分类： 物理学 >> 核物理学 提交时间： 2023-09-04 合作期刊: 《核技术》
摘要： β衰变寿命是原子核的基本物理性质之一，在原子核物理与核天体物理中都起着重要作用。本文利用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，BNN）方法预测原子核的β衰变寿命及其不确定性。研究发现，在神经网络输入层引入β衰变能以及与原子核对效应相关的物理量，并采用β衰变寿命的对数作为网络输出，可以显著提高学习精度。对于寿命小于1 s的原子核，其预言精度约为0.2个数量级，取得了与BNN方法学习β衰变寿命的实验值和理论值的对数之差相当的精度。当外推至未知核区，其预言的β衰变寿命在误差范围内与其他理论模型的结果符合较好，尤其是对于Z≳50的原子核。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 在逆问题的参数识辨中，测量信息包含的信息量直接影响参数的重构精度，如何度量测量信息中的信息量，对选取参数识辨所需的测量点个数具有重要的指导作用。根据贝叶斯方法，将体现先验信息的先验概率和反映测量信息的似然概率融合得到待识辨参数样本出现的概率，结合信息熵和最大熵计算评价因子，将评价因子用于描述参数识辨前带有误差的测量信息所包含的信息量。计算实例表明，该计算方法可以有效地描述误差环境中的测量信息，对实际应用中测量信息的选取具有重要的指导意义。
分类： 物理学 >> 核物理学 提交时间： 2024-02-21
摘要： 气体X射线偏振测量是指一类用于测量软X射线偏振的探测器。这些探测器的系统效应会引入残余调制，导致源的偏振检测结果出现系统偏差。本文讨论了这些系统效应及其在Polar2/低能X射线偏振探测器(LPD)的气体微通道像素探测器(GMPD)原型中的校准和校正。此外，我们提出了一种算法，该算法将参数化与蒙特卡洛模拟和贝叶斯迭代相结合，以消除残余调制。数据校正后，不同能量点的残余调制已降至1%以下，并观察到偏振度与调制度之间存在良好的线性关系。校正后调制度的改善范围为2%至15%，结果超过了5 keV以上的IXPE。
分类： 力学 >> 力学其他学科 提交时间： 2024-04-19 合作期刊: 《应用力学学报》
摘要： 由于螺栓结构中存在复杂的微观特征,数值模型中无法避免的会引入不确定性。针对螺栓设计中参数不确定性量化问题,一种基于高精度模态综合法的螺栓连接组合结构随机模型更新方法被提出。首先考虑高阶剩余模态的影响,推导了适用于螺栓组合结构弹性交界面的高精度模态综合法; 之后,在贝叶斯推理框架下,通过组合结构的自振频率和振型的概率分布,建立螺栓连接参数的后验概率密度函数,并借助DRAM(delayed rejection adaptive metropolis)抽样方法量化参数的不确定性。数值算例表明,针对各子结构之间自振频率差别较大的结构,与模态综合法相比,本研究方法在较少子结构模态参与的情形下,也可以保证良好的模型更新结果。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2019-03-01
摘要： 测量工具的测量不变性是在潜变量框架下进行多组比较的前提条件。贝叶斯渐近测量不变性方法基于贝叶斯思想的优良特性，通过为参数的跨组差异提供合适的先验分布，放宽了传统的多组验证性因子分析方法对跨组差异的严格限制。同时避免了传统方法容易导致模型拟合过差、修正过程繁琐及一类错误率上升等问题，具有极高的应用价值。文章总结并介绍了渐近测量不变性方法的原理及优势，同时通过实例展示了该方法在Mplus软件中的具体分析过程。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-12-05 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】在科学合作网络的发展及主要社区发现方法的基础上, 提出发现合作网络社区信息的方法。【方 法】以情报领域部分相关期刊 2012 年–2016 年发表论文的共著网络为实验数据, 基于贝叶斯对称非负矩阵分 解方法, 结合自动相关确定稀疏压缩原理, 实现社区数量的自动获取, 并在分解过程中应用对称矩阵分解原理。 【结果】通过与现有方法的比较与分析, 本文方法得到较好的实验结果。【局限】网络数据获取中未引入学者甄 别的优化方法。【结论】本文提出的方法能有效解决合作网络社区发现需求。
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