李航飞
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：辽宁科技大学理学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 间歇发酵非线性酶催化混杂动力S系统及参数辨识
- 2015年
- 在微生物间歇发酵生产1,3-丙二醇的过程中,不能根据实验确定甘油和1,3-丙二醇跨膜运输方式。本文以此为背景,建立相应的非线性酶催化混杂动力S系统,进而以胞外物质浓度的相对误差为性能指标,以非线性酶催化混杂动力S系统为约束条件,建立参数辨识模型,并证明辨识模型最优解的存在性。利用粒子群算法对参数辨识问题进行求解,推断出甘油和1,3-丙二醇最有可能的跨膜运输方式是主被动运输相结合。
- 李晓红吕艳玲李航飞冯恩民修志龙
- 关键词：参数辨识1,3-丙二醇
- 基于核岭回归方法的恒星大气物理参数的自动测量被引量：3
- 2020年
- 我国大科学工程项目LAMOST巡天计划每观测夜能获取多达数万条天体光谱数据,天文学家通过对天体光谱的分析观察可以获取有效的天文信息用于天文学或天体物理学的研究。而针对海量数据,寻找自动方法分析天体光谱并进行天体各种物理参数的测量就具有重要研究意义和价值。这一课题也吸引了许多学者进行研究,但目前所尝试的算法和相应结果仍然需要进一步改进,针对这一需求深入研究了核岭回归(KRR)方法在恒星大气物理参数(包括有效温度、表面重力和金属丰度)自动测量方面的应用,特别是在我国大科学工程项目LAMOST所释放光谱数据上的应用。核岭回归是岭回归算法的进一步发展,而岭回归是最小二乘方法的一种变形,其具有解决高维多重共线性问题的能力。所以KRR方法适合于处理高维的天体光谱信息,从LAMOST的第五期释放数据中随机选择了2万条被识别为恒星的光谱数据用于实验测试,该数据既包含低信噪比数据,也包含高信噪比数据(g,r,i波段平均信噪比最低至6.7,最高到793)。首先,本文对光谱进行预处理,包括三个步骤:(1)利用小波变换对光谱数据进行去噪处理;(2)因为LAMOST采用的是后期修正的流量定标设计,所以还通过流量归一化来避免部分光谱流量值不准确的问题;(3)由于每条光谱维数高达数千维,利用主成分分析方法(PCA)对光谱进行了降维。然后,利用KRR方法建立了光谱数据和标准化后的三大参数值之间的回归模型。最后,通过设计进行不同的组合实验对KRR算法模型进行了测试分析,并与经典算法支持向量回归(SVR)进行了对比。综合所有实验结果显示KRR方法对应的有效温度、表面重力和金属丰度的测试平均绝对误差分别为82.9897 K,0.1858 dex和0.1211 dex,优于SVR的144.2308 K,0.1886 dex和0.1246 dex。特别是KRR在温度测试结果上有较大优势,由此表明KRR方法�
- 李航飞屠良平胡煜寒刘昊赵健
- 关键词：天体光谱
