基于高斯滤波下的粗糙度不确定度的计算

自由曲面的粗糙度的大小直接反映了表面加工质量的优劣.粗糙度的提取可以通过滤波过程来实现,本文选取高斯滤波来确定粗糙度评定中线,高斯滤波可以得到较为准确的粗糙度.本文将粗糙度评定中线根据波峰和波谷的位置在其临近部分分段模拟为二次曲线,最终分别得到波峰和波谷段的粗糙度评定中线的表达式.在此基础上,建立了关于粗糙度Rz的数学模型.随后采用"测量不确定度的标准指南"(GUM)来计算粗糙度的不确定度,并采用自适应蒙特卡罗方法(AMCM)来进行比较,得出了高斯滤波模型下通过GUM法来计算粗糙度不确定度是一种有效的方法.     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

数据科学范式下的钙钛矿结构铁电新材料研究

 材料基因组计划倡导预测式新材料研发理念，推进高通量数据生产和利用技术，关注材料全生命周期价值。因此，材料基因组计划的执行需要在材料科学系统工程的框架下，集成统一计算、实验和理论等研究方法，以数据科学新范式为牵引、协同运用实验观测、理论建模和计算仿真研究范式，最终建立相关材料体系的性能与材料基因（原子系统的组成与结构）、工艺参数与使役条件之间的量化关系和数据库，实现新材料的按需设计和应用。本文在简单探讨科学研究范式、材料基因组计划和材料科学系统工程基本概念和方法的基础上，以钙钛矿结构氧化物铁电压电材料研究为例，探讨了数据科学范式下的新材料研究实践。结果表明，数据挖掘驱动的新材料设计确实可以降低探索时间和实验任务，加快新材料的发现和应用进程。     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

基于AIS数据的船桥碰撞概率评估方法研究

针对船桥碰撞风险评估中桥梁船撞概率计算问题,基于自动识别系统(AIS)数据获得桥梁船撞影响参数,以解决现有方法中没有考虑特定桥梁航区实际通航船信息的问题.基于AIS数据分析了航行船舶动态,获得了船舶位置、航速和偏航角等参数,分析了船舶交通流,并以实际的船舶交通流对AASHTO规范模型中的几何概率进行修正;基于内河流域水流变化规律对AASHTO规范模型中的偏航概率进行修正,对比分析了修正前后的结果差异.结果表明:AASHTO规范模型没有考虑通航船舶的实际航道和速度变化情况,会导致所计算的桥梁船撞概率结果误差较大;对于船舶航行情况复杂的桥区,有必要采用基于AIS数据获得的实际通航船舶信息来估计船舶在桥区的分布情况,以提高计算结果的准确性;对于水流流速变化达到3 m/s,流向角变化达到3°的流域,应考虑水流变化对碰撞概率的影响.     

基于Copula函数的土石坝三维坝坡稳定可靠度分析

不完备概率信息条件下边坡稳定可靠度评价是岩土工程新兴的热点问题之一,其关键难点在于如何在不完备概率信息条件下有效地建立符合抗剪强度参数分布特征的联合概率分布模型.在考虑堆石料非线性强度参数不完备概率信息条件下,采用Copula函数建立非线性强度参数联合分布模型,结合径向基神经网络(RBFN)提出了土石坝坝坡稳定系统可靠度分析智能响应面法,并通过实例验证了其可行性与有效性.最后,基于所建的智能响应面,系统研究了Copula函数类型与样本数量对土石坝坝坡稳定系统可靠度的影响规律.     

智慧排水系统建设创新思考

结合目前城市排水系统现状,吸收国内外城市排水信息化建设的成熟案例和优秀经验,充分利用物联网、移动互联网、大数据、云计算、地理信息集成(GIS)、建筑信息建模技术(BIM)、人工智能等新一代信息技术,以大数据理念"、互联网+"思维建设一套城市智慧排水系统。本文主要介绍了智慧排水需求与建设目标,并分析了智慧排水的基础架构及在城市中的实际应用。     

追踪物理学中的跨领域模因

以美国物理学会旗下期刊2000—2019年发表的论文和Web of Science论文摘要为基础，用模因短语刻画知识，构建模因关系网络并引入跨学科测度Rao-Stirling指数以计算模因的跨领域分数，从而追踪物理学中的跨领域模因。分别从网络拓扑结构指标、跨领域测度指标和专业术语对比3个方面进行验证，证明了所提的模因关系网络和模因的跨领域分数可以有效反映知识在不同领域间的扩散现象。     

生产成本信息不对称下零售商风险厌恶的回购契约

探索在市场价格随机条件下,生产成本信息不对称零售商风险厌恶时,采用回购契约协调二级供应链的内在规律.构建新的条件下的回购契约模型并求解,分析信息不对称和风险厌恶对供应链上各决策变量的影响.通过算例仿真进行了验证,研究结果发现:在市场价格随机条件下,不管生产成本信息是否对称,只要零售商存在风险厌恶,供应链上各决策变量都会发生分岔突变的现象;不管零售商是否风险厌恶,生产成本信息不对称都会给供应商带来额外的收益,但会损害零售商与整个供应链的收益;信息越不对称,供应链上的各种决策变量在分岔突变区域的振幅越大.结论是:分岔突变现象是价格随机条件下,参与者风险厌恶时存在的一种特有现象;供应商能够通过隐瞒私人信息带来额外的收益,但损害零售商和供应链的利益;零售商应对生产成本信息不对称的最好办法就是以最低的成本使生产成本信息透明;零售商以平稳的心态面对各种外部风险,更有利于科学决策.