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基于NGDR和Logistic模型的高速公路图像雾浓度检测算法
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作者 温立民 杨睿 +1 位作者 聂磊 吴锋 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 北大核心 2025年第3期119-128,共10页
提出了基于Logistic函数拟合S型散点图的雾浓度评定算法。首先,提取LIVE标准图集归一化灰度差-比散点图先验;基于散点曲线与视场雾浓度的一一对应关系,引入Logistic函数并推导出适合回归分析的模型。其次,采用迭代搜索法确定纵向高斯分... 提出了基于Logistic函数拟合S型散点图的雾浓度评定算法。首先,提取LIVE标准图集归一化灰度差-比散点图先验;基于散点曲线与视场雾浓度的一一对应关系,引入Logistic函数并推导出适合回归分析的模型。其次,采用迭代搜索法确定纵向高斯分布的最佳回代样本点,以提高检测精度。最后,建立参数估计(β̂,γ̂)的查找表,采用计算相关系数和遍历搜索查找的方法实现雾浓度等级评定。同场景不同浓度图像样本1的测试表明,真实图像的PM2.5与查找表PM2.5的相关系数达0.99,检测误差小于2.9%;近似场景不同浓度高速公路图像样本2的测试表明,真实图像PM2.5与查找表PM2.5值的相关系数达0.98,检测误差小于1.8;执行效率对比测试表明,本文算法对于300 kB样本图像的处理时间为19.8 s,低于同精度数据驱动的深度视觉算法;检测精度对比测试表明,本文算法优于其它典型算法。 展开更多
关键词 高速公路 图像 雾浓度检测 NGDR logistic模型 回归分析 查找表
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基于logistic-倒J模型的产品需求弱信号演化趋势预测研究
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作者 赵动员 唐中君 韩中亚 《情报杂志》 北大核心 2025年第8期146-152,145,共8页
[研究目的]实现对产品需求弱信号演化趋势的有效预测,以此减少新产品开发的认知偏差,拓宽新产品开发思路。[研究方法]将需求弱信号演化趋势预测问题转化为需求弱信号信息量预测问题,通过需求弱信号信息量的变化映射需求弱信号演化趋势... [研究目的]实现对产品需求弱信号演化趋势的有效预测,以此减少新产品开发的认知偏差,拓宽新产品开发思路。[研究方法]将需求弱信号演化趋势预测问题转化为需求弱信号信息量预测问题,通过需求弱信号信息量的变化映射需求弱信号演化趋势规律。首先提出了能表示需求弱信号S型演化趋势的logistic模型,其次构建了能表示倒J型演化趋势的倒J模型,并利用新能源汽车需求弱信号评论数据验证模型的合理性以及两种趋势的存在。[研究结果/结论]结果表明,需求弱信号演化趋势确实存在S型和倒J型两种情况。研究结果能够提升需求弱信号的演化趋势分析精度,提高企业新产品研发效率。 展开更多
关键词 需求弱信号 演化预测 评论文本 logistic模型 倒J模型 新能源汽车
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基于Logistic回归的砀山春霜冻预测模型研究与应用
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作者 张欣然 《安徽农学通报》 2025年第4期108-112,共5页
本研究利用2011—2018年3—5月砀山国家基本气象观测站日最低草面温度、日最低气温、日最低0 cm地温、日平均相对湿度、日最小相对湿度以及日平均露点温度观测数据和春霜冻资料,使用Logistic回归分析建立春霜冻预测模型,并对预测模型进... 本研究利用2011—2018年3—5月砀山国家基本气象观测站日最低草面温度、日最低气温、日最低0 cm地温、日平均相对湿度、日最小相对湿度以及日平均露点温度观测数据和春霜冻资料,使用Logistic回归分析建立春霜冻预测模型,并对预测模型进行计算和检验,利用MICAPS软件对模型进行应用。结果表明,采用Logistic回归方法得到的影响砀山春霜冻出现的解释因子为日最低气温、日最低0 cm地温以及日平均露点温度,将这3个因子作为变量建立预测模型。该模型的检验准确率和应用准确率均在90%以上。综上,本研究建立的春霜冻预测模型使用方便快捷、预测准确率高,可应用于实际生产。 展开更多
关键词 梨树 春霜冻 logistic回归 预测模型
