机翼翼型模型

[font='times new roman'][size=18px][b]模型转移[/b][/size][/font][font='times new roman'][size=18px][b]简介[/b][/size][/font][font='times new roman'][size=16px]模型转移可以定义为光谱数据或校准模型的数学转换，以便使所开发的方法与不同的仪器或不同的测量条件兼容。[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]模型转移[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]的目的是确保在不同情况下获得的[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]模型[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]结果的互换性，而不必对每种情况进行耗时的重新校准。化学计量[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]学[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]用于纠正仪器和环境的差异，如仪器反应功能的变化[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]（[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]由仪器更换部分零件或设备老化[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]引起）[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]、样品的物理或化学组成[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]的[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]改变[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]（[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]例如[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]颗粒[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]大小、表面结构、粘度等[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]）[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]及测量条件的变化[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]（[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]如温度和湿度的变化[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]）等。在本研究中，使用[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]相[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]同的仪器设备采集的在线与离线[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]被解释为测量条件的变化，[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]样品以不同的方式呈现给光谱[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]采集[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]系统。[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]此外，随着光谱采集时间的推移，即使同一样品的光谱也会出现漂移、波长转变、线性或非线性改变等变化，[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]因此[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]建立的校正集模型需要定期进行维护。如果这些变化不通过定期采集新的校正集光谱进行维护，建立的模型会出现不可估量的误差[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]，[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]且在线模型较离线模型的收集需要消耗更多的物料，模型的定期维护需要更多的经济投入。为了提高在线模型的精度，节省成本，减少校正集光谱收集及模型维护带来的经济成本，采用化学计量学方法对离线光谱与在线光谱间模型传递进行研究，提高了模型的精度和稳定性。[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]离线模型的建立验证了便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]用于流化床混合过程[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]API[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]含量监测的可行性。由于物料的动态特性及其他影响因素的干扰，在线模型精度较低。此外，随着光谱采集时间、环境等的推移，即使同一样品的光谱也会出现漂移、线性或非线性改变等变化，[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]故建立[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]的校正集模型需要定期进行维护。如果这些变化不通过定期采集新的校正集光谱进行维护，建立的模型会出现不可估量的误差，给生产和检验带来不可估量的损失，且在线模型较离线模型的收集需要消耗更多的物料，模型的定期维护需要更多的经济投入。为了提高在线模型的精度，节省成本，减少校正集光谱收集及模型维护带来的经济成本，[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]针[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]对流化床混合过程中建立的[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]API[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]含量[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]定量分析模型，采用化学计量学方法对离线光谱与在线光谱间模型传递进行研究，提高了模型的精度和稳定性，将模型转移后建立的新模型用于中试生产过程[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]API[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]含量的在线监测，实现了实验室到中试应用的理论和实践研究。