的信息素更新策略和已有的信息素更新策略在4个不同规模的TSP问题上进行对比实验,试验结果也证明了本文策略的有效性。

基于差分进化-自适应Metropolis算法的桥梁工程研究

提出1种结合差分进化-自适应Metropolis算法(DREAM KZS)和克里金模型的多链贝叶斯模型更新框架。该框架融合敏感度分析以减少参数维度并便于参数选择。此外,利用克里金模型来节省计算成本。该框架还采用DREAM KZS算法与多采样策略,通过考虑模型参数、测量和模型输出之间的交叉协方差来增强后验分布的探索效率。通过增加样本多样性同时减少并行链的数量,实现快速准确的模型更新。结果表明通过对简支梁的数值研究,验证DREAM KZS算法的收敛速度和精度,提出的DREAM KZS贝叶斯模型更新框架在六跨铁路高架桥的模型更新应用中表现出优异的性能,由于需要重复的模型评估,高度耗时和高保真度的有限元模型阻碍有效的模型更新。

基于Metropolis-Hastings抽样短采样宽带信号方位估计AML算法

针对短采样宽带信号近似最大似然(approximated maximum likelihood,AML)方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链-蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法(AMLMH)。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量。

基于Metropolis-Hastings抽样的系统误差配准方法

针对目标运动模型不完全的跟踪系统,为解决系统误差配准问题,提出一种基于Metropolis-Has-tings抽样的系统误差配准方法。该方法通过系统误差的最大似然估计导出的等效概率平稳函数作为Metropo-lis-Hastings算法要求构造的概率密度函数,同时给出不同的提议函数来提高系统误差空间分布的全局性。对时变和时不变系统误差情况分别进行了仿真,仿真结果表明,所提方法在考虑系统误差统计特性的同时对解决系统误差配准问题具有有效性和可行性。

刑事抽样证明扩张适用的风险及防控

为应对网络犯罪海量证据运用与罪量证明难题,司法解释扩张了刑事抽样证明的适用范围。这种扩张适用主要表现为从法定的特殊犯罪拓展为具有海量证据的犯罪,从实物证据扩张至部分言词证据,从控诉方延伸至辩护方。然而,在相关规则尚不完备的情况下,易出现过度减轻控诉方的证明义务,不当加重辩护方的辩护负担,大幅增加审判方的裁判错误等风险。鉴此,应系统建构风险防控的技术与法律机制。在技术方面,抽样总体满足数量与同质性要求,抽样样本量采用数量和比例相结合的判定标准,抽样方法应当具有可靠性。在法律方面,建立健全刑事抽样证明适用必要性的司法审查机制,明确规定刑事抽样证明主体的抽样开示义务,严格要求刑事抽样证明必须达到排除合理怀疑标准。

基于LabVIEW频域抽样定理实验设计

信号抽样可以在时域或频域进行,实践中学生对频域抽样理解不够深刻。为此基于LabVIEW信号处理工具的设计实现频域抽样仿真实验系统。系统具有可交互、可视化的界面,可对演示一维信号与二维图像的频域抽样与信号恢复的过程。频域抽样采用离散傅里叶法,而且在一维或二维内通过不同的补零方式维持抽样前后数据长度的一致,以便对照与验证抽样定律。应用结果表明:系统具有较好的通用性、交互性,可形象地展示频域抽样及信号恢复的完整过程,辅以基本的理论推导可帮助学生正确理解和应用频域抽样定理。

基于自动重要抽样方法的减方差技巧体系构建与验证

屏蔽计算问题根据求解目标不同一般可分为源-探测器问题、区域问题和全局问题。MCShield研究团队针对3类问题中存在的深穿透问题提出了相应的减方差技巧,本文以此为基础构建了基于自动重要抽样(AIS)方法的减方差技巧体系,并开展了验证工作。针对源-探测器问题,采用NUREG/CR-6115 PWR压力容器计算基准题对小探测器自动重要抽样(SDAIS)方法进行验证。结果表明,SDAIS方法的计算效率约为AIS方法的7倍。此外还提出并验证了基于AIS伴随蒙特卡罗的耦合减方差(AIS-CADIS)方法,将AIS方法引入到蒙特卡罗伴随计算中,取得了良好的效果。针对全局问题,提出网格化-AIS方法并使用简化反应堆屏蔽计算算例进行验证,结果表明,网格化-AIS方法的计算效率是AIS方法的12倍左右,是直接蒙特卡罗方法的290倍左右。

