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机器学习方法和线性随机效应混合模型在纵向数据预测上的对比
Compare Machine Learning Methods and Linear Mixed Models with Random Effects of Longitudinal Data Prediction
 [PDF]

李红梅,
Hans Journal of Data Mining (HJDM) , 2015, DOI: 10.12677/HJDM.2015.53006
Abstract:
本文针对牛奶中所含蛋白质的纵向数据,利用R软件,运用机器学习方法中的决策树、boost、bagging、随机森林、神经网络、支持向量机和传统处理纵向数据的线性随机效应混合模型做预测对比。变化训练集并进行八折交叉验证,对得到的标准均方误差分析可知:对于该数据,无论是长期预测(训练集更大)还是短期预测,传统的方法远远不如机器学习方法,机器学习方法有很好的稳健性。
This study investigates the longitudinal data of protein in cows by using linear mixed models with random effects and other methods including six machine learning methods (trees, boost, bagging, random forest, neural networks, support vector machines) with R software and makes compassion and prediction for the data. According to the change of the training set and via 8-fold cross va-lidation, it analyzes the mean square error and shows the traditional linear mixed models with random effects method is inferior in general to the machine learning method no matter for the long-term or short-term forecasting. Here long-term forecasting corresponds to the larger size of training sets and smaller size of testing sets in machine learning terminology. Also, machine learning methods are stable.
A New Algorithm for Estimating Stochastic Volatility Model and the Application in Shanghai Stock Market
随机波动模型参数估计的新算法及其在上海股市的实证

LIU Feng-qin,WU Xi-zhi,
刘凤芹
,

系统工程理论与实践 , 2006,
Abstract: In this paper,A new markov chain monte carlo algorithm for estimating stochastic volatility model is given.And the new algorithm is compared with old algorithms.Then authors apply stochastic volatility model to analyze the volatility of Shanghai stock market by the new algorithm.Empirical results indicate that stochastic volatility model performs well.On the other hand empirical results also indicate that price limit have much effect on the persistence of volatility.
健康和病变关节软骨的傅里叶变换红外光谱显微成像及Fisher判别
,张学,曰超,尹建华,XIA,Yang
分析化学 , 2015, DOI: 10.11895/j.issn.0253-3820.141029
Abstract: 傅里叶变换红外光谱显微成像(FTIRI)可同时获得样品的红外光谱和形貌信息,其与化学计量学方法结合,可实现生物组织中主成分含量及分布的定量研究。本研究采用FTIRI技术结合主成分分析(PCA)以及Fisher判别算法对正常和病变的关节软骨进行鉴别分析。对关节软骨切片进行实现FTIR扫描及光谱分析,再利用SPSS软件对软骨的光谱(矩阵)进行主成分分析,根据主成分得分矩阵构造分类函数,结合Fisher判别算法对样本进行分类识别。正常和病变的关节软骨样品识别准确率高达95.7%(初始案例)和94.3%(交互验证案例)。本方法可准确有效地辨别关节软骨是否发生病变,为监测骨关节炎的发生和修复提供参考。
外部压力对学生的数学及科学成绩效应的纵向研究---非参数分位回归方法
田茂再,,李远,周朋朋
应用概率统计 , 2008,
Abstract: 过去,许多研究主要集中在学生的经济背景与心理因素对其成绩的影响方面.然而,很少注意到外部压力对学生成绩的影响,诸如来自家长与同学方面的压力.本文重点放在这一有趣而且很重要的主题上,利用非参数分位回归中的``双核''法对美国青年人进行了深入地纵向研究,得到了几个很有趣的发现.这些研究的方法、结果不光对学生家长有用,而且对教育政策制定者与咨询者也有所裨益.
棕榈壳焦co2气化过程中反应性及结构特性研究
常国璋,黄艳琴,,阴秀丽,
燃料化学学报 , 2015,
Abstract: ?850℃下,利用管式炉制备了不同转化率的棕榈壳co2气化焦,通过热重分析仪研究了气化焦的co2气化反应性,采用比表面积分析、拉曼光谱、x射线荧光光谱和扫描电镜-能谱等分析手段,考察了气化焦孔隙结构、碳组成、矿物元素含量与分布随转化率的变化。结果表明,在co2气化过程中,随着转化率的提高,棕榈壳气化焦固定碳的含量逐渐降低,有序化碳的相对含量为0.30~0.33,对气化过程起到一定的抑制作用;灰分含量逐渐增加,但气化反应指数rs呈现先降低后升高的过程。转化率小于23%时,rs与气化焦比表面积的变化趋势一致;23%<转化率<31%时,rs基本不变;31%<转化率<68%时,比表面积随转化率线性增加,rs取决于孔隙比表面积、矿物元素催化2个因素的协同作用,当转化率>56%时,该催化作用变得明显,同时碳的有序化程度开始降低;转化率>68%时,rs主要受矿物元素的催化作用控制。
Approximate and Asymptotic Confidence Intervals for Epdemiologic Rate under Inverse Sampling
逆抽样下流行病发病率的逼近与渐近置信区间

