个体观测次数与协变量个数都趋于无穷的二值数据GEE估计的渐近性质

广义估计方程是专用于处理纵向数据的统计模型,有效地解决了纵向数据中协变量相关的问题,得到稳健的参数估计值。但由于观测次数的不唯一,大多数文献对观测次数设置了上限,前人在假设个体观测次数为有限的条件下,证明了经典Logit广义估计方程估计的渐近性质。而随着大数据时代的到来,试验中需要对个体进行更多次观测,以便得出更为精准的结论。鉴于此,对于观测个体的数量n、协变量个数pn以及观测次数m三者都趋于无穷的情况,通过限定m的发散速度,即在mp_n~3/n和m~4p_~4n/n都趋于0和其他正则条件下,基于微分中值定理及根的存在定理,证明了经典Logit广义估计方程估计的渐近存在性和相合性;并在该估计的相合性的基础上,通过Slutsky定理进一步证明出了该估计的渐近正态性。     

基于J&R模型的神经集群模型综述

神经集群模型是一类宏观的神经计算模型,通过描述神经元总体的平均特性来反映某类神经元的整体放电行为。此类模型参数简洁并具有明确的生理学含义,能够很好地用来模拟宏观脑电信号,广泛应用于大脑生理病理机制研究中。文中针对JR神经集群模型及其改进模型(包括David模型、Wendling模型和Ursino模型),分别从建模思想、模型结构和仿真结果等方面进行了系统阐述与比较研究。     

汽车转向系统模态的分析与优化

汽车转向系统方向盘怠速振动特性是评价其舒适性的重要指标.本研究提出了转向系统模态固有频率的计算方法,通过灵敏度分析确定转向系统上下支架连接处5个钣金件的厚度值为设计变量.基于响应面模型和序列二次规划算法相结合,给出了转向系统模态的优化方法.在转向系统质量增加0.14 kg的条件下,系统一阶固有频率增加了2.66 Hz.本研究提出的转向系统模态分析与优化方法对转向系统的设计具有一定的指导意义.     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

基于TRIZ理论解决耐火材料热震试验装置温度波动大的问题

目前,部分耐火材料热震试验装置可操作性差,工作效率低,试验过程中存在炉内温降较大的问题。本文利用功能分析法、因果分析法和冲突分析法,将一般的功能性问题转化为发明问题,确定理想解。其间利用冲突理论中的技术冲突和物理冲突以及物质场模型和76个标准解理论,确定发明原理为NO7套装和NO10预操作,最终根据专业技术背景和实际情况,得到解决方法,即垫板、炉门和手柄的一体化。此方案可以将试样取出时间控制在0.5min内,并且炉内温度波动在25℃内。     

大气硝酸盐中氧同位素异常研究进展

硝酸盐是大气中的主要污染物,其前体物NO_x(NO+NO_2)参与大气中多种光化学反应,可以改变大气氧化特性,有利于细颗粒物的形成,影响气候系统与人类健康.硝酸盐氧同位素异常(Δ~(17)NO_3~-)是解析大气硝酸盐生成途径的有力手段.本文对大气硝酸盐氧同位素异常的研究进展进行了综述.首先列举了测试大气硝酸盐三氧同位素(~(16)O, ~(17)O和~(18)O)的前处理方法(热解法、细菌法和化学法),并对比了全球范围内大气硝酸盐氧同位素异常的时空分布特征.其次总结了大气中硝酸盐生成的主要途径及其氧同位素质量守恒,讨论了大气硝酸盐中氧原子的可能来源及其氧同位素异常值,评估了全球及典型区域尺度上氧同位素异常的模型.最后对大气硝酸盐氧同位素异常的未来研究方向进行了展望.     

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.