精华内容
下载资源
问答
  • 部署了一个非市场离散选择实验(DCE)模型,其中包含四选项属性束。 在该区域内五个病区的382名随机抽样的受访者中,每个人都获得了“现状”选择。 结果表明备选方案2; 社区管理的WQTS成为53.9%的首选。 其次,...
  • 作为具体的核系统,我们选择了μ-→e-转换实验的终止目标,即J-PARC的PRIME / PRISM实验的48 Ti核和J-PARC的COMET的27 Al。 Fermilab的Mu2e。 设计这些实验的目的是在寻找带电轻子混合事件时将单个事件的灵敏度降低...
  • 如何处理在在PowerDesigner中创建数据库概念模型时面板上的Association以及后面的图标是灰色的,鼠标点击后也没有反应的问题 在做数据库实验报告时,当想要使用Association时候,发现这个图标是灰的,而且后面的一个...

    如何处理在在PowerDesigner中创建数据库概念模型时面板上的Association以及后面的图标是灰色的,鼠标点击后也没有反应的问题

    在做数据库实验报告时,当想要使用Association时候,发现这个图标是灰的,而且后面的一个也是灰的,点击也没有任何反应。就如下图所示
    👇
    在这里插入图片描述

    解决方法:在打开一个CDM的Diagram的情况下,
    找到tools->model option->model setting->notation->选择 E/R+Merise

    展开全文
  • 引入二氧化碳还原反应、碳与蒸汽反应的平衡常数方程,并考虑地下气化过程中瓦斯涌出、地下水渗入、工作面采出率、炉体排水、围岩散热和煤气泄漏等特有因素的影响,建立了一种适宜煤炭地下气化过程的计算模型....
  • 项目反应原理通过各种指标的变化,可以看出难度、区分度等项目特征,从而起到指导项目筛选和编制测验等作用。实验选择BILOG-MG软件进行分析,通过x2指标分析在3种模型下的数据,明显看出3PML的模型具有优势。
  • 模型首先在知识增长网络中择优选择并连接定位节点, 以确定知识的主要理论来源, 然后在定位节点的邻居节点中随机选择节点并进行连接, 反应知识的内聚性和知识创造者的领域限制, 过程模型最终形成兼具前述两种结构...
  • 模拟医疗垃圾在超临界水中热解的实验研究,公彦猛,王树众,选择聚乙烯和纤维素的混合物作为医疗垃圾的模型。利用超临界水间歇式反应釜,对聚乙烯和纤维素的混合物进行了水热分解实验研究。
  • 在1 L搅拌釜反应器(高径比2.5)中首先排除了内外扩散的影响(搅拌转速>400 r/min,空速>7 000 mL/(g·h)且粒径μm),然后通过正交试验进行了30组反应动力学实验,条件如下:503~553 K,1.0~4.0 MPa,8 000~20 000 mL/(g...
  • 提出了经典的控制方法和基于模型的控制方法,用于模型选择,评估和整个控制系统的设计。 介绍了用于多模式生物物理伤口愈合治疗控制系统的实验设计,以建立剂量反应相互作用,以开发治疗应用和设备设计。
  • 在这项研究中,我们考虑了由于... 通过这种公式,我们研究了系统的理论行为,包括反射时间,热传导的影响,观察到的反射中的生物学潜伏期,反射时的能量消耗以及为此目的选择实验条件的策略。从测试数据推断模型参数。
  • 为进一步揭示煤层瓦斯吸附特性,选择典型矿井煤样进行不同温度(40,50,60,70,80℃)下煤样瓦斯等温吸附实验,采用准一级、准二级、颗粒内扩散以及Elovich等吸附动力学模型分析瓦斯等温吸附规律及机理,进而探讨温度对煤...
  • 开发大豆种子出苗模型为生产者提供了一种工具,可用于种植日期选择和预测幼苗出苗。 在这项研究中,温度对大豆种子出苗的影响被量化,建模和验证。 在不同温度,20°C / 12°C,25°C / 17°C,30°C / 22°C,35°C...
  • Boost参数选择