TIAN Maozai,WU Xizhi,LI Yuan,ZHOU Pengpeng,
田茂再
,,李远,周朋朋

系统科学与数学 , 2008,
Abstract: One of the important tasks in epidemiological investigations is to estimate the prevalence of the disease. As confidence interval estimator is one way to represent how ``good" an estimate is, it is an important reminder of the limitations of the estimates. In this paper, we'll explore seven approximate and asymptotic confidence interval estimators for epidemiologic rate underinverse sampling. Extensive comparisons of their performance is completedby Monte Carlo simulation. To facilitate further the application of the results given in this paper, we present lots of tables which clearly indicate the minimum required number of cases for the ratio of the expected size of a confidence interval. Simulation results show that these approximate and asymptotic methods are better than exact ones for interval estimation of the epidemic rate $p$ in the case of the stability of coverage probability and size. Applications to real data are also presented.
高性能LiFePO4/碳纳米笼锂离子电池正极材料
冯瑞,王立伟,,,杨立军,,胡征
化学学报 , 2014, DOI: 10.6023/A14030227
Abstract: 以具有高比表面积、分级孔结构和优良导电性的碳纳米笼(CNCs)为载体,制得了粒子尺寸为10~25nm且高度分散的LiFePO4/CNCs复合物.以LiFePO4/CNCs复合物作为锂离子电池的正极材料,在0.1C倍率下首次放电比容量达到163mAh·g-1,15C和30C倍率下的放电比容量可达96和75mAh·g-1;在15C倍率下循环200圈后,其放电比容量仍保持在92mAh·g-1,显著优于LiFePO4/CNTs复合物.这些结果表明,LiFePO4/CNCs复合物具有优异的倍率性能和循环稳定性,是一种性能优良的锂离子电池正极材料,其性能源自CNCs载体的高比表面积、分级孔结构和优异导电性以及LiFePO4颗粒的纳米化和高结晶度.
原子核物理学的重要发现

科学通报 , 1957,
Abstract: 两位年轻的中国留美理论物理学家李政道(美国哥伦比亚大学教授)和杨振宁(美国普林斯顿大学高等研究院教授),去年根据重介子蜕变实验的一些结果和理论上的深入考虑,指出原子核理论中的宇称守恒定律可能并不适用于弱相互作用。在他们去年10月发表的论文(原载 Physical Review,104,254(1956),译文见本刊本期161页)里,提出了几个可以
原子核物理学的重要发现

科学通报 , 1957,
Abstract: 原子核物理学的重要发现中国农业科学院成立我国参加国际地球物理年的工作计划中国地质学会第二次全国代表大会第四纪学术会议中国古生物学会举行第八届学术年会中国建筑学会第二届全国代表大会中国科学院植物研究所学术委员会成立中国科学院应用化学研究所学术委员会第二次会议苏联第七次原子核能谱会议第一届全苏放射化学会议
十字花科植物HSP22基因同源序列的克隆与进化分析
程影,黄锐,钟新民,,学龙,王五宏,李必元,刘智宏
南京农业大学学报 , 2012, DOI: 10.7685/j.issn.1000-2030.2012.04.008
Abstract: 采用PCR克隆技术,根据已报道的拟南芥的AtHSP22基因全长及其他物种同源序列设计特异引物,在十字花科植物大白菜、普通白菜、芥菜型油菜、甘蓝型油菜、花椰菜、芥菜、荠菜、萝卜3个属10个物种中成功克隆得到耐热相关基因HSP22的同源序列10条。序列比对分析表明这些同源序列的相似性达89.3%以上,所推导的氨基酸序列相似性达92.1%以上。由进化树可直观地看出,芸薹属与荠属亲缘关系最近,首先聚为一类;其次与萝卜属、拟南芥属聚为一类。由氨基酸序列预测的高级结构存在明显差异,且无规则卷曲最多,α-螺旋均在30%以上,因而属于α结构蛋白。
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