[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]目前，模型转移方法主要包括两大类：光谱数据的模型传递法和结果校正的[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]模型传递法[/size][/font][font='times new roman'][size=16px][color=#080000][73, 74][/color][/size][/font][font='times new roman'][size=16px]。其中光谱数据的模型传递包括光谱吸光度及波长（或波数）的校正两个方面。在诸多模型传递方法中，分段直接标准化法[/size][/font][font='times new roman'][size=16px](Piecewise direct standardization,[/size][/font][font='times new roman'][size=16px] [/size][/font][font='times new roman'][size=16px]PDS)[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]是最常用的方法之一，也是常用的评价模型传递新方法的参比方法，在模型传递方法中占有重要地位。另一个常用的方法是分段反向标准化法[/size][/font][font='times new roman'][size=16px](Piecewise reverse standardization,[/size][/font][font='times new roman'][size=16px] [/size][/font][font='times new roman'][size=16px]PRS)[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]。[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]PDS[/size][/font][font='times new roman'][size=16px][color=#080000][75, 76][/color][/size][/font][font='times new roman'][size=16px]法和[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]PRS[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]法在原理相同的，但数据转换方向不同。[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]PDS[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]法是将辅仪器[/size][/font][font='times new roman'][size=16px](slave instrument)[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]的光谱数据向主仪器方向转换或者将精度低的光谱数据向精度高的方向转换，[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]PRS[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]法相反，是将将精度高的光谱数据向精度低的方向转换。[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]采用化学计量学方法对离线光谱和在线光谱间模型传递进行研究，提高了模型精度，节省了校正集收集及模型维护成本，实现了由实验室到工厂实际应用的理论和实践研究，具体计算过程如图所示，研究内容主要包括：[/size][/font][font='宋体'][size=16px]①[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]流化床混合过程中，标准离线光谱[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]([/size][/font][font='times new roman'][size=16px]Xstatic[/size][/font][font='times new roman'][size=16px])[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]的收集和标准在线光谱[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]([/size][/font][font='times new roman'][size=16px]Xdynamic[/size][/font][font='times new roman'][size=16px])[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]的收集。[/size][/font][font='宋体'][size=16px]②[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]通过标准离线光谱[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]([/size][/font][font='times new roman'][size=16px]Xstatic[/size][/font][font='times new roman'][size=16px])[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]和标准在线光谱[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]([/size][/font][font='times new roman'][size=16px]Xdynamic[/size][/font][font='times new roman'][size=16px])[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]建立转换矩阵[/size][/font][font='times new roman'][size=16px][b]F[/b][/size][/font][font='times new roman'][size=16px]。