因果推断在钢铁企业能耗诊断应用中的探索

以钢铁企业焦化厂工序能耗的管理和诊断为例，运用因果推断并辅以神经网络、线性回归等数据分析方法探索影响焦化工序能耗上升或下降的原因。因果推断分析方法不但能够识别、跟踪影响工序能耗的关键指标，还能够对长尾指标与工序能耗的因果关系进行量化比较分析，通过数据手段结合人的主观经验的方法为企业能耗管理技术人员提供新的分析手段。     

0?1膨胀负二项回归模型在COVID?19疫情分析中的应用

在公共卫生等应用领域，经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况. 为更好地拟合这类数据，采用0?1膨胀负二项分布及其回归模型进行分析. 在数据扩充基础上，结合Pólya?Gamma潜变量对模型参数进行贝叶斯推断. 最后，对我国湖北省2019冠状病毒病(COVID?19)死亡数据集进行分析. 研究表明，0?1膨胀负二项回归模型能够达到更好的拟合效果.     

从形状语法逻辑到建筑空间生成设计

利用案例分析并基于对偶图的思路提出了一种诠释建筑空间的方式,在此基础上进一步研究了空间组织逻辑与设计的关系,并通过一个案例证明了通过改变空间组织逻辑对建筑空间进行操作的可行性,为后续研究转化为计算机代码并进行生成设计建立基础.     

基于深度高斯过程的多元类别数据分布估计

多元类别数据的可能取值会随向量长度的增长呈指数级增长,从而造成数据稀疏性问题。通过将观察数据嵌入到连续空间中训练识别数据之间的相似性,构建多元类别数据的线性高斯隐变量模型和类别隐高斯过程(CLGP)。在CLGP模型基础上,建立小样本多元类别数据分布估计的多元类别深度隐高斯过程模型,并结合蒙特卡洛采样的变分推断方法对模型进行参数优化。实验结果表明,与CLGP模型相比,该模型分布估计精确度有所提升。     

基于贝叶斯推断的复杂系统可靠性分析

随着武器装备系统日益复杂,成本越来越高,大量的全面系统测试逐渐变得不可行,很难得到大量的可靠性信息,可靠性的统计分析与评估面临着挑战。提出一种基于贝叶斯推断的复杂系统可靠性分析方法,介绍贝叶斯推断以及基于贝叶斯推断的复杂可靠性分析步骤。利用事件树图对复杂系统结构进行建模,归纳可用的数据类型,对组件随机模型和先验分布进行描述。利用马尔科夫蒙特卡洛方法对模型进行求解;构建计算示例验证方法的可行性与有效性。该方法适用于不同的建模粒度,可以灵活地融合专家知识、全系统测试数据、子系统和组件级数据,一致性地估计系统、子系统和组件的可靠性参数。     

阳高方言的人称代词

通过对阳高方言人称代词的表现形式、基本意义与语法功能以及复数形式表单数意义三部分的分析,得出阳高方言人称代词的独特之处:三身人称代词都是用A、B两套语音形式来表示不同的语法意义与作用,在语义上二者呈互补分布;三身人称代词的单复数都有尊称形式;复数形式表单数意义。     

论汉民族思维对汉语语法的影响

思维和语言关系密切,不同的思维模式会使语言表现出不同的特征,不同的语言结构则会体现出不同的思维方式。由于地域环境、民族特点和上千年的历史发展积淀,汉民族在思维上形成了重意的特点,在表达对象时体现出重意的思维。汉语语法是汉语的结构规则,是汉民族长期使用汉语抽象化的思维成果,与汉民族思维有着密切的关系。汉民族重意思维在汉语语法中有着突出的反映。     

切削力系数辨识的贝叶斯推断方法

快速标定斜角切削力系数的方法在切削力建模中得到了广泛应用,但该方法忽略了系数辨识过程中的不确定性因素。针对此问题,提出了一种基于贝叶斯推断的切削力系数辨识方法。推导了镶齿面铣刀铣削力解析模型,给出了快速标定斜角切削力系数的线性回归方法。通过马尔科夫链蒙特卡罗方法从切削力系数的后验分布中生成样本,然后基于贝叶斯推断方法评价切削力系数的变化。在给定的实验条件下,分别用线性回归方法和贝叶斯推断方法进行切削力系数辨识,将计算得到的铣削力与实验铣削力值进行对比,结果表明贝叶斯推断方法具有更高的预测精度。