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基于Logistic模型的广西甘蔗株高生长发育研究
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作者 陆思宇 匡昭敏 李莉 《热带农业科学》 2025年第5期58-62,共5页
以桂柳05/136、桂糖42、桂糖44的新植蔗和宿根蔗为试验材料,通过测定甘蔗生长发育期间的株高变化,结合Logistic模型分析,研究不同种植方式下甘蔗株高的生长发育规律。结果表明:甘蔗株高生长发育趋势呈单“S”形曲线,株高生长终极值与实... 以桂柳05/136、桂糖42、桂糖44的新植蔗和宿根蔗为试验材料,通过测定甘蔗生长发育期间的株高变化,结合Logistic模型分析,研究不同种植方式下甘蔗株高的生长发育规律。结果表明:甘蔗株高生长发育趋势呈单“S”形曲线,株高生长终极值与实测值之间的相关性达到极显著水平(p<0.01);Logistic拟合系数除桂糖44宿根蔗为0.95外,其余均大于0.98。因此,Logistic模型可准确预测甘蔗株高生长发育。通过拟合模型可确定甘蔗株高的发育时间节点,整个生长期可分为3个阶段:(1)伸长初期,即5月前,株高小,生长慢。(2)快速伸长期,生长最旺盛的时期,持续60.4~109.8 d,7月中旬至下旬增长最快,同一品种宿根蔗的起始时间均早于新植蔗,持续时间也更长,其中桂糖44起始时间最早、持续时间最长、最大相对生长速率最小(宿根蔗仅有1.46 cm/d);桂柳05/136起始时间最晚、持续时间最短、最大相对生长速率最大(新植蔗可达3.03 cm/d);桂糖42介于二者之间。(3)伸长后期,即9月后,株高生长渐趋缓慢乃至停止。研究结果可为科学评估甘蔗株高和提高管理水平提供参考。 展开更多
关键词 新植蔗 宿根蔗 株高 生长发育 logistic模型
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发生带状疱疹后神经痛的影响因素的logistic模型分析 被引量:3
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作者 郭洪飞 李文娟 马学良 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第2期251-253,共3页
目的了解带状疱疹后神经痛(postherpetic neuralgia,PHN)的影响因素,为针对性地防治PHN提供依据。方法于2022年1月-12月选取某院就诊的带状疱疹患者480例为研究对象,收集患者的人口学情况、临床相关内容、心理状态、饮食依从性和运动情... 目的了解带状疱疹后神经痛(postherpetic neuralgia,PHN)的影响因素,为针对性地防治PHN提供依据。方法于2022年1月-12月选取某院就诊的带状疱疹患者480例为研究对象,收集患者的人口学情况、临床相关内容、心理状态、饮食依从性和运动情况。采用多因素logistic模型分析PHN发生的影响因素。结果共纳入480人,单因素分析结果显示,年龄较高、皮损面积大、NRS评分高、不用激素治疗、冠心病、饮食习惯不良、缺乏体育锻炼者的PHN发生率较高(P<0.05)。多因素分析结果显示,年龄、皮损面积、激素治疗、冠心病、饮食依从性、体育锻炼是PHN的影响因素(P<0.05)。结论年龄、冠心病、疼痛程度、皮损面积、激素治疗、饮食依从性、体育锻炼影响PHN的发生,根据影响因素采用多种措施开展有针对性健康干预,从而帮助患者正确面对疾病,降低PHN的发生率,提高生活质量。 展开更多
关键词 带状疱疹 神经痛 影响因素 多因素logistic模型
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决策树和Logistic回归模型对体外受精-胚胎移植患者妊娠结局的预测价值比较 被引量:1
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作者 李娜 苗聪秀 +2 位作者 苗卉 李丹 李敏 《暨南大学学报(自然科学与医学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期493-501,共9页
