无重复实验的饱和析因设计分析方法的迭代分析

Dong93方法分析无重复实验的饱和析因设计时,用调整的标准误差ASE来估计r,通过SAS/IML语言的模拟研究发现,对ASE增加迭代的步骤,可以显著地提高检验效能.     

《基于短波红外的土壤粘土矿物高岭石含量定量建模》

土壤中黏土矿物高岭石的含量在地质找矿和环境治理方面有重要意义。对研究区土壤样品的短波红外反射特性进行了分析,通过连续统去除量化计算了光谱吸收特征参数,对比分析并检验高岭石含量与光谱吸收位置、深度、宽度和面积建立的线性方程以及与整个光谱区间(1 300 nm～2 500 nm)反射率建立的多元逐步线性回归方程,确定最优高岭石预测方程,其回归效果显著,预测精度较高。     

蚱科7种昆虫触角感受器的形态与分布

报道了蚱科(Tetrigidae)7种昆虫的触角感受器的形态与分布的扫描电镜观察结果.蚱科昆虫的触角感受器数量与类型较少,仅有芽孢形感受器I、芽孢形感受器II、腔形感受器和板形感受器4种类型,其中以板形感受器数量最多.通过对7种昆虫的雌性个体触角感受器在触角各节上的分布情况的分析,发现蚱科昆虫的触角感受器主要分布于触角的端部及中段节次上,其中以板形感受器的分布最为明显,主要集中分布于第10—15节触角上.     

基于主成分-LS-SVM的教学质量评估模型

给出了基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型,先采用主成分分析对其影响因素作评价和预处理,然后构建LS-SVM模型,为了便于比较,同时利用单一的LS-SVM模型对教师教学质量进行模拟与预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型较单一的LS-SVM模型具有更加理想的精度,得到了...     

黔南坳陷节理发育特征及其对构造应力场转换的指示

通过野外地质调查,统计和分析黔南坳陷节理产状、几何样式及序列关系等,探讨古构造应力场特征.结果表明:根据节理切割及其与断层的先后关系,可将黔南坳陷节理组分为5个序列,NNE与SEE向"X"型平面共轭剪节理在加里东末期首先发育,在燕山晚期发育NW-NE方向共轭剪节理和NNE-NEE方向共轭剪节理,且前者发育时间先于后者, EW向节理在喜马拉雅期形成;构造应力场主方向经历了NEE-NS-NE-EW的先逆时针后顺时针的应力场转换;燕山期和喜马拉雅期在黔南坳陷构造应力场转换中起着重要作用.     

驼背蚱Tetrix gibbosa形态特征描述

在湖北省应山市三潭风景区发现了蚱属昆虫驼背蚱Tetrix gibbosa.驼背蚱头顶前缘平直,前胸背板侧面观上缘球形隆起,后突到达后足股节2/3处,后翅短,仅达后足股节基部1/3处.标本保存于信阳师范学院生命科学学院.     

某公路边坡稳定系数的强度折减法分析

针对湖北境内某高速公路边坡遭遇连续降雨出现失稳的问题,基于有限差分的强度折减法分析该高速公路边坡在自然状态、开挖、非正常工况（暴雨）下的安全系数,同时采用有限单元应力法对所得安全系数进行验证。在此基础上,分析非正常工况下边坡的破坏形式,获得该工况下边坡的潜在滑动面位置。结果表明,三种工况下的安全系数分别为1.22、1.04和0.88;有限单元应力法所得结果与强度折减法基本一致;经加固后,边坡的安全系数为1.21,达到了设计要求。该研究为失稳边坡加固提供了依据。     

基于事件异构图表示的文本去重算法

基于图结构的文本表示方法在新闻文本去重中具有更好的效果.但是,目前该表示方法还不能完整地表示文本的全部信息,并且忽略了图的语义信息,降低了新闻文本的去重效果.为此,本研究提出基于事件异构图表示的文本去重算法,该算法首先通过事件异构图表示新闻文本的全局语义与结构信息,然后提出双标签图核算法表征事件异构图,实现深度表征图的结构及语义信息.实验结果表明,该研究提出的去重算法比现有的基于图结构的文本表示去重方法在F1-score指标上提升了10%.最后,该算法能提高新闻文本的去重效果.     

非二进制级联码的性能评估

提出了一种非二进制级联码结构,将非二进制LDPC码(码率R=0.9)和Turbo码(码率R=0.5)串行级联,利用非二进制LDPC码在高信噪比时性能较佳,Turbo码在低信噪比时性能较佳的优势,进一步提高级联码在低信噪比和高信噪比的性能.分析了新的级联码系统在白噪声信道的性能,并与RS码和卷积码级联的RS级联码系统、二进制LDPC码和Turbo码级联的二进制级联码系统在高斯白噪声信道的误码性能和复杂度作了比较,仿真结果显示:在纠错能力方面,二进制和非二进制级联码系统的纠错能力大大优于RS级联码系统,非二进制级联码系统优于二进制级联码系统,在复杂度方面,新的级联码系统的复杂度高于RS级联码系统,但与二进制级联码系统相比,复杂度降低了.     

基于稀疏重构的跳频信号检测方法

针对复杂电磁环境下跳频信号的检测问题,提出了一种基于稀疏重构的跳频信号检测方法,首先采用近似l0范数算法对含有干扰的跳频信号进行稀疏重构,采用拟牛顿法求解无约束多维最优化问题,然后对得到的时频图的频率分量进行二值形态学滤波以去除干扰和噪声,最后通过统计匹配信号的个数完成信号的检测。同时为提高算法的自适应能力,在选取二值化阈值时采用最大类间方差法。理论分析和仿真实验表明该算法在较低信噪比下仍能克服干扰和噪声并较好地保存各跳,实现对跳频信号的检测。