三维随机变量的变量替换定理及应用

给出了三维随机变量的变量替换定理以及相应的推论,这些结论提供了在不同变换下求三维连续型随机变量函数的概率密度的计算公式,实例应用表明,这些公式简便,灵活,实用．     

双酚A与双酚B的结构与性质量化

利用量子化学密度泛函理论,采用B3LYP方法在6－311++G(d,p)水平上计算了双酚A的分子结构和电子结构.对双酚A的几何构型、键级、光谱、净电荷布居等进行分析,结合前线轨道理论研究了分子的稳定性和反应活性,同理推导了双酚B的相关性质.利用不同的计算方法研究2种分子的热力学性质,同时给出不同温度的热力学性质参数.     

影响卷烟焦油量的工艺参数分析

<正>随着全社会对"吸烟与健康"问题的讨论与宣传,烟民的吸烟的安全意识有了很大提高,卷烟企业只有合理降低卷烟焦油,才能迎合消费者的需求,提高产品的竞争能力。目前,研究和使用的降焦手段有很多,而工艺技术参数对卷烟焦油量影响的报导较少。本文,笔者将从工艺技术参数的角度分析影响卷烟焦     

PdnAum（m＋n≤4）对甲酸催化氧化活性的影响

通过密度泛函理论计算了单个甲酸分子吸附在团簇PdnAum（2≤m＋n≤4）上的构型,得到了其稳定构型．吸附能从0．698eV到0．999eV,其中两个位置的吸附较强,分别是羰基氧和羟基氧,而羰基氧上的吸附能量比较大,构型尤为稳定．还发现金的掺杂加强了钯金属团簇与甲酸的吸附,而以不同比例组合的合金的较稳定的吸附位置都是钯原子．在PdnAum（2≤m＋n≤4）合金与甲酸的吸附构型中,PdnAum的吸附能最大（0．999eV）,对甲酸表现出最强的化学活性．     

基于Polycycle信号的UWB正交脉冲序列设计

正交脉冲的产生是超宽带无线应用中的关键技术, 采用Hermite 矩阵特征向量分解方法, 提出了一种基于Polycycle信号的UWB 正交脉冲序列设计方法. 该方法产生的正交成形脉冲功率谱密度分布符合FCC关于室内和室外UWB应用的辐射限制, 有较高的频谱利用率, 脉冲函数自相关性强, 互相关性弱, 利于多址检测. 最后, 分析了2PPM-THMA UWB系统的传输性能, 仿真结果表明正交成形脉冲抗多用户干扰能力优于Scholtz脉冲.     

不同施肥措施大豆田土壤镰孢菌种群动态定量研究初报

应用平板计数法和实时荧光定量(Real-time QPCR)方法,对黑土长期定位试验大豆田3种施肥措施下土壤镰孢菌种群密度进行了5个生育时期的定量研究。3种施肥措施包括无肥处理(NF)、化肥处理(NP)和化肥配施有机肥处理(NPM)。平板计数定量研究结果表明,NF和NP处理土壤镰孢菌菌落形成单位(CFU)数量在花期达到最大,分别为1 500个.(g干土)-1～3 100个.(g干土)-1;而NPM处理则在苗期达到了峰值1 900个.(g干土)-1。然而3种施肥措施各自的不同时期土壤镰孢菌CFU变化趋势,以及同一时期不同施肥措施下土壤镰孢菌CFU数量差异均不显著(p>0.05),说明传统定量研究方法不能有效地进行土壤镰孢菌种群动态的定量检测。Real-time QPCR定量研究结果表明,3种施肥措施下土壤镰孢菌属DNA含量的峰值出现时期与传统定量方法结果相同,NF、NP和NPM措施分别为99.6 pg.(g干土)-1、77.1 pg.(g干土)-1和140.8 pg.(g干土)-1。同时3种措施镰孢菌种群动态变化明显(p<0.05),均为由苗期开始随着大豆生育期逐渐上升,达到各自的峰值后再分别下降。该结果说明Real-time QPCR方法是灵敏的土壤镰孢菌种群密度的研究方法,同时表明施肥措施不仅可以影响土壤镰孢菌DNA的含量,甚至可以改变其种群随时间的分布规律。图4,表1,参25。     

基于UT变换的MMPHD机动目标跟踪

基于序列蒙特卡罗方法的多模概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)滤波算法及其改进方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间,从而实现目标状态的捕获。由于这些方法大量使用粒子,造成计算量巨大、算法实时性差。为此,提出了基于无迹变换的多模PHD机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息获得粒子预测过程中的建议密度函数,从而将粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,充分实现粒子的有效利用。仿真实验表明,论文提出的算法不仅显著减少了多模PHD算法的计算量,而且在一定程度上提高了多模PHD算法的精度。     

基于混合聚类和网格密度的欠定盲矩阵估计

欠定盲矩阵估计是欠定盲源分离的关键技术,其估计结果直接影响源信号的分离精度。针对目前欠定盲矩阵估计算法稳定性差、估计精度不高的缺点,提出了一种基于混合聚类和网格密度的新算法。该算法利用基于人工蜂群算法和K-均值的混合聚类方法对信号数据进行聚类,提高聚类结果的稳定性;利用网格密度法修正每一类的聚类中心,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,所提算法在稳定性和估计精度方面都比传统欠定盲矩阵估计算法有了明显改善。     

磁感应成像中三维涡流前期模型仿真

磁感应成像(MIT)中正问题的仿真是影响MIT技术发展的关键性问题之一,而导体内部三维涡流问题又制约着MIT中的正问题的研究。基于正问题的数学模型,提出一种MIT三维测量模型,利用有限元方法进行求解,仿真获得导体中不同面的三维涡流的磁通密度分布并进行对比,得出受激励线圈影响导体内部三维涡流磁通密度的变化规律,为研究MIT中的正问题及图像重建提供重要依据。     

虚拟环境中一种基于密度聚类的区域划分算法

为支持虚拟环境中大规模用户共享资源,需解决虚拟空间中用户集合划分问题,即把用户对象分配给多个服务器。由于用户不可预知的移动和交互,可能导致部分服务器负载过重。现有的划分思想注重于服务器负载的重分配,但是用户的移动和交互为划分也应作为主要考虑因素。据此思路,提出一种基于密度聚类的改进型划分算法(DCA)。该方法改进密度聚类中的邻域半径(Eps)和最小数目阈值(MinPts)因子,提出了基于移动视窗方法的密度聚类方法。同时,提出不一致性事件的概念以验证所提方法的有效性,并给出了实验结果。