目的:比较决策树和Logistic回归模型对体外受精-胚胎移植(in vitro fertilization and embryo transfer,IVF-ET)患者妊娠结局的预测价值。方法:纳入2021年1月至2022年10月在长治医学院附属和平医院接受IVF-ET的患者350例为研究对象,根... 目的:比较决策树和Logistic回归模型对体外受精-胚胎移植(in vitro fertilization and embryo transfer,IVF-ET)患者妊娠结局的预测价值。方法:纳入2021年1月至2022年10月在长治医学院附属和平医院接受IVF-ET的患者350例为研究对象,根据妊娠结局分为妊娠成功组(215例)和妊娠失败组(135例)。收集患者临床资料,建立IVF-ET患者妊娠结局Logistic回归和决策树预测模型,并在是否基于Logistic回归结果条件下建立决策树分析模型(决策树1和决策树2),采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对模型预测效果进行评价。结果:350例患者中,妊娠成功患者占61.43%,妊娠失败者占38.57%。妊娠失败组年龄≥35岁、不孕年限≥5年、周期次数≥1次、有心理精神障碍的患者比例及HCG日血清孕酮水平均高于妊娠成功组,获卵数≥10枚、受精率≥75%的患者比例及HCG日子宫内膜厚度、优质胚胎数小于妊娠成功组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、HCG日血清孕酮水平、优质胚胎数及心理精神障碍均是IVF-ET患者妊娠结局的影响因素(P<0.05)。决策树模型显示,年龄、HCG日血清孕酮水平、优质胚胎数为IVF-ET患者妊娠结局的影响因素。Logistic回归模型曲线下面积(area under curve,AUC)为0.832,预测敏感度、特异度和准确度分别为87.3%、71.4%、83.5%;决策树1的AUC为0.859,预测敏感度、特异度和准确度分别为85.1%、76.8%、85.6%;决策树2的AUC为0.820,预测敏感度、特异度和准确度分别为83.7%、73.2%、82.4%。决策树1的AUC大于决策树2(P<0.05),但与Logistic回归模型的AUC比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:Logistic回归模型和决策树模型对于IVF-ET患者妊娠结局均有一定的预测价值。 展开更多
关键词 体外受精-胚胎移植 妊娠结局 决策树 logistic回归模型
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复合模型与模糊推理联合的溢流风险分级评估新方法
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作者 廖华林 屈峰涛 +1 位作者 许玉强 魏凯 《天然气工业》 北大核心 2025年第3期140-151,共12页
溢流作为钻井施工过程中的井喷前兆,对其及时准确识别和评估,对于降低井喷发生概率、保障安全高效钻井具有重要意义。为解决当前数据驱动的溢流风险评估模型在复杂地质环境作业中泛化能力不足和评估结果可解释性较差的问题,构建了具备... 溢流作为钻井施工过程中的井喷前兆,对其及时准确识别和评估,对于降低井喷发生概率、保障安全高效钻井具有重要意义。为解决当前数据驱动的溢流风险评估模型在复杂地质环境作业中泛化能力不足和评估结果可解释性较差的问题,构建了具备深度特征挖掘能力的组合卷积神经网络、长短期记忆网络与随机森林算法的复合模型(CNN-LSTM-RF),提取了数据特征、计算风险概率,并采用模糊综合评价方法确定了临界风险概率阈值;然后引入模糊推理,将专家经验转化为模糊规则,优化风险分级边界,提高溢流风险评估的透明度和灵活性;最后形成了一种基于复合模型与模糊推理的溢流风险分级评估方法,并成功将其应用于海上某油田的溢流风险管理。研究结果表明:(1)卷积神经网络(CNN)有效提取了多源数据的局部特征和空间关联,长短期记忆网络(LSTM)则捕捉了数据序列的长短期依赖关系,提升了模型处理复杂数据的能力;(2)模糊综合评价结合正态分布隶属度函数和置信度,能够准确计算临界风险阈值,实现了溢流风险概率的分级标定,提高了评估的可操作性;(3)该方法在低风险和高风险井段钻井溢流识别的准确率达到97.9%,显著降低了固定阈值方法的高风险误判率(降低44.92%)。结论认为,该方法在识别和评估高风险井段及预警方面表现出色,能够提前发出预警信号,在溢流风险分级评估中更加灵活,为实际钻井溢流风险管理提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 钻井风险 复合模型 模糊推理 风险分级 溢流风险 CNN-LSTM-RF Mamdani推理 模糊综合评价
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基于神经网络的深部磷矿岩体可爆性分级模型研究
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作者 柴修伟 李成镇 +3 位作者 盛益明 徐玉萍 徐亮 金胜利 《爆破》 北大核心 2025年第1期71-80,共10页