[/size][/font][font='宋体'][size=16px]③[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]将采集到的校正集样品离线光谱[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]X[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]static[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]([/size][/font][font='times new roman'][size=16px]cal[/size][/font][font='times new roman'][size=16px])[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]通过转换矩阵得到新的校正集建模光谱[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]X[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]static[/size][/font][font='times new roman'][size=16px](fit)=[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]Xstatic[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]([/size][/font][font='times new roman'][size=16px]cal[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]) [/size][/font][font='times new roman'][size=16px][b]F[/b][/size][/font][font='times new roman'][size=16px].[/size][/font][font='宋体'][size=16px]④[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]将得到的校正集光谱矩阵[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]X[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]static[/size][/font][font='times new roman'][size=16px](fit)[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]用于建立校正集模型，用于未知样品的预测。[/size][/font][font='宋体'][size=16px]⑤[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]模型传递后与原在线模型及离线模型的比较。[/size][/font][font='宋体'][size=16px]⑥[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]将模型转移后的模型用于中试流化床混合过程在线监测并对测量结果进行评价。[/size][/font][align=center][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/09/202009102207075705_1626_3890113_3.png[/img][/align][align=center][font='times new roman']模型转移计算流程图[/font][/align]

[font=宋体][size=18px]首先必须说明，本人不是相关专业的人士，仅提供一些思路供大家探讨。早在SARS初期，我就想过这个问题，当初一些阶段性的预判和实际走向比较吻合，应该说应用数学模型模拟传染病的发展进程应该是可行的。根据最新的数据，确诊人数已经超过4万，样本数量完全适合做数理统计。[/size][size=14pt][img=,690,370]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/02/202002121018594572_2547_3389662_3.jpg!w690x370.jpg[/img][size=18px]根据权威统计数据（数据来源：丁香医生，下同）可以看出，湖北的病死率自1月27日起基本上是一条直线（全国的病死率也接近一条直线，但是考虑到湖北权重太大，可以不具体分析）。我猜，这个病死率可能与患者年龄构成正相关。[/size][img=,690,376]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/02/202002121019137282_273_3389662_3.jpg!w690x376.jpg[/img][size=18px]上图是新增确诊及疑似病例的趋势图，对于这两个数据，我一直有疑虑。我对原图做了一些处理，把疑似病例的数据和确诊病例的数据相加，其中蓝点是相加值，绿点是趋势点。2月5日时，两者相加的值在原图中溢出（红点表示），棕色点是2月10日的新增预测值，估计合计在6000左右。从1月21日开始起势，到2月5日达到顶峰，这个时间间隔差不多正好14天。为此我请教过相关专业的同事，他说多数急性传染病的周期是14天（统计规律得出的经验），这也是为什么检疫隔离周期是十四天的原因。啰嗦半天就一句话——数学模型模拟，应该靠谱。[/size][b]【统计基数】[/b][size=18px]我认为统计基数应该考虑疑似病例，疑似病例应该有一定概率转换成确证病例。T=nS+CT是统计基数的总数（染毒者），n是概率，S是疑似，C是确诊。现在手头没有excel版的每日数据，否则n应该已经可以算出来了。[/size][b]【传染指数】[/b][font=宋体]俗话说得了灰指甲，一个传染俩，这里传染指数就是2，产生的传染人数变化趋势就是1，3，7……子子孙孙无穷尽。这个数值在传染病领域有定义——R0，也叫基本传染数，或者基本再生数,英文为Basic reproduction number.什么意思呢?就是一个人得病,可以传染给多少个人。这显然是一个指数。[b]【再传概率】[/b]感染病毒的我分了四种情况：染毒不发病不再传、染毒不发病再传、染毒发病不再传，染毒发病再传。请教同事，感染的过程是这样的：1.病毒需要先跟人体免疫系统干一仗，干不过就不发病，而且干不过的话也没力气再让别人感染病发；2.第一关过了，聪明的智商占领高地了，人体开始发病，调动第二级的免疫系统对抗，这个时候传染性最强，传染的威力更大。其中传染性最强说的是一个概率问题，传染威力最大说的是强度问题。3.免疫系统（有可能借助医疗辅助）干赢了病毒，治愈或自愈，病毒彻底败退（现在来看，大概是14天）；4.没干赢……大家可以脑补一下非洲大草原一些动物族群的发展兴衰，对于病毒也是一样优胜劣汰，打赢硬仗的族群能发展壮大，需要足够的密度（种群数量）和强度（种群质量）。具体到武汉和湖北，无疑是密度足够了。我想这能解释为什么湖北省外疫情相对乐观，死亡病例较少。第一阶段从统计角度来说，应该有一个时间，例如T0。再整理一下思路。假设只有一个染毒者，传染指数是2，那么第一阶段的总染毒人数是可以计算出来的（等比数列求和）。过了这个阶段（所谓潜伏期），有一部分人开始发病，概率是P1。这一部分人成为毒源，而第一阶段未能成功让患者发病的病毒族群偃旗息鼓黯然退出。发病者携带的病毒族群能力强，可能让更多的人感染并发病，概率是P2。而且自己终于坚持不住，要去看病了。这个时间是T1，根据咱们日常的经验，这个T1通常是两三天。他们把医生感染了，并进而感染了其他已经在医院的病人和家属。这时候第二阶段被感染的人开始发病……爆发疫情。隔离措施开始，传染指数削减到接近零。要做的事情就是，通过疑似、确诊、病死的单日数据拿出来，选取合适的时间段（周期14天），把n、T0、T1、R0、P1、P2等大致的拟合出来。武汉的病死率离群严重，估计存在大量的染毒未发病人员（居家隔离，这个数据应该很大而且无法追溯），真正决胜的日子应该是2月5日+14-T0。能想到的就是这些了，期待数学高手！[/font][/size][/font]

