逐差法处理实验数据的应用

逐差法是一种常用的数据处理方法,本文详尽地从理论上论述了逐差法的使用条件和一些需要注意的问题,并以普物实验“声速的测量”为例加以说明。     

三种常用方法处理实验数据不确定度评定的讨论

以伏安法测电阻为例，分别用作图法、逐差法、最小二乘法对实验数据进行了处理，并比较了这三种常用的处理实验数据方法的不确定度的评定．     

<牛顿环测量透镜曲率半径>实验数据的微机处理

介绍了用ＱＢＡＳＩＣ和ＴｕｒｂｏＣ程序，通过逐差法处理《牛顿环测量透镜的曲率半径》的实验数据     

如何运用逐差法处理数据

指出了用逐差法处理数据时的适用条件,讨论了用逐差法处理数据时一些需要注意的问题.     

一种改进的逐差法数据处理方法

在物理实验或测量实践中,经常碰到一类通过自变量等间隔变化来获取测量数据的问题,基于简单臬术平均法及通常的和逐差法处理这类问题不能得到合理的结果,以充分利用原始测量数据的基础上,运用最小二乘同了合理的相关量的平均计算公式,并最后得到了较为简法的结果。     

多管落球法测液体黏度实验的探讨

多管落球法测液体黏度实验，关键是测定满足无限宽广条件下小球下落的时间。针对该实验常用的作图法徒手画线，随机性很大，很难准确测量的问题。文章对多管落球法测液体黏度实验的数据处理作了改进，介绍了作图法、逐差法、最小二乘法并相互比较，得出了逐差法是最好方法的结论。     

逐差法处理实验数据的研究

本文介绍了逐差法处理物理实验数据的基本方法和适用范围,表明了逐差法处理实验数据的优点.     

落球法测液体黏滞常量实验结果的不确定度评定

结合落球法测黏滞常量实验,分析了物理量测量结果的表示问题。讨论了2类不确定度的计算方法,给出了多次直接测量值总的不确定度由A类不确定度分量和B类不确定度分量通过＂方和根＂法合成,总的不确定度u=（uA2＋uB2）～（1/2）的结果。     

牛顿环曲率半径测量的多种数据处理方法

用读数显微镜测出干涉圆环直径。在重复性测量时用标准不确定评定测量结果;在复现性测量条件下用逐差法、加权法、一元线性回归法等方法处理实验数据。比较不同测量条件下对透镜曲率半径测量结果优劣的评定。     

大学物理实验中测量不确定度的评定与方差合成

在大学物理实验中，常常要通过对多个独立的物理量的测量来得到所要求解的物理量。这样在实验数据的处理过程中，每个独立的测量量的不确定就成为对最终测量结果总的不确定度的一个重要判据。本仅就普通物理实验教学中不确定的评定和合成方法谈一些体会。     

覆冰导致连续倒塔事故中“事故源塔”的应力分析

就某一工程实例，通过有限元软件，分析极易成为这类连续倒塔事故的“事故源塔”的承载能力．结果表明在设计最大覆冰条件下，对一旦出现倒塔、掉串、断线等事故，极有可能导致连续倒塔事故的“事故源塔”进行受载分析，对不满足强度要求的适当采取强化措施，可以在设计阶段降低灾害发生的几率，甚至避免此类恶性事故的发生，提高线路安全运行的能力．     

索引表与逐步回归算法的改进与应用

对索引表算法进行了改进。主要是对原始数据文本按列循环读入一维数组之中，先对一维数组利用冒泡法进行排序，再利用索引表和最小二乘法对原始数据进行R估计，然后对拟合方程的自变量进行了高阶构造，利用主成分分析方法寻求主要影响因素，并结合最小二乘法，从而实现对逐步回归方法的替代。而后，根据以上计算原理建立了搜索最优方程的计算流程，采用这一计算流程可以查找异常值，然后利用EM算法对异常值进行了调整。     

