简介：基于大变形理论建立功能梯度材料（FGM）梁运动方程,将梁的横向位移假定为时间函数和梁线性模态乘积之和,利用伽辽金方法离散为非线性常微分方程组;然后,运用等效线性化方法求得随机激励作用下简支约束的功能梯度材料梁均方位移,与NewMark法和蒙特卡罗方法获得的结果对比,验证该等效线性化方法的可靠性.最后讨论材料梯度指数、激励强度和梁长细比对功能梯度材料梁振动响应的影响.

简介：本文以环境监测中的有机物生物氧化降解反应的速率方程表达式的计算为例，介绍了Excel中线性回归计算法的应用，结果表明：用Excel计算，效率高、精度高。

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：针对变量为梯形模糊数的模糊线性规划问题,利用结构元方法定义了一种模糊数的排序准则,讨论了如何将变量是梯形模糊数的线性规划去模糊化,即将含有变量为梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典模糊线性规划.同时,证明了该模型的最优解等价于经典的线性规划的最优解,再利用单纯形法求出最优解.并设计了求解该类模型的算法.通过算例验证了该方法的可行性和算法的有效性,从而为变量模糊的广义模糊线性规划问题的研究提供了新的方法.

简介：目前实验室污染源监测水中铅常常采用电感耦合等离子体发射光谱法,以测定水中重金属铅为例,本文采用Top-Down不确定度评定理念,利用实验室日常质控数据,结合标准样品的线性校准方法（线性拟合法）对其不确定度进行评定。结果表明,测定样品浓度在校准曲线0.200mg/L-3.00mg/L范围时,采用线性拟合法评定的扩展不确定度为0.066mg/L。

简介：根据Q235钢在海南地区第2年的土壤腐蚀试验结果,以及对各试验站土壤化学成分的分析,采用逐步回归的统计分析方法,讨论土壤化学成分与Q235钢腐蚀失重的相关关系.结果表明,土壤中的Ca2+和全氮量与Q235钢的腐蚀失重有较好的相关性,是Q235钢腐蚀的主要影响因素.

简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：通过比较分析正常茭白与灰茭两种膨大表型茎部发育期间的CTK和ABA含量的动态变化，探索茭白茎部菰黑粉菌生长分布与CTK和ABA含量变化的调节关系．本实验以灰茭和正常茭不同发育时期茎部为实验材料，并采用酶联免疫吸附分析法（简称EuSA）测定实验材料内CTK和ABA的含量，结果表明，灰茭茎部CTK含量峰值出现在孢子形成期，可能与灰孢子的增殖有关，而正常茭出现在分蘖期，可能与茭白组织不断分裂有关；ABA激素在灰茭茎部含量一直较高，在孢子形成期后期达到峰值，正常茭在8叶期和膨大期较高，内源激素ABA的高水平表达可能是由菰黑粉菌侵染茭白以及大量繁殖引起的．总体上CTK和ABA在灰茭和正常茭白内的关系不是单一的，而是相辅相成的．

简介：LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法，同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题，是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量，我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分，同时结合正样本学习得到的正面预测评分，从正反两个方面进行综合评测，从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验，表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

简介：气液两相流流型识别对石油和化工等工业生产安全性具有重要作用.目前,基于数学模型的流型识别技术成为了主要的发展趋势.本文在超声波法气液两相流流动规律研究基础上提出了一种基于符号动态滤波的流型识别方法.在垂直管道中对纯水、泡状流、弹状流和环状流四种流型进行了实验.经过对实验数据进行分析处理,结果表明该方法可以有效运用于流型识别,从而为气液两相流流型识别的研究提供了新的思路.

简介：绝热量热仪测试过程中，速率阈值检测方法存在抗干扰能力差及反应起始温度检测值波动较大的问题．文章在绝热量热仪（ARC）的“加热-等待-搜寻”模式下，提出运用温差变化量检测样品反应起始温度的策略．即通过对经典速率阈值检测方法存在的问题以及炉体控温热电偶与样品温度之间参比差值的分析，以参比差值与样品温度的关系构建温差基线并以此修正参比差值，修正后的参比差值的变化量用于衡量样品反应进程．实验结果表明，此动态温差检测方法相比于速率阈值检测方法，其抗干扰能力强，重复性良好，在同等控温精度的实验条件下，能够提前检测到样品的反应起始温度．

简介：马尔科夫预测模型具有＂无后效性＂,即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

简介：伺服电动缸以其优异的定位及推力控制等性能得到广泛的应用,但是目前的测试系统难以对伺服电动缸进行全面的动静态特性及加载性能测试.于是我们设计了一套伺服电动缸综合性能测试系统,其中配置了液压动态加载装置以及相应的控制检测单元,开发了相应的上下位机软件,因此能够对伺服电动缸的行程、精度、推力等重要指标进行快速自动测试,且具还有高效、稳定、操作方便等优点.