如何建立数学模型讲授人：中国计量科学研究院研究员 倪育才 在测量不确定度评定中，建立数学模型也称为测量模型化，目的是要建立满足测量不确定度评定所要求的数学模型，即建立被测量Y和所有各影响量X间的函数关系，其一般形式可写为: Y=f(X1，X2，…，Xn) 可以说，建立数学模型是进行测量不确定度评定最关键的第一步，也是许多初学者在进行测量不确定度评定时遇到的第一个困难。 《测量不确定度表示指南》(GUM)在摘要介绍测量不确定度评定步骤时，首先就提到要建立数学模型，并说:“The function f should contain everyquantity, including all corrections and correction factors, that can contributea significant component of uncertainty to the result of measurement. ”。其意是数学模型f中应包含所有对测量结果的不确定度有影响的修正值和修正因子。也就是说，数学模型中应包含所有应该考虑的影响量，而每一个影响量将对测量结果贡献一个值得考虑的不确定度分量。因此一个好的数学模型，其中所包含的影响量和此后不确定度评定中所考虑的每一个不确定度分量应该是一一对应的。这样建立起来的数学模型，既能用来计算测量结果，又能用来全面地评定测量结果的不确定度。 要找出每一个影响量与被测量之间的函数关系，往往是很困难的，有时简直不可能得到两者关系的解析表达式。于是许多初学者往往将测量中用来获得被测量的计算公式作为数学模型而列出。例如在各种测量中，最经常采用的方法之一是比较测量。将被测量值y和参考标准所提供的标准量值s相比较，通过测量两者之差Δ可以计算出被测量y。于是在已经发表的各种测量不确定度评定的文章中，经常见到将y=x+Δ作为数学模型的情况。但在进行不确定度评定时，则又往往脱离数学模型而重新考虑各个不确定度分量。这样的数学模型对测量不确定度评定实际上毫无帮助。 在某些特殊情况下(例如某些检测项目)将计算公式作为数学模型可能是允许的，但一般说来不要把数学模型简单地理解为就是计算测量结果的公式，也不要理解为就是测量的基本原理公式。两者之间经常是有区别的。 从原则上说，似乎所有对测量结果有影响的输入量都应该在计算公式中出现，但实际情况却不然。有些输入量虽然对测量结果有影响，但由于信息量的缺乏，在具体测量时无法定量地计算它们对测量结果的影响。也有些输入量由于对测量结果的影响很小而被忽略，故在测量结果的计算公式中也不出现，但它们对测量结果的不确定度的影响却可能是必须考虑的。因此如果仅从计算公式出发来进行不确定度评定，则上述这些不确定度分量就可能被遗漏。当然，在某些特殊情况下如果所有其他不确定度贡献因素的影响都可以忽略不计时，数学模型也可能与计算公式相同。 对于不同的被测量和不同的测量方法，数学模型的具体形式可能差别很大，但实际上都可以用一种比较系统的方式来给出数学模型，或者说可以给出数学模型的通式。 根据测量误差的定义:误差=测量结果-真值。同时误差又可以分为随机误差和系统误差两类，且三者之间的关系为:误差=系统误差+随机误差。于是可以得到: 真值=测量结果-误差 　　=测量结果-系统误差-随机误差 由于修正值等于负的误差，于是上面的关系式就成为: 真值=测量结果-系统误差-随机误差 　　=测量结果+系统误差的修正值+随机误差的修正值 实际上，真值就是想得到的被测量的测量结果，于是上式可写成 被测量=测量结果+系统误差的修正值+随机误差的修正值 例1:对于常见的量块比较测量，若ls为标准量块的长度，Δl为测得的两量块的长度差，于是被测量块长度lx的计算公式为: lx=ls+Δl 由于测量时量块的温度通常会偏离标准参考温度20℃，考虑到温度和线膨胀系数对测量结果的影响，计算公式成为: lx=ls+Δl+lsδαθx+lsαsδθ 式中α和θ分别表示线膨胀系数和对标准参考温度20℃的偏差；脚标“s”、“x”分别表示标准量块和被测量块；以及δθ=θs-θx和δα=αs-αx。 考虑到量块测量点可能偏离量块测量面中心点对测量结果的影响，数学模型成为: lx=ls+Δl+lsδαθx+lsαsδθ+δl 将此数学模型和上面给出的通式相比较就可以发现，等式右边的第一、二项ls+Δl即是由测量得到的未修正的测量结果。等式右边的第三、四项lsδαθx+lsαsδθ是对由温度偏差所引入的系统误差的修正值，在本例中这两项的数值十分小而可以忽略，但它们对测量结果不确定度的影响是必须考虑的。等式右边的最后一项δl，是表示由于测量点可能偏离量块中心对测量结果的影响。测量点的偏离对测量结果引入随机误差，因此最后一项实际上是对该随机误差的修正值。由下图可见两者之间的对应关系。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/10/201310181455_471725_2771427_3.jpg 例2:砝码校准，将被测砝码的质量与具有相同标称值的标准砝码相比较。若被校准砝码和标准砝码的折算质量分别为mx和ms，测得两者的质量差为Δm，于是被校准砝码折算质量mx的计算公式为: mx=ms+Δm 考虑到标准砝码的质量自最近一次校准以来可能产生的漂移Δmd，质量比较仪的偏心度和磁效应的影响Δmc，以及空气浮力对测量结果的影响δB后，其数学模型成为: mx=ms+Δm+δmd+δmc+δB 模型中等式右边的第一、二项为未修正的测量结果。该测量不存在值得考虑的系统误差，也就是说，在数学模型中不存在对系统误差的修正值。等式右边的第三、四、五项为对三项随机误差分量的修正量。与数学模型通式之间的对应关系为:http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/10/201310181455_471726_2771427_3.jpg 在建立数学模型时，未修正的测量结果和系统误差的修正值通常都能比较容易地得到解析形式的数学表达式。惟有随机误差的修正值无法得到其解析形式的表达式。因此只能在数学模型中简单地加上一项，表示对随机误差的修正值。根据随机误差的定义，无限多次测量结果的随机误差的平均值等于零，因此这些项的数学期望为零。也就是说，增加这些修正值后不会对被测量的数值有影响。需要知道的是这些修正值的可能取值范围，通常可以由测量者的经验或

模型转移就不多说了，以下为定性模型转移http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/03/201703111950_01_3197261_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/03/201703111950_02_3197261_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/03/201703111950_03_3197261_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/03/201703111950_04_3197261_3.jpg