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借助MATLAB加速科研进程

卓金武

MathWorks 中国

steven.zhuo@mathworks.cn

3

内容提要

基于MATLAB平台的科研进程方法论

MATLAB科研数据分析方法

MATLAB数学建模方法

MATLAB科研优化问题处理方法

基于MATLAB的科研中的数值模拟与仿真

基于MATLAB的科研成果的展示与汇报

4

科研项目流程

数据 建模 优化 仿真 发布

MATLAB 平台

5

MATLAB科研整体方案

科学计算 MBD

数据 优化

建模 开发

设计 仿真

建模 开发

6

集成

代码实现

测试和验证

基于模型设计流程(MBD)

详细设计

Environmental Models

Control Algorithms

Mechanical Electrical

Supervisory Logic

从仿真模型自动产生代码直接部署到产品目标处理器上:

• 微控制器• FPGA

• PLC

调研报告 需求说明

MCU DSP FPGA ASIC

Structured

Text

VHDL,

VerilogC, C++

PLC

7

科学计算典型流程

Reporting and

Documentation

Outputs for Design

Deployment

ShareExplore & Discover

Data Analysis

& Modeling

Algorithm

Development

Application

Development

Files

Software

Hardware

Access

Code & Applications

Automate

8

数据分析在科研过程中的位置

数据 建模 优化 仿真 发布

MATLAB 平台

统计

可视化

回归

学习

9

数据分析流程及方法

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120

5

10

15

20

25

30

35

40

数据

统计分析

可视化

数据处理与建模

缺失值 去噪 回归

假设检验

分布率神经网

络

)sin( 654

2

321 xxxy

10

数据可视化

Basic Histogram Custom Number of Bins By Group With a Normal Distribution Fit

3D Histogram Scatter Plot Pie Chart

>> load fisheriris

Box Plot

11

J F M A M J J A S O N D0

10

20

30

40

Month

Days

TS

1

2

3

4

5

柱状图的变换

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120

5

10

15

20

25

30

35

40

12-by-6

Colors

Annotations

Tick marks

Tick labels

12

假设检验

130 140 150 160 170 180 190 200 2100

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

Height [cm]

Men

Women

ttest

ttest2

vartest

vartest2

vartestn

ztest

ttest

ttest2

ztest

>> [h,p,ci,stats] = ttest2(hmen,hwomen,0.05,'right')

ttest

ttest2

normal

distributions

testing

means

unknown

variance

comparing

two samplesttest2

13

回归方法

1990 1995 2000 2005 20103.5

4

4.5

5

5.5

6

6.5

7

Year

Con

sum

ptio

n [

106

barr

els

/day]

Data

Model

)sin( 654

2

321 xxxy

14

逐步回归

2

54

2

3210 CHCHCHW

2

54

2

3210 CHCHCHW

stepwiselm

15

分类方法

0

20

40

60

80

100

Per

cent

age

Bank Marketing Campaign

Misclassification Rate

N

eura

l Net

Logi

stic

Reg

ress

ion

Dis

crim

inan

t Ana

lysi

s

k-ne

ares

t Nei

ghbo

rs

Nai

ve B

ayes

S

uppo

rt V

M

Dec

isio

n Tr

ees

Tree

Bagg

er

No

Misclassified

Yes

Misclassified

16

聚类方法

1. K-means

2. 层析聚类

3. 神经网络

4. Fuzzy C-Means

5. 高斯混合聚类

最佳算法

17

建模在科研过程中的位置

数据 建模 优化 仿真 发布

MATLAB 平台

统计

可视化

回归

学习

机理建模

数据建模

18

建模方法

机理建模

数据建模

理论推导

回归、训练

19

燃油消耗建模

目标:

– Model BSFC* =

f(Engine Speed, Engine Load)

方法:

– 从多种数据源获取数据

– 执行数据探索

– 数据曲面拟合1000

2000

3000

40005000

0.2

0.4

0.6

0.8

0

200

400

600

800

1000

SpeedLoad

BS

FC

*BSFC = Brake Specific Fuel Consumption

20

优化在科研过程中的位置

数据 建模 优化 仿真 发布

MATLAB 平台

统计

可视化

回归

学习

机理建模

数据建模

参数优化

数值优化

选型优化

目标优化

21

优化工具箱求解器

线性

• LINPROG

• BINTPROG

二次

• QUADPROG

非线性

• FMINCON

• FMINUNC

• FMINBND

• FMINSEARCH

• FSEMINF

最小二乘

• LSQLIN

• LSQNONNEG

• LSQCURVEFIT

• LSQNONLIN

非线性方程求解

• FSOLVE

• FZERO

多目标规划

• FGOALATTAIN

• FMINIMAX

22

-2

0

2

-3-2

-10

12

3

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

x

Peaks

y

全局优化算法

多起点算法

全局搜索

模式搜索

遗传算法

模拟退火算法Local minima

Global

minima

23

仿真在科研过程中的位置

数据 建模 优化 仿真 发布

MATLAB 平台

统计

可视化

回归

学习

机理建模

数据建模

参数优化

数值优化

选型优化

目标优化

数值仿真

系统仿真

24

水体污染过程模拟

连续污染源中心扩散示意图 (a)

x方向污染物浓度 /(mg/L)

y方向污染物浓度

/(m

g/L

)

16 18 20 22 24 26

50

60

瞬时点源中心扩散示意图 (b)

x方向污染物浓度 /(mg/L)

y方向污染物浓度

/(m

g/L

)

40 45 50 55 60 65

20

30

连续污染源水下 10米扩散示意图 (c)

x方向污染物浓度 /(mg/L)

y方向污染物浓度

/(m

g/L

)

14 16 18 20 22 24 26 28

45

50

55

60

65

瞬时点源水下 10米扩散示意图 (d)

x方向污染物浓度 /(mg/L)

y方向污染物浓度

/(m

g/L

)

40 45 50 55 60 65

20

30

25

热场分布模拟

26

发布在科研过程中的位置

数据 建模 优化 仿真 发布

MATLAB 平台

统计

可视化

回归

学习

机理建模

数据建模

参数优化

数值优化

选型优化

目标优化

数值仿真

系统仿真

报告论文专利产品应用

27

实例: 电池测试数据处理

目标:– 处理电池测试数据，以用于精确的参数估

计和模型建立

方法:– 导入并对数据进行可视化

– 自动执行数据处理流程

– 以不同的形式分享结果

相关工具箱:

– MATLAB

– Statistics Toolbox

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 45007.5

8

8.5

9

9.5

10

10.5

Time (s)

Voltage (

V)

Raw Data

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500-0.01

0

0.01

0.02

0.03

Time (s)

Curr

ent

(Am

p)

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 40008

8.5

9

9.5

10

10.5Voltage Data

Time (s)

Voltage

Original Data

Smoothed Data

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

subTime

subC

urr

ent

subCurrent vs. subTime

Excluded subCurrent vs. subTime

untitled fit 1

28

量化交易系统

29

Q&A

30

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