基于随机抽样的衰变热不确定度量化研究

为研究核数据引起的核素存量及导出量的不确定度,在自主程序GNET上实现了基于随机抽样的不确定度量化方法。利用贝叶斯更新方法获得裂变产物独立产额的协方差数据,弥补裂变产额协方差数据缺失。对热中子引起的235U一次裂变后衰变热不确定度进行了计算。结果表明,裂变产物产额的不确定度贡献占主要部分。该算例表明GNET程序具备了核素存量的不确定度量化功能。

编制价格指数的爬虫数据抽样方法研究

文章针对全量爬虫数据编制价格指数成本高的问题,提出了一种抽样方法。该方法采用“大数据—小数据”思想,在基期通过网络爬虫技术全量抓取电商平台的商品交易数据,形成抽样框;在连续性调查中采用抽样技术,根据分层抽样思想,运用聚类算法及其轮廓系数实现总体数据分层,并通过不等概率随机抽样获取各层代表性样本;考虑到连续性调查中入选样本存在无回答现象,提出正式和备选样本思路,针对每个正式样本,采用最近邻匹配法挑选若干个备选样本,当正式样本无回答时,以备选样本作为替补来完成价格指数编制。以天猫商城粮油品类为例进行验证,结果表明:在抓取的数据中,基期全量爬虫数据有18351条,第2—8期连续性调查的平均抽样比为10.18%,抽样的平均相对误差为0.59%,说明该方法是可行的。

一种新型可靠性抽样设计方法——基于经济优化视角

混合截尾可以看作是一型截尾及二型截尾的拓展,常用于可靠性试验。然而,在规定时间上限内,当产品失效数远小于截尾数时,现有的可靠性抽样方案可能存在推断偏误。因此,结合已有研究,立足混合截尾,基于经济视角设计出混合截尾下一种新型可靠性抽样方案。通过一系列对比分析,发现新方案可在保留原方案小样本量优点的同时增强判定的可靠性。从缩减企业检验成本的角度出发,应在试验前使检验时间上限尽可能小、截尾度尽可能大。从科学性及实用性角度综合考虑,该方案展现出较优的性质,值得推广使用。

人口抽样数据偏误研究:测度、成因及修正

采用抽样年均增长率、普查年均增长率之差测度人口抽样数据偏误,该指标适用于大量观测值的跨城市、跨年份比较。在此基础上,构造回归模型研究人口抽样数据偏误的成因。发现城市的行政等级显著影响人口抽样数据偏误,主要表现为行政等级越高则低估偏误越强。经济发展、产业结构、政府干预、公共服务也显著影响人口抽样数据偏误,普查年人口对人口抽样数据偏误的影响则不显著。进一步地,研究提出一种人口抽样数据偏误的“事前”修正策略。通过回归分析考察普查年均增长率的决定,由此得到的普查年均增长率的拟合值可用来计算此后若干非普查年的人口。研究具有重要的方法论价值,有助于提高非普查年人口数据的质量。

基于实地抽样调查的区域农村民居抗震性能评价

针对目前农村民居抗震性能研究主要面向单体房屋而非区域这一现状和不足,本文以四川省德阳市为研究区域,基于实地抽样调查数据、谷歌影像和影响农村民居抗震性能的其他相关数据建模,得到了一种乡镇区域尺度农村民居抗震性能指数的计算方法。具体方法为:(1)选取研究区6个县(市、区)119个乡镇中30个乡镇的代表性农村民居作为抽样调查点,进行逐户实地查看、现场仪器测量及询问当地村民。调查内容包括房屋结构类型、建造时有无采取抗震措施以及所处的场地条件等。(2)以抽样乡镇的人口密度、人均社会消费品零售总额为自变量,砖混结构房屋面积占比为因变量,构建农村民居砖混结构面积占比模型。(3)以抽样乡镇的砖混结构房屋面积占比、平均坡度、地质灾害点密度为自变量,农村民居抗震性能指数为因变量,构建农村民居抗震性能指数模型。(4)根据抗震性能指数模型计算整个研究区119个乡镇的抗震性能指数。计算结果显示:(1)构建的砖混结构面积占比模型和农村民居抗震性能指数模型均具有较高的精度。(2)研究区抗震性能计算结果直观反映了农村民居的抗震性能。相较于前人的工作,本文的方法大大减少了大面积调查所需的时间和经济成本。

