C程序设计中的几项技术

分析C程序设计中七个编程者必然遇到而又易犯错误的问题，同时指出了犯错的原因和相应的解诀方法。     

用碳序指数预测链烷烃的热力学性质

碳序指数（ｍ Ｘ） 是若干个在分支中碳原子序数乘积平方根之和的平方根： ｍ Ｘ ＝（∑ Ｓｉ× Ｓｊ× Ｓｋ…）０．５，其中２ Ｘ＝ （∑ Ｓｉ× Ｓｊ）０．５．２ Ｘ 具有优异的选择性，对乙烷至壬烷的 ７４ 种烷烃显示唯一性表征．作者将 ８５ 种烷烃的标准生成焓、标准熵、标准生成自由能分别与２ Ｘ、碳原子数（ Ｎ）进行相关．用最小二乘法成功地建立了它们的二元线性回归方程，其通式为： Ｔ Ｐ＝ ａ＋ ｂｉ２ Ｘ＋ｂ２ Ｎ，其相关性非常接近或超过著名的 Ｒａｎｄｉｃ 连接性指数．按照 Ｆ 检验，这 ３ 个回归模型都是有效的，其预测结果令人满意．     

中能重离子碰撞的微观理论

中能重离子碰撞是自洽平均场效应、二体碰撞效应和泡利阻塞效应交互作用的领域。描述中能重离子碰撞应使用原子核多体关联动力学理论，ＢＵＵ方程是包容了以上３种效应的可计算方案，本文由多体关联动力学经适当近似过渡到了ＢＵＵ方程，并讨论了与此相关的几种中能重离子碰撞的微观理论。     

高扫频重复频率FMICW信号的相关处理方法研究

设计同时探测海面舰船目标和海上高速飞行目标的高频地波雷达信号体制是高频地波雷达实现海空兼容探测的关键。本文分析了高扫频重复频率的确定截断ＦＭＣＷ信号在去斜率方式下处理高速运动目标时产生较高的距离旁瓣的主要原因。针对这一问题首次提出了地波超视距雷达探测海上高速运动目标的ＨＳＲＦＦＭＩＣＷ信号的相关运算处理方法。仿真结果证明了这种方法的有效性。本研究为进一步完善地波超视距雷达探测的功能提供了新的方法。     

高同型半胱氨酸与高血压相关性的研究进展

高血压病是影响人类生命健康且发病率较高的疾病之一,而高同型半胱氨酸和高血压存在相关性,很可能是一个独立的危险因素。本文就高同型半胱氨酸与高血压相关性的研究进展进行综述。     

啤酒大麦农艺性状灰色关联度分析

近年来,我国引入了大批大麦新品种（品系）,这些资源用途不一,品质表现也参差不齐.本研究主要利用灰色关联度分析对新引进的啤酒大麦种质资源做出客观科学的评价,为进一步开展大麦品质育种提供理论依据.     

基于局部线性嵌入的时间序列聚类

时间序列聚类是时间序列数据挖掘中重要的研究内容之一。由于时间序列的维数比较大,直接对时间序列原始数据进行聚类性能不理想,如何有效的对时间序列进行维数约简,并且保持原数据集本质特征,是本论文的主要研究点。首先使用局部线性嵌入(LLE)对时间序列样本维数约简,在低维空间对维数约简后的数据进行聚类,然后将它的聚类性能与已有方法如主成分分析(PCA)、分段聚合近似(PAA)进行比较。实验表明,使用LLE更能提高聚类性能。     

岭估计中的影响度量与相关系数的关系

数据对线性模型的最小二乘估计的影响已有许多研究，但数据对岭估计的影响很少有人研究．吴诗泳和岳珠（ 工程数学学报，１９８９ ，６（１） ：１１５ ～１１９ ．） 研究了剔除一组数据对岭估计的影响．在此，我们继续讨论数据对岭估计的影响，找到了影响度量与相关系数之间的联系，得到了一些有意义的结果．     

用CASI遥感数据估计横跨美国俄勒冈州针叶林叶面积指数

使用三类模型技术,对小型航空光谱制图成像仪(CASI)数据被用作估计针叶林叶面积指数(LAI)的潜力进行研究。三类技术为:单变量回归,多变量回归和植被指数(VI)基础的LAI估计模型。沿横跨美国俄勒冈州的各植被区选择四个研究立地,分别测定和收集LAI数据和CASI图像数据。CASI数据经校准后,研究其与LAI测定值的关系。结果说明二种成像方式的CASI数据对于LAI估计具有相似的效率。与其它两种技术比,逐步回归方法导致较高的LAI预测精度。在单变量回归和VI基础法中使用NDVI,比起其它形式的CASI数据能产生较好的效果。     

企业人力资源结构的混合回归预测

本文以企业人力资源结构为研究对象 ,分析了影响企业人力资源结构的因素 ;应用混合回归方法首先对影响因子进行了相关性分析和非线性回归 ,然后从整体上进行多元线性回归 ,从而建立了多元非线性回归模型 ,并以此模型进行了实证预测分析 ;预测结果表明 :效果良好 ,精度很高