目前钻爆法仍是深部磷矿开拓掘进和回采的最高效方法。而磷矿钻爆法施工掘进水平长年维持在70~80 m/月,严重制约了掘进效率,因此对深部磷矿工作面开展矿岩体可爆性分级工作至关重要。以湖北宜昌某地下磷矿为研究背景,在现场进行了岩体... 目前钻爆法仍是深部磷矿开拓掘进和回采的最高效方法。而磷矿钻爆法施工掘进水平长年维持在70~80 m/月,严重制约了掘进效率,因此对深部磷矿工作面开展矿岩体可爆性分级工作至关重要。以湖北宜昌某地下磷矿为研究背景,在现场进行了岩体的纵波波速测试,开展了岩石密度、单轴抗压强度和抗拉强度等物理力学性质的测量,得到了白云质条带磷块岩、致密条带磷块岩、泥质条带磷块岩和含碳泥质白云岩4种岩石的密度、单轴抗压强度、抗拉强度和岩体完整性系数4项参数。通过调用Matlab神经网络工具箱,将岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、岩体完整性系数作为输入,以可爆性等级作为输出,采用随机函数法产生大量的训练样本,构建了基于BP神经网络的可爆性评价模型,实现了深部磷矿岩体可爆性分级。分级结果为白云质条带磷块岩和泥质条带磷块岩为中等可爆,致密条带磷块岩和含碳泥质白云岩为难爆。根据分级结果,可对采场爆破参数进行优化,增强爆破效果,降低炸药单耗及矿石大块率,提高深部磷矿开采的安全性及经济效益。 展开更多
关键词 深部磷矿 岩体可爆性分级 随机函数 神经网络模型
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考虑随钻参数的隧道围岩智能分级预测模型
9
作者 林志 吴逸飞 +3 位作者 杨滢 瞿培栋 苟小英 罗伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第15期6510-6519,共10页
围岩分级是隧道工程建设中的核心要素。随着中国机械化和智能化建造技术的迅速发展,基于随钻参数的围岩智能分级方法已成为推动隧道智能化机械施工的关键保障。尤其在西部山区,由于地形复杂、施工难度大,再加上山区隧道机械化施工经验不... 围岩分级是隧道工程建设中的核心要素。随着中国机械化和智能化建造技术的迅速发展,基于随钻参数的围岩智能分级方法已成为推动隧道智能化机械施工的关键保障。尤其在西部山区,由于地形复杂、施工难度大,再加上山区隧道机械化施工经验不足,且现有智能围岩分级方法实用性有限,机械化建造对提升工程质量和有效控制施工风险至关重要。提出一种基于随钻测量参数的智能隧道围岩分级预测方法。以多条特长隧道为研究对象,采集现场随钻参数并进行围岩力学性能测试,构建随钻参数样本库,并通过支持向量回归(support vector regression,SVR)和粒子群优化-反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)智能算法构建围岩智能分级预测模型。研究表明,随钻参数与围岩分级指标的相关系数绝对值|r_(s)|>0.6,显示出显著相关性,其中扭矩和旋转速度与围岩分级指标的相关性最强。使用数据清洗工具建立了包含574份理想样本的标准化参数指标数据库。对比分析智能算法的预测精度,结果表明PSO-BP预测模型的表现最佳。经瞬变电磁(transient electromagnetic,TEM)和隧道地震(tunnel seismic prediction,TSP)超前地质预报验证,基于PSO-BP神经网络的围岩智能分级预测模型能够准确预测围岩分级,为隧道机械化开挖提供可靠的分级支持。 展开更多
关键词 围岩分级 随钻参数 相关性 机器学习 PSO-BP预测模型
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岩体分级的多分类有序因变量Logistic回归模型 被引量:8
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作者 张菊连 沈明荣 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期507-511,共5页
将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到岩体质量分级问题中.从工程岩体实测数据出发,以影响岩体质量的单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数等6个因素为自变量,有序多分类的岩体级别为响应变量,建立岩体分级判别公式.检验... 将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到岩体质量分级问题中.从工程岩体实测数据出发,以影响岩体质量的单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数等6个因素为自变量,有序多分类的岩体级别为响应变量,建立岩体分级判别公式.检验模型拟合优度及预测能力.结果表明,Logistic回归模型性能良好,回判估计的误判率为零,预测准确率高.相比距离判别分析和线性回归分析,Logistic回归分析对变量分布无要求,理论上更适于响应变量为有序多类别的岩体分级问题;模型可以输出岩体属于各级别的概率,为工程设计人员提供更多的岩体质量信息.因而Logistic回归模型是一种更优的工程岩体分级方法. 展开更多