基于样本类不确定性抽样的端到端语音关键词检测训练方法

当前语音关键词检测主流技术为端到端的深度学习方法,研究重点为网络结构优化、建模单元选取及搜索策略等,并取得较快进展,但对模型训练效率的关注相对较少.本文针对深度学习模型训练效率问题,提出了一种样本类不确定性抽样(Class Uncertainty Sampling,CUS)的样本应用策略加速收敛进程.其核心思想是在模型训练中后期,利用网络的前向输出层对样本评价信息进行样本类不确定性度量,并转化成样本选用概率,随机抽取训练样本子集用于后续训练.由于简单样本的类确定度高,它们参与后续训练的概率降低,但不影响模型的区分能力,增强对判决边界样本的关注,达到提高模型训练效率的目标.基于AISHELL-1普通话数据集的实验结果表明,相对常规训练策略,平均训练时长缩短60%,收敛时长缩短47.5%.虚警率(False Alarm Rate,FAR)为0.5 FP/h时,该方法的错误拒绝率(False Reject Rate,FRR)从4.75%降至3.65%,相对下降30.1%,最大关键词加权值(Maximum Term Weighted Value,MTWV)由0.8374升至0.8531.通过分析错标样本参与训练的行为,证实了该方法具有屏蔽掉大部分错误标注样本的能力,减少错标样本对训练的损害.基于大规模AISHELL-2普通话数据集的实验进一步证实了提出方法的有效性.

我国教育实证研究十年发展趋势——基于大样本系统随机抽样的分析

教育实证研究在我国受到越来越多的关注,尤其自2015年起多方力量大力推动教育研究实证化。以往研究普遍发现我国教育实证研究在过去20年呈现增长趋势,但因取样范围小、判断标准单一等原因,其结果的参考性有所受限。为提供更加全面、高质量的教育实证研究评价,本研究采用系统随机抽样,对2012年到2021年全部重要教育期刊(包含CSSCI和北大核心来源期刊)所发表的35,784篇潜在实证研究进行了摘要和原文分析。结果发现:1) 相较于以往常用的关键词分析,摘要分析能更准确地判断研究的属性;2) 过去十年符合通用标准的教育实证研究的发表数量实际约占总数的15.6%,远低于以往研究汇报的相关数值;3) 2015年后,教育实证研究的发文增长率几乎没有变化。因此,亟待完善相关研究的投稿与评审机制、提供透明的评审规范和标准,以全面提升教育实证研究的发文数量与质量,促进教育实证研究在我国的深入发展,提升我国教育实证研究的国际影响力。

计数标准型一次抽样检验方案设计方法探讨——兼议GB/T 13262—2008改进问题

GB/T 13262—2008是不合格品率的计数标准型一次抽样检查程序及抽样表,是一种针对大批量孤立批产品进行计数的两点型一次抽样检验,该标准对于抽样方案的确定方法繁琐、粗略,所获抽样方案存在不满足抽样原理的情况,抽样表限定生产方风险为0.05,使用方风险为0.1,不能满足人们的多样化需求。

青海云杉一种重要害虫烟翅腮扁蜂越冬幼虫的空间分布型与抽样技术

为研究烟翅腮扁蜂(Cephalcia infumata)越冬幼虫在地下的空间分布,采用聚集度指标法、Taylor幂法则和Iwao回归法对烟翅腮扁蜂越冬幼虫的空间分布型进行分析。基于Iwao回归模型确定烟翅腮扁蜂越冬幼虫的理论数,通过序贯抽样技术得到不同允许误差(D=0.1、0.2、0.3)和经济阈值(m_0=3、5、10头/株)下的最大理论抽样数。结果表明,在宁夏罗山国家级自然保护区内,烟翅腮扁蜂1年发生1代,越冬幼虫主要分布在0~10 cm土壤中,在阳坡发生量大,呈聚集分布,符合负二项分布,种群聚集均数与种群平均密度呈线性关系,聚集程度随种群密度增大而增强。基于I_(wao)回归模型,在t=1.96时,当m_0=3头/株,D=0.1、0.2、0.3时,最大理论抽样数分别为596、149、66株;当m_0=5头/株,D=0.1、0.2、0.3时,最大理论抽样数分别为477、119、53株;当m_0=10头/株,D=0.1、0.2、0.3时,最大理论抽样数分别为388、97、43株。烟翅腮扁蜂的种群空间分布型为聚集分布,主要发生在林缘。基于序贯抽样确定的最大抽样数可用于指导烟翅腮扁蜂的监测和防治。

数字化技术在检测实验室抽样中的应用

随着科技的快速发展,数字化技术已经深入到各行各业,尤其是在科学实验和检测领域,其影响日益加强。本文探讨了数字化技术在检测实验室抽样中的应用,并分析该技术在优化抽样流程、提升数据质量以及预测未来等方面发展趋势。