    2019-04-02 21:51:50
    为了提高Boost 变换器的暂态性能,减小非最小相位反应引起的负调对系统的影响,利用 脉冲波形积分法建立了Boost 变换器工作在电感电流连续模式下的小信号数学模型,获得...仿真和实验结果验证了参数选择设计的合理性。
  • 在这项工作中,我们探索了用于校正RS模型的整体标量场的后向反应的影响,该反应用于修改最轻的KK引力子与位于可见麸皮上的标准模型场的耦合。 在这种修改过的背景几何中,我们显示出最轻的KK引力子与SM物质场的耦合...
  • 实验选用两参数的逻辑斯蒂模型,使用BILOG来模拟数据和参数估计。选择其中30个考试结果进行分析,得出平均能力值θ为1.266 6,呈正态偏易分布,而且相比传统测试长度缩短了39.00%,平均难度系数b为-0.5241属于偏易。结合...
  • 采用碱性氮化物喹啉为模型化合物进行加氢实验,利用10 m L固定床加氢装置对制备出的催化剂进行了评价,结果表明:磷化镍催化剂加氢能力高于硫化态催化剂,能将大部分喹啉优先加氢饱和成十氢喹啉,降低了1,2,3,4-四氢喹啉...
  • 已有的药品安全性评价方法需要知道各参数之间的联系,且过程复杂,或者人为选择统计模型。针对这种情况,提出了药物不良反应(ADR)监测的新方法——基于种群密集度的基因表达式编程算法。该算法在进化中适时计算...
  • 为此,我们提出了一种基于图灵反应扩散模型的图像分割新方法,其中时间和空间模式是自组织的。 图灵条件为描述3D结构提供了可靠的工具。 此外,使用所提出的方法,检查了高脂/高胆固醇饮食喂养的大鼠的正弦曲线模式...
  • 由于分数阶微分算子的阶数必须通过大量的实验人为确定,因此选择通过计算局部方差来反应图像局部纹理复杂度,自适应地确定分数阶微分的阶数。实验表明:自适应分数阶偏微分算子不仅继承了TV模型的优点,并且在保持...
  • 火电厂选择性催化还原法(SCR)反应器内的气流分布及还原剂的浓度分布直接影响其脱硝效果,以某660 MW火电机组SCR装置为研究对象,采用计算流体动力学软件STAR-CCM+对其进行一体化的模型建立、网格划分和模拟计算等工作,...
  • 概览

    2016-06-19 18:15:00
    应用 算法 分类 垃圾邮件检测、图像识别 SVM、K近邻、随机森林... 回归 药物反应、股票价格 ...客户细分、实验结果分组 ...PCA、特征选择、NMF(非负矩阵分解) ...模型选择 (目标...

     

      应用 算法
    分类 垃圾邮件检测、图像识别 SVM、K近邻、随机森林...
    回归 药物反应、股票价格

    SVR、岭回归、Lasso

    聚类 客户细分、实验结果分组

     K-means、谱聚类、均值偏移

    降维 可视化、提高效率

     PCA、特征选择、NMF(非负矩阵分解)

    模型选择 (目标)通过调参提高准确性

     (方法)网格搜索、交叉验证、metrics

    预处理  

     preprocessing、feature extraction

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/sxbjdl/p/5598525.html

    展开全文
  • 实验中,45例精神分裂症患者和55例正常被试参与了实验,原始特征为反应时间、准确率、转换代价、干扰、年龄和性别等17个特征,利用Relief算法进行特征选择,并利用支持向量机(SVM)对不同的特征组合进行分类。...
  • 长期基线实验反应堆+大气实验。 在这项工作中,选择了黄金和发现渠道来调查T违规行为。 在观察T违反的同时,我们规定,如果无菌参数值等于从反应堆+大气实验获得的值,则中子工厂以50 GeV的能量工作时,有可能...
  • 为了研究氢气在煤液化油中的溶解规律和煤液化反应过程中的氢耗,选择煤液化油中几种代表性物质的混合组分十六烷-四氢萘、四氢萘-喹啉、十六烷-喹啉作为溶剂,利用平衡液相取样法气体溶解度测定装置,测定了氢气在上述...
  • 实验浓度和时间条件下,假单胞杆菌降解苯酚呈现零级反应,在有黑碳的体系中,苯酚降解速度为5.77 mg.L-1.h-1,在无黑碳的体系中,苯酚降解速度为2.67 mg.L-1.h-1,黑碳促进了细菌降解苯酚,加大苯酚的降解速度。实验在有...
  • 新策略的主要优势是在反应机理未知或难以获取的情况下,建模完全由历史进程的少量样本空间完成,避免了传统催化剂研发过程中"试错实验"的盲目性和偶然性。通过对两种不同建模方法、三种不同SVR超参数优化策略在Cu-Zn-...
  • 同时利用前几个时刻的最优非支配抗体解集建立新的预测模型来预测产生新时刻的初始抗体种群,进一步提高了算法对环境变化的反应能力.此外,通过引入基于两种不同的父代个体选择策略而改进的差分交叉算子来加快算法的...
  • 使用参数研究为3 mm的平均气泡尺寸选择合适的模型常数。 为了确保可行的解决方案,提出了针对单个上升气泡和气泡群的实验数据进行验证的方法。 考虑到具有2D和3D分析的参考,以便根据典型的几何参数和平均场值比较...
  • 至于选择哪种设定,往往取决于研究者本身的偏好,知识背景,或者对问题的第一反应。 接下来的事情就顺理成章了,推导数学模型和相关公式以及算法步骤,然后设计程序进行实验。当然少不了再拉上几个相关工作
    很多做research的朋友喜欢top-downapproach,包括我自己。就是说,在开始一个topic的时候,在第一时间就设定了大体的formulation,model又或者methodology。至于选择哪种设定,往往取决于研究者本身的偏好,知识背景,或者对问题的第一反应。