一类特殊线性方程组的解法及其应用

本文讨论了用逐步调整法求解,由一定条件构成的一类特殊线性方程组及其在生产组织与计划问题中的应用。     

低时间复杂度的极化码译码算法

极化码的串行抵消列表(successive cancellation list,SCL)译码算法是目前应用最广泛的译码算法,但是复杂度和时延很高.为了降低时间复杂度,提出了一种基于综合检测(syndrome check,SC)的快速SCL译码与球形列表(list sphere decoding,LSD)译码相联合的办法,简称SC-SCSL(syndrome check successive cancellation sphere list)译码.该算法避免了SCL译码在不同路径的相同节点同时满足综合检测时,极易导致结果出错的情况,仿真结果表明,在同时满足综合检测时性能与SCL相差不大;同时联合了LSD译码,来降低时间复杂度.在几乎不损失性能的情况下,相比于循环冗余协助下的串行抵消列表(cyclic redundancy check aided successive cancellation list,CA-SCL)译码降低了50％～55％的时间复杂度.     

基于极快速模拟退火与网格逐次剖分的微地震定位算法研究

提高微地震定位的可靠性是水力压裂微地震监测中的关键环节,现有的震幅叠加网格逐次剖分定位方法在处理高频微地震信号时容易出现定位失常。针对上述问题,本文在基于网格逐次剖分定位算法的基础上对定位算法进行了改进,提出了极快速模拟退火与网格逐次剖分联合的微地震定位算法。该方案首先采用极快速模拟退火算法在三维目标区域内搜寻能量聚焦较高的圆形区域,然后再利用网格逐次剖分方法在区域内寻找能量聚焦最大值点。合成数据实验表明,当微地震信号频率在100Hz~200Hz时,其定位可靠性与计算效率明显优于现有的网格逐次剖分算法。     

基于路径长度的Logit型随机用户均衡模型

为了克服传统路径选择模型内在的IID假设,将考虑路径长度的Logit模型(path-sizelogit,PSL)引入随机用户均衡模型,构建了基于PSL的SUE模型.通过数学证明该模型的解与随机用户平衡解的一致性,以及模型解的唯一性.基于PSL的SUE模型考虑了路径长度的因素,从而可部分消除由于传统Logit模型对误差项的IID假设而引起的IIA问题.设计了MSA算法作为模型的求解算法,对比分析了考虑路径长度的Logit型随机用户均衡模型和传统Logit型随机用户均衡模型的分配结果,结果表明,在SUE模型中采用PSL模型能够处理各个路径之间长度的差异性.     

基于高光谱的大叶女贞叶片水分定量测定

较传统水分化学检测法相比,高光谱是一种新兴的简单、快速、无损、原位的绿色检测方法.大叶女贞是一种具有经济、医药、欣赏价值的树种,研究价值较高,然而有关高光谱对其的研究鲜有报道,将其作为研究对象,利用可见近红外高光谱采集40个叶片样本的高光谱数据,利用ENVI 4.7从中提取出反射光谱数据,在MATLAB7.0平台对光谱数据进行直接正交信号校正(DOSC)预处理后,采用共生矩阵法(SPXY)选取30个样本作为建模集,其余作为预测集,构建支持向量回归(SVR)模型,然后在此全波段建模基础上采用自适应权重采样法(CARS)、连续投影变换(SPA)等波段筛选法进行特征波段建模分析,结果表明DOSC-SPA-SVR模型效果最优,预测平方相关系数R2p=0.974 3,预测均方根误差(RMSEP)为4.4×10-5,较全波段模型相比,精度相当甚至有所提升,模型简单、稳定,能够用于对女贞叶片水分进行快速无损的定量分析,为其他作物营养诊断和精准灌溉提供一定的参考价值,减少水资源的浪费.     

知识发现过程中连续属性离散化方法研究

在综合分析知识发现过程中连续属性离散化方法的基础上，提出了一种基于全局聚类分析来处理连续属性离散化问题的方法。实例验证结果表明该方法对知识发现过程中连续属性离散化的划分更为合理。     

一类具有负指标的二阶椭圆型方程组的非线性边值问题

本文应用广义解析函数和积分算子理论、Newton方法和逐次逼近法,在一定的假设条件下,给出了负指标情形的非线性边值问题可解性的证明.