关键词 岩体分级 多分类有序因变量logistic回归 自变量 响应变量
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基于信息熵—Logistic的财务数据异常告警与实证研究——以房地产企业为例 被引量:2
11
作者 梁力军 陈国渔 陈明仪 《会计之友》 北大核心 2025年第2期81-88,共8页
基于国泰安数据库2010—2022年房地产企业的有效财务数据,并划分为正常类和违规类房企,通过信息熵筛选构建告警指标体系,利用Logistic回归分析建模,所构建的模型通过了统计检验。研究表明:(1)运用信息熵—Logistic模型融合构造的告警模... 基于国泰安数据库2010—2022年房地产企业的有效财务数据,并划分为正常类和违规类房企,通过信息熵筛选构建告警指标体系,利用Logistic回归分析建模,所构建的模型通过了统计检验。研究表明:(1)运用信息熵—Logistic模型融合构造的告警模型,告警准确度达88.70%。(2)应收账款周转率、存货周转率、销售净利率及净资产收益率等财务指标对异常财务数据的有效告警具有显著的判定作用,房地产企业应重点关注此类指标。(3)与传统财务分析模型相比,Logistic回归分析在识别房地产企业财务异常方面体现了更高的准确性和实用价值。 展开更多
关键词 房地产企业 财务数据异常 信息熵 logistic回归 告警模型
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基于轻量化YOLOv8-FasterBlock模型的云南小粒咖啡生豆分级方法
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作者 杨红欣 陈越 +6 位作者 裴国权 钱雪英 李沛瑶 朱才英 夏迁 刘自高 吴文斗 《食品科学》 北大核心 2025年第4期268-277,共10页
建立基于轻量化YOLOv8-FasterBlock模型的小粒咖啡生豆分级方法。实验主要收集来自云南的一级、二级、三级以及缺陷小粒咖啡生豆共500 g作为研究对象,混合后采集相应RGB图像作为咖啡生豆分级的数据集。随后对YOLOv8n模型进行改进,重点将... 建立基于轻量化YOLOv8-FasterBlock模型的小粒咖啡生豆分级方法。实验主要收集来自云南的一级、二级、三级以及缺陷小粒咖啡生豆共500 g作为研究对象,混合后采集相应RGB图像作为咖啡生豆分级的数据集。随后对YOLOv8n模型进行改进,重点将YOLOv8n模型中C2f模块的BottleneckBlock替换为FasterNet中的FasterBlock模块,改进后形成新的轻量化YOLOv8-FasterBlock模型。将该模型应用于实验中不同等级咖啡豆分级检测,结果显示,提出的YOLOv8-FasterBlock模型精确率、召回率和平均精度均值分别达到了98.4%、94.3%、97.4%,其检测平均时间为2.4 ms。在后续进行的一系列对比实验、消融实验、轻量化实验以及粘连豆实验,证明了YOLOv8-FasterBlock模型的优越性和结构有效性。YOLOv8-FasterBlock模型在降低模型复杂度的同时,提升了对小粒咖啡生豆的特征提取能力和推理速度,可实现咖啡豆分级快速检测。研究结果可为后续小粒咖啡生豆分级设备的视觉模块部署提供参考,也可以为其他农产品的分级提供理论支持。 展开更多
关键词 小粒咖啡 生豆 YOLOv8-FasterBlock模型 目标检测 分级
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基于综合因子载荷得分法的烤烟群体等级分级模型研究
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作者 蓝周焕 杨美林 +5 位作者 童德文 石三三 林博雅 陈添昌 王旭 江海东 《农学学报》 2025年第1期75-80,共6页