    接下来的事情就顺理成章了,推导数学模型和相关公式以及算法步骤,然后设计程序进行实验。当然少不了再拉上几个相关工作,比较一番。如果自己的设计很幸运地有明显的improvement,于是非常满意,开始写paper(在不少情况下,paper的理论部分甚至提前写好了)。可是,如果不work呢?通常大家会采取下面一些方法中的一种或者几种:

    观察实验结果,猜想几个不work的原因,然后回头局部调整模型和算法;
    换一下数据集,看看能不能work
    祭起“终极法宝”——调参数,人工修改或者写脚本遍历,直到找到一组work的参数为止。不过,那些作为“绿叶”用的参照算法,通常是没有这种待遇了。
    无论如何,你总算把实验搞定了。但是,为什么work呢?除了几条曲线,你总得找一些“让人信服”的理由。在我所在的领域,有一些理由几乎是万能的,因而普遍出现在paper里面:

    以前的算法,不考虑某某因素,而这个因素是很重要的,我的算法考虑了,所以效果更好
    以前的算法,把某些因素分开考虑,但是它们实际上是相关联了,我的算法把它们结合在一起,体现了这种关联关系,所以更好
    以前的算法是线性的,但是这个问题本身明显是非线性的,我这里用了非线性的方法,所以更符合实际。为了进一步解释清楚,还画出一些二维或者三维的toy samples,显示出线性和非线性有“多么巨大的差别”
    以前的方法用的是参数化模型(比如高斯分布),而现实世界明显不是这样子,我这里采用非参数化模型,能更准确地逼近实际分布
    主流方法大都采用某某算法完成某个步骤,或者某某特征来描述某个方面,其实这个算法或者特征在这里不太适合,我换了一个更适合的或者更“先进”的。
    还有很多,不一而足。总体来说,就是增加了某方面的复杂性,推广了模型,或者把某些部分变得更加时髦,数学更深。正因为多了东西可以调节,只要花上足够时间去设定参数,还是有很大机会能找到一组能得到improvement的参数的。可是,这种improvement是不是真正有意义呢?是不是足够significant,以至于所增加的复杂性是值得的呢?

    我们的世界总是无限复杂的,和无数的因素相关,这些因素又总是有某种联系。我们的前辈们留给我们的最好的方法,就是从问题中分离出最关键的要素,和最重要的关系,而非不断地增加价值不大的因素,建立意义不大的联系。

    我并不是一个完全拒绝复杂,但是我个人觉得对复杂性的增长应该慎重。每增加一个要素,都应该是基于对问题的深入分析,而不是先入为主的设想和冠冕堂皇的理由。这不完全是知识能力的问题,更多的是一种治学态度——是不是愿意安心下来对问题本身进行深入细致的解剖,找出问题本身的关键所在,而不是脱离问题预先构想某种“漂亮”模型或者“巧妙”方法,并且通过上面所述的种种方法推销出去。

    研究是一种创新的过程,广拓思路是必须的。但是真正有价值的novelty应该是建立在对问题本身的深入理解,确实发现了别人忽略的关键因素,或者主流算法的真正不足,并且创造性地提出解决方法。这需要持之以恒的努力。真正经得起考验的学术价值,源于解决还没有被解决的问题,而不是使用了某种所谓别人没用过的“新颖”方法来解决本来已经解决的问题,又或者给模型加入某个要素来取得非实质性的性能改进。

    上面所说的这些问题,几乎都发生在我的身上。而汤老师的很多建议,其实正是指出了这些问题,却没有被我认真思考,反而总是以为只要理论做得高深,模型设计得精巧,就是好的工作。来了MIT之后,更多地阅读一些有历史价值的文章(现在看CVPR反而比较少了),接触一些更加solid的工作。许多有重要贡献的工作,往往未必有很炫的方法和模型,但是,其对于问题本身的深入发掘和洞察却令我惭愧。

    要做真正的学问,首先要戒除浮躁。
    展开全文
  • 而冷链中断风险下库存事件petri网模型可以用Extendsim进行仿真实验,得到需求变化大及提前期较小的企业容易发生中断风险,最后通过Extendsim优化模块求出最小成本下冷库的最大库存以更好地控制中断风险。结论:petri网...

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 49
精华内容 19
关键字:

反应选择模型实验