简介:跨长度和跨层次现象以及相应的多尺度耦合反映物质世界的基本性质及多学科交叉的内禀特征,具有极其丰富的科学内涵。集量子力学、原子学模拟、粗粒化技术、准连续描述以及有限元等多层次模拟为一体的统一表述和运作在萌芽和发展之中,目标为洞察物性本质,实现材料结构设计及物性预报。多尺度模型哈密顿表述及约束条件和相关准则的设定以及发展相应算法是其核心问题。本文简要介绍了材料科学中多尺度一多层次耦合中的基本问题,给出多尺度分析方法的一般描述;同时概述相关的处理方案。关于多尺度模型及相关分析计算,着重阐述了参量解析传递模式以及跨层次协同算法,介绍了作者的基本思想,理论计算框架,相关解析表式及部分计算结果。
简介:为了减少计算复杂性,在计算机试验设计中,最近人们提出了一种新的统计方法-拟回归(Owen(2000),AnandOwen(2001),在独立同分布模型中,拟回归不仅能提高计算速度,而且在较好的统计性质,然而,对相关数据模型,这种方法的统计性质并不好,针对这一问题,在不增加计算复杂性的条件下,本文提出一种分块拟回归方法。我们研究分块拟回归的小样本和大样本性质,如无偏性,均方收敛性,强收敛性和渐近正态性。结果表明分块拟回归比原拟回归渐近有效,本文还讨论了曲线拟合的性质,指出了分块拟回归(包括原拟回归)在高维问题中的缺陷,为改善曲线拟合,我们还提出一种修正分拟回归,研究表明,在高维问题中,修正分块似回归是十分有效的。
简介:摘要多功能轨道式自动引导车极大地加速了产业自动化的历程,因而对于RGV动态调度问题的研究和分析一直是业内的焦点话题。本文通过建立相关模型,对动态调度问题加以研究。
简介:语音类别学习是人类重要的认知机制之一,其能降低认知负荷、加快学习速度,以使人更好适应环境。双系统模型是当前语音类别学习的主要理论模型,它假设语音类别学习存在着相互竞争的两个系统,即外显学习系统和内隐学习系统;语音类别学习的研究主要针对人工语音材料和自然性的普通话材料,采用延迟反馈和及时反馈、丰富反馈和简单反馈、组合式发音和随机混合式发音等方式来探讨语音类别学习外显和内隐系统的特点。已有研究主要探究语音类别学习中工作记忆的作用,普通话分类习得和不同人群的语音类别学习特点,未来研究应注意谨慎借鉴知觉类别学习的研究成果,并可在认知研究、老年人视听问题等方面进一步加强。
简介:阐述了雷达相关杂波的模拟方法及其AR谱模型的特性,提出了具有约束条件的修正LEVINSON算法及其AR模型阶数估计方法,同时给出了常用的高斯谱特性的模型阶数估计结果和仿真结果,并与同等条件下的BURG算法的估计结果进行了比较,得到了一些有价值的结论。由于修正LEVIN—SON算法是直接利用给定相关功率谱模型所得到的自相关函数进行AR谱估计的,避免了随机相位因子波动的影响,因此比BURG算法更逼近理想功率谱特性的估计结果。计算机仿真结果也证明,用AR模型来描述常用雷达相关杂波的功率谱特性是正确的;在合理的模型阶数下,AR模型谱的精度满足雷达相关杂波模拟的要求。
简介:摘要目的探讨基于随机森林模型分析内脏脂肪等级的相关指标。方法本研究为横断面研究,选取2021年3—9月在黑龙江省医院健康管理中心进行体检的医院职工(包括在职职工和退休职工)共617例的各项实验室指标以及体成分分析各项指标,按照2∶1的比例将样本分为训练集(411例)和测试集(206例),模型共纳入预测变量110个,使用训练集数据进行随机森林模型构建,测试集数据进行模型验证,选择最优节点数和决策树数目,对构建模型的预测性能进行评价,同时选取重要性在前10位的相对重要因子进行下一步的研究。按内脏脂肪等级,对617名研究对象再次进行分组:内脏脂肪等级正常组和内脏脂肪等级偏高组,进一步分析前10位相对重要因子在组间的差异。结果随机森林模型的最优节点数为39、决策树数目为300。模型在测试集上的准确率为83.3%、精确率为73.9%、灵敏度为89.4%、特异度为78.7%,其受试者工作特征曲线下面积为0.881(95%CI:0.832~0.931)。模型中前10位相对重要因子依次为:体重指数、性别、年龄、尿酸、红细胞计数、单核细胞计数、C肽、癌胚抗原、糖化血红蛋白、谷氨酰转肽酶。内脏脂肪等级偏高组的体重指数、年龄、尿酸、红细胞计数、单核细胞计数、C肽、癌胚抗原、糖化血红蛋白、谷氨酰转肽酶水平均高于内脏脂肪等级正常组(均P<0.05);内脏脂肪等级偏高的发生率男性大于女性(P<0.05)。结论本研究构建的内脏脂肪等级的随机森林预测模型表现良好,内脏脂肪与机体肝功能、胰岛功能、免疫功能的改变均有关系。
