基于多支持向量机的软测量模型

在许多工业过程控制系统中，软测量技术由于解决了输出变量难以测量的问题而被广泛应用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型，支持向量机（SVM）以其优良的泛化特性而被应用到建立软测量模型中。基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想，提出多支持向量机（MSVM）组合模型的软测量建模方法．该建模方法通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间．在每个局部空间中用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立子模型．为解决子模型相互之间的严重相关问题，提高模型的精度和鲁棒性，各个子模型的预测输出通过主元递归（PCR）方法连接．仿真研究表明，采用该建模方法能够达到较好的建模效果。     

基于PSO的SVR参数优化选择方法研究

支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,因此提出了基于粒子群(PSO)算法的SVR参数优化选择方法;并以不同噪声影响下的sinc函数和实际发酵过程产物浓度的SVR模型为对象,将提出的PSO优化参数方法与现有的交叉验证法、留一法进行比较。仿真结果表明:该PSO优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。     

Probability parametric imaging with DCE-MRI data to identify prostate cancer in the peripheral zone

To quantitatively analyze prostate dynamic contrast-enhanced magnetic resonance images (DCE-MRI), a retrospective study was carried out to construct a mathematical model to predict whether a lesion is cancerous or not. With known diagnosis of 52 regions-of-interest (10 malignant, 26 benign and 16 normal) in peripheral zone (PZ) of prostate from 18 patients undergoing needle biopsy and 8 normal volunteers, we combined feature parameters (k1, k2 and tp) from the linear-slope model with logistic regression to determine the statistical probability model. Prostate cancerous probability maps were derived using the model on each subject to examine the correlation between the model-based prediction and the known diagnosis. Compared the model prediction results of 52 regions-of-interest with the histopathologic results, the total agreement rate was 90.4%; the agreement rate was 60% for the malignant and 97.6% for the nonmalignant. The diagnostic results only referencing the probability maps by two radiologists showed a high agreement in tissue characteristics and lesion location with the combining results from other diagnostic techniques such as PSA (prostate specific antigen) level and MRS (magnetic resonance spectroscopy).     

水机调速器模型的仿真问题分析及改进

水电仿真中关键的模型是水机调速器模型,针对水电仿真系统中的调速器非线性数学模型问题进行分析.在建模过程中采用分段解析、拟和的方法,推导出了水电仿真中水机调速器开机和甩负荷过程数学模型,解决水机调速器中开机过速和甩负荷过程中振荡不收敛问题.水电仿真2.0和3.0版本性能评价表明,该模型在性能上优于传统的调速器仿真模型,在丰满水电仿真系统中运行良好.     

应用配方均匀设计确定粉煤灰/生物质生物陶粒的最佳配比

采用均匀设计法确定有限制的配方方案设计,应用DPS(Data Processing System)统计软件对试验数据回归分析及优化,得到了烧结生物陶粒的最佳配方为:粉煤灰/生物质/石膏/粘土=0.64 688/0.32 030/0.02090/0.01 192.在保证强度的前提下,以比表面积和孔隙率作为生物陶粒的主要性能指标.最佳配方下所得陶粒的比表面积为6.26 m2/g,孔隙率为79.53%.     

基于广义回归神经网络的交通事故预测

在进行交通事故统计的基础上,运用广义回归神经网络理论,建立交通事故预测模型,对2000~2003年的交通事故死亡人数和经济损失进行外推预测.计算结果表明,该模型预测和外推精度高,可用于交通事故预测.     

基于小波的回归分析

在变形回归分析处理前消除或减弱误差的影响,可以有效地改善回归分析的质量.通过一元回归试验对比可以看出,经过小波消噪以后,线性关系之外因素引起的数据波动性减小,拟合的效果得到了改善,线性关系显著增强.     

优良杨树品种夏秋二季净光合速率及生态因子的日变化

目的:研究自然条件下中南地区的杨树优良品种(中潜3)的光合作用日进程以及生态因子对它的影响.方法:采用LI-6200测定净光合速率与生态因子,用Origin 6.1制图,用DPS数据处理系统进行逐步多元回归和通径分析.结果:夏季晴天阳叶净光合速率日进程呈现“单峰“曲线变化,秋季为“双峰“型,光合效率明显降低.应用逐步多元回归方法,得到净光合速率日变化的最优方程,夏季晴天为:Y=-8.536 1 0.013 1X_1-0.608 8X_3 0.076 3X_4(复相关系数R=0.950 4,F=6.225 9,显著水平p=0.141 5).秋季晴天为:Y=-10.012 3 0.203 0X_2 0.409 1X_3-0.014 1X_4(复相关系数R=0.809 2,F=1.897 5,显著水平p=0.306 0).偏相关分析和通径分析表明:夏季光合有效辐射(X_1)与净光合速率(Y)的日变化有着显著的相关关系     

随机函数的多项式最佳逼近与线性回归模型的非线性推广

将泛函分析的逼近论方法运用于随机函数空间,而在此观点下,给出线性回归模型理论的非线性推广,且得到其回归(最佳逼近)系数与回归(最佳逼近)误差的强相合估计.     

半参数回归模型中的Haar有理小波去噪方法

将Haar有理小波方法应用于半参数回归模型的参数与非参数估计,并进行了数值模拟,得到较好的结果。