为解决现有烤烟智能分级模型效率较低的问题,以烤烟群体数码图像为处理对象,以不同等级烤烟群体RGB颜色模型偏态参数、Lab颜色模型参数、HSV颜色模型参数、叶面纹理参数等4类31个表型参数为输入变量,构建基于贝叶斯分类算法的烤烟群体... 为解决现有烤烟智能分级模型效率较低的问题,以烤烟群体数码图像为处理对象,以不同等级烤烟群体RGB颜色模型偏态参数、Lab颜色模型参数、HSV颜色模型参数、叶面纹理参数等4类31个表型参数为输入变量,构建基于贝叶斯分类算法的烤烟群体等级分级模型F1。在此基础上,提出并验证以综合因子载荷得分法获得的核心参数作为输入变量所构建的分级模型F2,F2整体准确度达到了82.24%,较F1模型提升了12.82%,且5个等级判定准确度都超过了70%,可为高效、实用烤烟智能化收购系统的开发提供应用基础理论。 展开更多
关键词 因子分析 数码图像复合表型 贝叶斯分类 烤烟等级 群体分级 智能分级模型
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基于Logistic回归与决策树模型的老年多重慢病及影响因素分析 被引量:7
14
作者 董海颖 梁笑笑 何燕 《中国卫生事业管理》 北大核心 2024年第2期208-211,共4页
目的:应用决策树模型和Logistic回归对老年多重慢病影响因素进行分析,为多重慢病的管理和防控提供依据。方法:采用多阶段分层随机抽样方法于青岛、广州、苏州抽取1273名老年人,进行老年多重慢病的问卷调查,分别建立Logistic回归模型和... 目的:应用决策树模型和Logistic回归对老年多重慢病影响因素进行分析,为多重慢病的管理和防控提供依据。方法:采用多阶段分层随机抽样方法于青岛、广州、苏州抽取1273名老年人,进行老年多重慢病的问卷调查,分别建立Logistic回归模型和决策树模型,分析并比较两种分析方法结果的差异性。结果:Logistic回归结果显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素,其中年龄是保护因素(OR<1)。决策树模型显示医疗保险是老年多重慢病的最主要影响因素,其次是吸烟、年龄和婚姻状况。两种模型分析比较结果显示,Logistic回归模型的灵敏度为74.3%,特异度为55.3%;决策树模型的灵敏度为57.2%,特异度为73.3%。结论:研究显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素。结合运用Logistic回归模型和CHAID模型,可以有效筛选老年多重慢病的危险因素,有助于制定针对性措施,加强管理和防控。 展开更多
关键词 logistic回归 决策树模型 老年多重慢病 影响因素
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基于Logistic生长模型的钦蜜9号百香果成熟阶段判别
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作者 林钒 陈登捷 +1 位作者 张德晖 何金成 《福建农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期785-793,共9页
【目的】探究夏季百香果的生长发育与品质形成规律,并对百香果成熟阶段进行判别。【方法】采用钦蜜9号百香果作为试材,测定其横径、纵径、固酸比、可食率、果皮厚度、硬度等理化指标,利用Logistic生长模型分析理化指标随有效积温增长的... 【目的】探究夏季百香果的生长发育与品质形成规律,并对百香果成熟阶段进行判别。【方法】采用钦蜜9号百香果作为试材,测定其横径、纵径、固酸比、可食率、果皮厚度、硬度等理化指标,利用Logistic生长模型分析理化指标随有效积温增长的变化规律,并应用因子分析法对百香果成熟度进行定量评价,最终划分成熟阶段。【结果】通过观测并记录百香果生长过程,发现其纵径、横径变化趋势符合“慢-快-慢”的生长曲线,分析得出百香果在有效积温达到440℃·d时,基本完成果实膨大。随后以固酸比、可食率、果皮厚度、硬度为品质指标,其中固酸比与可食率指标呈现S型增长趋势,果皮厚度与硬度呈现三次函数下降趋势,并且品质指标与有效积温之间存在显著的相关性。利用因子分析方法构建百香果成熟度评价指标I_(M),采用Logistic生长函数建立百香果成熟度数学模型,模型拟合优度达99.25%,计算得出t1、t2、t3等3个生长分界点。最终确定有效积温为475~736℃·d时,果实处于果肉增重阶段;有效积温为736~997℃·d时,果实处于转色阶段;有效积温为997~1200℃·d时,果实处于成熟阶段。【结论】本研究量化分析了百香果成熟度,能够较好划分果肉增重期、转色期、成熟期三个成熟阶段,为百香果适时机械化采摘与贮藏管理提供依据。 展开更多
关键词 有效积温 理化指标 成熟阶段 logistic生长模型 钦蜜9号百香果
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基于Logistic模型的上海青生长模拟三维可视化建模技术
