GM(1,1)模型机理与建模方法

灰色理论的微分方程模型称为GM模型。GM(1,1)是应用最多的预测模型。本文讨论了GM(1,1)的模型机理,并提出了建模方法及检验、残差模型。     

Partial least squares regression for predicting economic loss of vegetables caused by acid rain

To predict the economic loss of crops caused by acid rain, we used partial least squares （PLS） regression to build a model of single dependent variable - the economic loss calculated with the decrease in yield related to the pH value and levels of Ca^2＋, NH4^＋, Na^＋, K^＋, Mg^2＋, SO4^2-, NO3^-, and Cl^- in acid rain. We selected vegetables which were sensitive to acid rain as the sample crops, and collected 12 groups of data, of which 8 groups were used for modeling and 4 groups for testing. Using the cross validation method to evaluate the performace of this prediction model indicates that the optimum number of principal components was 3, determined by the minimum of prediction residual error sum of squares, and the prediction error of the regression equation ranges from -2.25% to 4.32%. The model predicted that the economic loss of vegetables from acid rain is negatively corrrelated to pH and the concentrations of NH4^＋, SO4^2-, NO3^-, and Cl^- in the rain, and positively correlated to the concentrations of Ca^2＋, Na^＋, K^＋ and Mg^2＋. The precision of the model may be improved if the non-linearity of original data is addressed.     

有界动态随机系统的观测器设计(英文)

提出了用于有界动态随机系统的状态观测器设计方法.首先利用平方根B样条逼近系统的输出概率密度函数来构造残差,同时利用李亚普诺夫函数方法得到观测器增益的自适应调节规律,然后提出了新的对数B样条逼近模型并设计了新的自适应观测器,两个仿真例子表明了方法的有效性     

天文时纬残差异常是一种重要的地震前兆

本文介绍了天文时纬残差的定义、处理方法,以及云南天文台光电等高仪于2008-2009所测的时纬残差波动情况,天文时纬残差异常的可能物理机制;文中还指出,强震前天文时纬残差异常现象,是北京天文台的科研人员于1976年唐山地震后发现与检验的。30余年的研究实践已经表明,天文时纬残差异常是一种重要的地震前兆,在人们未找到地震发生的充要条件之前,地震预测必须走前兆资料综合分析预测之路,而天文时纬残差异常资料的加入必将大大提高地震预测的准确率。     

seqAFF-ResNet：面向新冠肺炎的诊断模型

新冠肺炎的计算机辅助诊断是一种实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型的方法,在新冠肺炎的辅助诊断过程中,图像的病灶区域与组织边界对比不明显,导致模型不能较好地关注病灶区域,对有效特征的提取不够充分。针对上述问题,提出一个新冠肺炎辅助诊断模型seqAFF-ResNet(sequential attentional feature fusion-residual neural network)。设计串行注意力特征融合(sequential attentional feature fusion,seqAFF)模块,该模块串联条带注意力特征融合(strip attentional feature fusion,SAFF)模块和全局局部注意力特征融合(global local attentional feature fusion,GLAFF)模块,获取图像的纹理信息以及全局和局部信息,弥补卷积神经网络对于细节特征提取能力的不足,使得模型可以更好地关注于病灶区域;构造深浅层特征融合(deep and shallow feature fusion,DSFF)模块,使用深层特征的语义信息来影响浅层信息...     

基于大数据深度残差学习的特征提取算法

针对当前算法在进行目标数据特征提取时存在提取准确率不高、效率低、特异性和灵敏度较差,以及网络节点能耗较高的问题,提出一种基于大数据深度残差学习的特征提取算法,将深度学习的灰色神经网络与残差学习方法进行有机结合,求得了深度残差学习网络模型的微分方程以及时间响应公式,并计算了网络初始权值和阈值;根据深度学习的灰色神经网络拓扑结构获得深度残差学习网络各层的输出参量,采用误差反向传播方法和附加动量法对深度残差学习网络的阈值和权值进行实时更新和调整,完成深度残差学习的网络模型构建,并采用模型精度和后验差比值对该模型进行精度检验,将经过检验合格的网络模型用于目标数据特征提取。通过多组实验测试,证明所提算法相比于其他对比算法有效减少特征提取错误率、提高了执行效率,具有较高的灵敏度和特异性,大大减小了网络节点总体能量消耗,延长了网络生存寿命。     

关中地区跨断层垂直形变特征及相关性分析

利用关中地区9个跨断层短水准场地20多年的垂直形变资料,从时间和空间对断层形变特征进行相关性分析。结果表明:关中地区断裂带垂直形变表现出时间准同步阶段和空间差异性运动;岐山-马召断裂带处于地震危险区,且表现出继承性运动,临潼-长安断裂带在区域内属于地震高频地带,且南北区域应力和活动方式出现分段活动的特征,建议两者应加以关注;秦岭北麓断裂带残差累计70 mm,推测未来几年蠕滑运动可能持续上升,并恢复到低活动水平;华山山前断裂带不同区域残差累计值正负差异,推测会继续保持继承性运动趋势。     

残差在数学建模中的应用

文章在线性系数的最小二乘法处理的基础上,通过对残差的分析,选择合适的非线性周期函数对残差进行再次拟合。该方法弥补了线性系数最小二乘法的不足,获得了周期性系统误差的信息,提升了电涡流传感器的精度。     

基于改进UNet的人造板表面缺陷的图像分割方法

为满足人造板表面缺陷图像分割的精度要求,提出了一种改进的UNet语义分割网络模型。在传统的UNet网络结构上将编码部分改进为残差网络ResNet50并去掉连接层与平均池化层,网络通过残差块堆叠获取更多特征的底层信息;同时在跳跃连接中嵌入聚焦注意力机制的模块,抑制干扰信息,保留有效位置信息,聚焦缺陷区域并加强学习。对4种UNet网络模型的人造板表面缺陷图像分割进行仿真比较,结果表明,融合聚焦注意力机制的残差UNet网络模型在像素准确率和平均交并比等指标上有较大提升,分割精度较高。     

沪深两市股指平稳性研究

我国股票市场分为上海和深圳两个市场,但实际上两者有着很强的相关性,其特征也基本相似,而上海证券指数和深圳成分指数是我国应用最多、最具代表性的股票指数。从其历史数据出发,对其协整平稳性进行检验,通过检验来说明我国沪深两市的关系,从中得出一些结论。