结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

基于有序Logistic回归的驾驶人危险辨识影响因素分析

针对驾驶人危险辨识影响因素,开展危险辨识试验数据与自我报告数据的采集,采用k-means聚类分析方法将危险辨识时间划分为3类,进而基于有序Logistic回归分析方法检验不同影响因素的显著性.试验分析结果表明,危险情境特征对驾驶人危险辨识时间有影响,交通情境越混乱,所需时间越长,且交通情境越危险,所需时间相对越短;同时,驾驶人特征及其经历对驾驶人危险辨识时间有影响,男性的危险辨识时间较女性更短;摩托、电动车驾驶经历越丰富,危险辨识能力相对越好;驾龄、驾驶里程与自行车驾驶经历对危险辨识时间并无显著影响.环境因素和人口社会学因素对驾驶人危险辨识能力的影响是多方面的.     

隧道爆破力学模型相似材料配比的正交试验

以砂岩作为模拟对象,研究满足隧道爆破力学模型试验要求的相似材料配比问题.基于正交试验法,选取石英砂、重晶石粉、石膏、水泥和水为相似材料,设置以石英砂/固体、水泥/石膏、重晶石粉/(重晶石粉+石英砂)的质量比为3个因素,每个因素3个水平,共9组配比的正交试验方案.通过室内试验,得到相似材料的密度、单轴抗压强度、弹性模量和声波波速的实测数据.试验结果表明:相似材料的物理力学参数分布范围较广,可满足不同隧道模型试验对相似材料的配比要求.利用极差敏感分析法分析各因素对相似材料参数的敏感性,并通过各因素对相似材料参数影响的直观分析图,分析各因素对相似材料物理力学参数的影响规律.对试验数据进行多元线性回归分析和室内试验,发现最优配合比下的相似材料与原型砂岩的单轴应力-应变曲线具有相似的脆性破坏特征;相似材料物理力学参数的设计值和实测值误差较小.     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

基于参数化分位回归模型的非寿险准备金评估

准备金及其风险边际对保险公司的偿付能力具有决定性影响.均值回归模型在非寿险准备金评估中的应用较为普遍,但需要通过Bootstrap等方法计算准备金的风险边际.分位回归模型可以一次性求得准备金及其风险边际的预测值,所以在非寿险准备金评估中具有独特的应用价值.基于GB2(Generalized Beta type 2)分布建立了一种参数化分位回归模型,该模型首先对GB2分布中的位置参数和尺度参数同时引入流量三角形数据中的事故年和进展年作为解释变量,增加了模型的灵活性;其次,根据模型参数的极大似然估计结果,借助分位数函数的表达式,计算了不同分位数水平下的准备金预测值;最后,利用极大似然估计的渐近性质,通过Delta方法给出了准备金预测值的误差.基于一组增量赔款数据的实证研究结果表明,GB2参数化分位回归模型在非寿险准备金评估及其风险边际的预测中具有良好的应用价值.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

大尺寸工程模型试验中的相似材料配比试验研究

大型物理模型试验是研究复杂工程问题的重要方法，如何快速、准确地确定相似材料配比是试验中至关重要的一环.为降低试验成本、简化试验步骤、充分调用原料性能，采用河砂、水泥和石膏这三种最普通的原料，以骨胶比(河砂与水泥石膏的质量比)和水膏比(水泥与石膏的质量比)为变量，进行了45组对比试验，对相似材料的物理及动、静力学参数进行了研究.获得了以河砂、水泥和石膏为原料配制的相似材料各物理量的变化区间；探讨了骨胶比和水膏比对相似材料各物理量的控制作用，并对比了其敏感性；基于多元线性回归分析建立了各因素与物理量间的定量关系，得到的拟合公式能较好地描述相似材料的性质.     

基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统设计

针对矿热炉三相电极位置精确测量、节能降耗和安全生产的需求,设计一种基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统。首先根据矿热炉的实际构造,结合COMSOL Multiphysics软件,建立矿热炉仿真模型,并对矿热炉磁场进行分析,选取外磁场信号采样点。在选取的采样点,采集具有不同电极位置的矿热炉模型的外磁场信号,建立矿热炉外磁场信号样本集。根据该样本集,应用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归分析、径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)和粒子群优化RBFNN(particle swarm optimized RBFNN,PSO-RBFNN)分别建立矿热炉三相电极位置检测模型,并结合MATLAB GUI建立基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统。实验结果表明,检测系统的三种模型都可以实现对电极位置的检测,其中PSO-RBFNN模型的效果最优,三相电极位置检测准确率达到94.98%(训练集),90.21%(测试集),均方根误差为0.053 5(训练集)、0.131 1(测试集)。提出的检测系统能够较精确地测量三相电极在矿热炉内的位置,实现非接触式检测,具有较好的实用价值和应用前景。     

脑卒中发病因素的多元分析模型

通过对影响脑卒中发病环境因素分析,建立了以发病率为因变量,以年龄因子、环境因素和性别因素为自变量的多元线性回归模型.用SPSS软件对其进行回归分析,通过模型对数据进行预测分析,并对模型进行残差和标准残差检验,得到具有实践意义的结论,对从各方面控制脑卒中发病率具有指导意义.