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作者 叶荣 向万娥 +2 位作者 许俊强 章广传 高泉 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第20期49-56,共8页
虚拟作物的三维可视化研究在计算机教学、生态学等领域具有广泛的应用前景,尤其在作物生长过程研究方面更是具有重要意义。针对上海青形态结构复杂、上海青生长可视化不易实现的问题,以上海青作为研究对象,在国内外已有的研究基础上,应... 虚拟作物的三维可视化研究在计算机教学、生态学等领域具有广泛的应用前景,尤其在作物生长过程研究方面更是具有重要意义。针对上海青形态结构复杂、上海青生长可视化不易实现的问题,以上海青作为研究对象,在国内外已有的研究基础上,应用物联网技术对温室大棚进行数据实时采集,并在试验数据基础上构建Logistic方程模拟随有效积温变化的上海青生长模型。通过Logistic模型拟合参数发现,上海青叶长、叶宽、株高3个模型的绝对误差值分别为0~3.88、0~0.28、0~2.72 cm,RMSE值分别为0.09~1.68、0.02~0.15、0.04~1.26 cm,d a值分别为0.20~1.44、0.02~0.12、0.36~1.11 cm,d ap值分别为1.03%~9.69%、1.72%~9.0%和1.4%~16.5%,所建模型精度较高,能较好地预测不同生长周期的上海青生长发育,实现了上海青生长过程的动态三维可视化表达。本研究结果为上海青作物的栽培管理调控和动态生长预测提供了有效的可视化工具,为上海青作物的高产、高效和理想株型筛选提供了技术支撑。 展开更多
关键词 上海青 生长模拟 三维可视化 形态结构 logistic模型 叶长 叶宽 株高 有效积温
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具有Logistic增长和心理作用的随机SIRS传染病模型定性分析 被引量:2
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作者 赵彦军 苏丽 +1 位作者 孙晓辉 李文轩 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期469-480,共12页
基于流行病受环境噪声和心理作用的影响,建立了一类具有Logistic增长和心理作用的随机SIRS传染病模型,目的在于讨论Logistic增长和心理作用对模型全局动力学的影响。首先,通过构造Lyapunov函数并利用Itˆo公式,证明了该模型全局正解的存... 基于流行病受环境噪声和心理作用的影响,建立了一类具有Logistic增长和心理作用的随机SIRS传染病模型,目的在于讨论Logistic增长和心理作用对模型全局动力学的影响。首先,通过构造Lyapunov函数并利用Itˆo公式,证明了该模型全局正解的存在唯一性;然后,在适当的条件下,利用随机Lyapunov函数方法,应用LaSalle不变性原理得到该模型正解存在遍历平稳分布的充分条件。结果表明:环境和心理变化在一定条件下会对疾病起抑制作用。最后,通过数值模拟验证了理论结果的正确性。 展开更多
关键词 SIRS传染病模型 logistic增长 心理作用 平稳分布 遍历性
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依托大单元的“甲状腺激素分泌的分级调节”模型建构教学设计
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作者 陈洁 朱淑芳 《生物学教学》 北大核心 2025年第8期27-29,共3页
依托新课标“内容聚焦大概念”基本理念,以妊娠期女性甲减、甲亢情境为载体,以科学史和科研论文为证据,引导学生在情境中分析思考各内分泌腺的关系,在科学证据中逐步构建“甲状腺激素分泌的分级调节”的概念,进而发展稳态这一核心概念... 依托新课标“内容聚焦大概念”基本理念,以妊娠期女性甲减、甲亢情境为载体,以科学史和科研论文为证据,引导学生在情境中分析思考各内分泌腺的关系,在科学证据中逐步构建“甲状腺激素分泌的分级调节”的概念,进而发展稳态这一核心概念。从病征-机理-病理-药理逐级深化思维,形成稳态与平衡观。 展开更多
关键词 大单元教学设计 建构模型 甲状腺激素 分级调节
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基于有序Logistic回归模型的北京高校男生有氧能力
