谱聚类算法在不同属性层级结构诊断评估中的应用

聚类分析已被用于认知诊断评估(CDA)中,使用较广泛的方法为K-means算法,有研究证明K-means在CDA中具有较好的聚类效果。谱聚类算法通常比K-means分类效果更佳,需将谱聚类算法引进CDA,探讨属性层级结构、属性个数、样本量和失误率对该方法的影响。研究发现:(1)谱聚类算法要比K-means提供更好的聚类结果,且更加稳健;(2)线型结构聚类效果最好,收敛型和发散型相近,独立型结构表现较差;(3)属性个数和失误率增加后,聚类效果会下降;(4)样本量增加后,聚类效果有所提升,但K-means方法有时会有反向结果出现。

不同桥联二噻吩低带隙给受体共聚物的电子结构和光物理性质的理论研究

通过计算吸收光谱性质区分用于体异质结聚合物太阳能电池的两种不同桥联低带隙给受体共聚物PCPDTBT和PSBTBT激发态特征的差异,进而通过电荷转移态(CT)特征考察二者实现电荷分离的难易程度.利用密度泛函理论的B3LYP和CAM-B3LYP方法计算PSBTBT和PCPDTBT(n=1～4)的电子结构和光谱性质.结果表明,PSBTBT与PCPDTBT的吸收光谱相似,与太阳光谱的匹配能力相当.而激子解离能表明二者的电荷转移态(CT)电荷分离的难易程度也相当.然而用Si原子取代C原子后,C—Si键长明显长于C—C键长,降低了噻吩环和烷基链间的空间位阻,从而可能有利于其结晶度的提高,更有利于载流子的传输,因此从理论上说明PSBTBT也可能具备高效太阳能电池给体材料的潜质.

四参数Logistic模型潜在特质参数的Warm加权极大似然估计

本文以四参数Logistic(4-parameter Logistic,4PL)模型为研究对象,根据Warm的加权极大似然估计技巧,提出了4PL模型潜在特质参数的加权极大似然估计方法,并借助模拟研究对加权极大似然估计的性质进行验证。研究结果表明,与通常的极大似然估计和后验期望估计相比,加权极大似然估计的偏差(bias)明显减小,并且具有良好的返真性能。此外,在测试的长度较短和项目的区分度较小的情况下,加权极大似然估计依然保持了良好的统计性质,表现出更加显著的优势。

对含未知基因型个体的家系进行单倍型推断的EM方法

单倍型推断在现代连锁分析和关联分析中起着非常关键的作用.目前的单倍型推断方法基本上是根据基因型去推断个体的单倍型,而实际家系中某些个体的基因型经常是有部分缺失或者是完全未知的.本文给出了当家系中含有部分缺失或者完全缺失基因型个体时的单倍型推断的EM方法,并且给出了参数估计的标准差,最后通过模拟研究证实了我们的方法的可行性.

拟线性复Ginzburg-Landau方程的能控性

本文研究一类拟线性复Ginzburg-Landau方程的能控性问题.首先,建立一个关于(具有C^1-主部系数的)线性复Ginzburg-Landau方程的整体Carleman估计.然后,基于一个(具有L^2-观测的)能观性不等式,并通过提高线性化问题控制函数的正则性,结合不动点技术,证明所考虑的拟线性方程的局部零能控性和局部近似能控性.

3-正则Halin图的完备染色

研究了3-正则(或立方)Halin图的完备染色,针对非轮图的3-正则Halin图,提出了一种具体的完备染色,简单确定了非轮图(Wn)的3-正则Halin图的完备色数是6,且使得3-正则Halin图的完备染色可用计算机实现。