基于体素的形态学分析voxel-based morphometry (VBM)，将结构磁共振图像分割为灰质，白质，脑脊液

多级CFA模型（MLV CFA）建模通过检查因子结构，因子加载和不同层次级别的错误之间的关系，可以进行更复杂的结构有效性研究。 在MLV CFA模型中，一个或多个潜在变量具有两种元素：1）组间元素（级别2或更高级别）和2）组内元素（低级别1）。 组间元素代表模型的一般部分，组内元素代表模型的单独部分。 级别内变化包括单个级别的测量误差方差，这通常将级别内变化的影响扩展到类内相关。 因此，多级CFA生成的结果与通过完全可靠的措施生成的结果相对应。 如果跨级别指定了相同的度量模型，则通过将每个项目的负载定义为跨级别对应项不变，研究人员就可以将跨级别的因子标度等同起来。 因此，不同水平的因素方差可以直接比较。 可以通过将受限制的MLV CFA模型与在每个级别上自由估计的因子负载指定的不受限制的模型进行比较，来评估此受约束的MLV CFA模型的拟合。 在本工作中，将对上述过程的步骤进行全面描述，并详细讨论与MLV CFA的使用有关的其他问题。

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针对实际生产过程中结疤、结垢等原因造成的蒸发器出口物料浓度在线检测不准的问题,在分析蒸发器非线性特性及影响出口物料浓度因素的基础上,建立了基于核偏最小二乘法的出口物料浓度的软测量模型,利用KPLS 有效的非线性特征提取功能,建立了相关直接检测变量与出口物料浓度之间的非线性关系,实现了出口浓度的在线测量.基于工业数据的仿真结果证明,该方法比线性偏最小二乘法更有效,模型精度满足实际生产工艺要求.

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2022-WHU-SIM信息计量学考试复习资料整理 文献信息增长规律 文献信息老化规律 布拉德福定律 齐普夫定律 洛特卡定律 引文分析 网络计量学

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生物式水质监测通常是先通过提取水生物在不同环境下的应激反应特征，再进行特征分类，从而识别水质。针对水质监测问题，提出一种使用卷积神经网 (CNN)的方法。鱼类运动轨迹是当前所有文献使用的多种水质分类特征的综合性表现，是生物式水质分类的重要依据。使用 Mask-ＲCNN 的图像分割方法，取鱼体的质心坐标，并绘制出一定时间段内鱼体的运动轨迹图像，制作正常与异常水质下两种轨迹图像数据集。融合 Inception-v3网络作为数据集的特征预处部分，重新建立卷积神经网络对 Inception-v3 网络提取的特征进行分类。通过设置多组平行实验，在不同的水质环境中对正常水质与异常水质进行分类。结果表明，卷积神经网络模型的水质识别率为 99. 38%，完全达到水质识别的要求。