简介:摘要胆囊癌是胆道系统最常见的恶性肿瘤,根治性手术切除是目前胆囊癌唯一有效的治疗手段,但效果欠佳。识别胆囊癌患者的关键预后因素,建立一种个体化、准确的生存预测模型,对于胆囊癌患者预后评估、治疗方案选择及临床决策支持具有重要的指导意义。目前常用的肿瘤TNM分期预测价值有限;Cox回归模型是最常用、最经典的生存分析方法,但难以建立预后变量之间的关联关系。列线图及贝叶斯网络等机器学习方法近年来逐渐用于建立胆囊癌的生存预测模型,显示出了一定先进性,但模型的精确度及临床应用仍需要进一步验证。建立我国胆囊癌多中心大样本数据库,基于机器学习算法建立更精准的生存预测模型以指导胆囊癌临床决策是今后研究的主要方向。
简介:本文进一步讨论了两类相关风险模型中破产概率的相关结果,研究了索赔过程为特殊的广义Pois-son过程,索赔额分布为指数分布时生存概率的求解问题。
简介:在连续Gompertz模型基础上,导出了差分形式的Gompertz模型。通过对肿瘤生长数据的模拟,验证了差分形式的Gompertz模型对连续Gompertz模型具有良好的逼近效果;进一步,对其稳定性进行了研究,讨论了模型参数对平衡点稳定性的影响;最后,研究了一类基于差分形式的Gompertz模型的非线性动力系统的长期行为,数值模拟表明差分形式的Gompertz模型的长期行为对模型参数较为敏感。
简介:摘要:构建高校教师与学生的师生关系需要教师要有健康良好的情绪智力。为对高校教师的情绪智力进行深入探讨与研究,本文对国外文献进行了综述,重点梳理和介绍了国外情绪智力的提出、定义、发展历程、理论流派以及主要理论模型。
简介:摘要目的探讨结石相关型胆囊上皮内瘤变的相关因素,并建立其预测模型。方法回顾性分析2013年1月至2018年12月于西安交通大学第一附属医院肝胆外科因胆囊结石行胆囊切除术且术后病理学检查结果提示为慢性胆囊炎或胆囊上皮内瘤变的750例患者的临床病理学资料,其中胆囊结石伴胆囊上皮内瘤变150例,胆囊结石伴慢性胆囊炎600例。男性264例,女性486例,年龄(51.3±14.5)岁(范围:18~90岁)。通过χ²检验、Logistic回归模型筛选胆囊上皮内瘤变的独立相关因素,并建立模型及进行内部验证。将原始数据按照7∶3比例随机分为建模组(526例)和验证组(224例),分别采用列线图及树增益朴素贝叶斯方法建立结石相关型胆囊上皮内瘤变的预测模型,采用一致性指数(C-index)、校准图、受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)及混淆矩阵评估两种模型的预测能力。结果单因素分析结果显示,年龄、病史(年)、胆囊大小、胆囊黏膜是否光滑、胆囊壁是否增厚、结石大小及结石数量是结石相关型胆囊上皮内瘤变发生的相关因素(χ²=19.957、8.599、9.724、9.301、8.341、15.288、9.169,P值均<0.05)。多因素分析结果显示,年龄(OR=2.23,95%CI:1.50~3.31,P<0.01)、胆囊大小(OR=2.11,95%CI:1.17~3.80,P=0.013)、胆囊黏膜是否光滑(OR=1.80,95%CI:1.13~2.88,P=0.014)、结石大小(OR=2.98,95%CI:1.71~5.21,P<0.01)及结石数量(OR=2.14,95%CI:1.34~3.42,P<0.01)是结石相关型胆囊上皮内瘤变发生的独立相关因素。列线图建模组和验证组的C-index分别为0.708和0.696,两种模型建模组AUC分别为70.60%和70.73%,验证组的AUC分别为68.14%和67.47%。两种模型建模组的精确度分别为69.96%和70.72%,验证组的精确度分别为66.96%和67.41%。结论年龄、胆囊大小、胆囊黏膜是否光滑、结石大小及结石数量是结石相关型胆囊上皮内瘤变发生的独立相关因素,基于上述因素建立的列线图及树增益朴素贝叶斯模型可用于预测胆囊上皮内瘤变的发生。