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作者 李闯涛 高晓嶙 +1 位作者 王昊 王文迪 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6659-6666,共8页
为探索北京高校男生有氧能力的影响因素,通过随机抽样法抽取134名18~25岁北京高校男生,空腹抽静脉血测血液指标,用德国MetaMax 3B系统实时监测气体代谢,通过线性递增方案测得最大摄氧量(maximum oxygen uptake, VO_(2max))相对值。采用S... 为探索北京高校男生有氧能力的影响因素,通过随机抽样法抽取134名18~25岁北京高校男生,空腹抽静脉血测血液指标,用德国MetaMax 3B系统实时监测气体代谢,通过线性递增方案测得最大摄氧量(maximum oxygen uptake, VO_(2max))相对值。采用Spearman相关、有序Logistic回归等分析方法进行分析处理。结果表明:回归方程中影响北京高校男生有氧能力的因素有体重(M)、心率(heart rate, HR)、每搏输出量(stroke volume, SV)、心室射血时间(ventricular ejection, VET)、血红蛋白(hemoglobin, HGB)。方程模型系数综合检验步(step)、块(block)、模型(model)检验的P均小于0.01;拟合优度检验的-2对数似然值(-2LL)为159.374,Cox&Snell R^(2)为0.331,Nagelkerke R^(2)为0.373;方程预测等级1准确率为45.5%,等级2准确率为100%,等级3准确率为100%,综合为81.8%,说明Logistic回归模型性能良好。Hosmer和Lemeshow检验预测值与观望值无显著性差异(P>0.05)。可见北京高校男生定量负荷心功能、血液指标与有氧能力的多元Logistic回归模型拟合度较好,且HR、SV、VET、HGB是预测北京高校男生有氧能力的重要因素。同时研究中受试者无需运动至极限状态,运动强度大大降低,可以有效避免运动风险的发生,回归模型的检验结果良好,适合在大样本人群中推广。 展开更多
关键词 有氧能力 生长和发育 运动 男生 有序logistic回归模型
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高度近视继发脉络膜病变的相关因素Logistic回归分析及风险模型构建 被引量:2
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作者 黄晓寒 唐少华 《眼科新进展》 CAS 北大核心 2024年第1期52-57,共6页
目的基于Logistic回归分析高度近视继发脉络膜病变(脉络膜萎缩及脉络膜新生血管病灶)的影响因素,并根据相关因素构建Nomogram风险预测模型,可为临床治疗提供指导。方法选取2021年1月至2023年1月北京积水潭医院收治的340例(680眼)高度近... 目的基于Logistic回归分析高度近视继发脉络膜病变(脉络膜萎缩及脉络膜新生血管病灶)的影响因素,并根据相关因素构建Nomogram风险预测模型,可为临床治疗提供指导。方法选取2021年1月至2023年1月北京积水潭医院收治的340例(680眼)高度近视患者为研究对象,随机分为A组(170例340眼)、B组(170例340眼)。比较两组患者脉络膜病变发生率,在A组、B组中,根据是否发生脉络膜病变分为a组、b组两个亚组,多因素Logistic回归分析高度近视继发脉络膜病变的影响因素。根据影响因素构建高度近视继发脉络膜病变的Nomogram风险预测模型并进行外部验证。结果在A组、B组中,a组患者年龄、糖尿病占比、眼轴长度、血清转化生长因子-β1(TGF-β1)水平均高于b组,屈光度均低于b组(均为P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄、糖尿病、眼轴长度、血清TGF-β1水平为高度近视继发脉络膜病变的独立危险因素,屈光度为其保护因素(均为P<0.05)。年龄、糖尿病、眼轴长度、血清TGF-β1水平均为高度近视继发脉络膜病变正相关危险因素,屈光度为其负相关危险因素(均为P<0.05)。Nomogram风险预测模型预测高度近视继发脉络膜病变的AUC为0.818,且校准度良好。结论年龄、糖尿病、眼轴长度、屈光度、血清TGF-β1水平为高度近视继发脉络膜病变的影响因素,据此构建的Nomogram风险预测模型对高度近视继发脉络膜病变具有一定预测价值,临床应依据该模型制定治疗方案,以降低继发脉络膜病变发生风险。 展开更多
关键词 高度近视 脉络膜萎缩 脉络膜新生血管病灶 logistic回归 Nomogram模型 转化生长因子-Β1
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