(λ,μ)-模糊粗糙子群

本文根据(λ,μ)-模糊正规子群定义了新的同余关系,由此提出了(λ,μ)-模糊粗糙子群和(λ,μ)-模糊粗糙正规子群的概念,并研究了它们的性质.     

COD测定废液中Ag2S04的回收循环利用研究

目的研究COD测定废液中Ag2SO4的回收和利用，实现资源的循环利用，提高利用效率，节约实验成本，减少环境污染。方法以COD测定废液为研究对象，将Ag2SO4通过NaCl转化为AgCl沉淀，再用Zn粒在酸性介质中进行还原，使AgCl转化为银粉；所得银粉在少量HN03存在的条件下，用浓H2S04氧化，将其转化为Ag2SO4，重新用于COD测定实验。结果通过一系列实验研究表明，有70％的银可以得到回收，所得Ag2SO4再次用于COD测定实验，标准样品的COD测定误差在许可范围之内；实际污水中COD的测定实验结果表明，Ag2SO4循环使用的测定误差平均为7．4％。结论实验证明回收的Ag2SO4可以作为COD测定实验的催化剂循环使用，可操作性良好，在节约实验成本的基础上，对于环境保护、减少污染物排放量方面有显著效果。但是COD测定结果的偏差较大，重现性有待进一步改进提高。     

The influence of home environmental factors and life style on children＇s respiratory health in Xi＇an

To assess associations between home indoor air environments and asthma,allergies and pneumonia,children aged 1–8 years were surveyed from 12 kindergartens in the city of Xi’an.2,020 questionnaires were responded with a response rate of 83.5%.The prevalences of doctor diagnosed asthma,hay fever,and pneumonia were 2.9%,3.6%,and 28.3%,respectively.Living close to a highway was a risk factor for current rhinitis(AOR 1.5,95%CI 1.2–1.8),eczema(AOR 1.7,95%CI 1.2–2.5),and diagnosed pneumonia(AOR 1.3,95%CI 1.0–1.6).Dampness problems in the home were associated with 50%–130%increases in the prevalences of asthma and allergy.Airing bed linen under sun-shine was protective,especially against rhinitis.Pet avoidance was consistently and significantly associated with asthma and allergy(AOR 1.3–2.4).Decoration of the home during children’s early life is a risk factor for current rhinitis(AOR 1.9,95%CI 1.3–2.9)and eczema(AOR 1.9,95%CI1.1–3.6).Risk factors for pneumonia were living in an apartment(AOR 1.4,95%CI 1.1–1.8),latex wall paint(AOR 1.3,95%CI 1.0–1.7),dampness(AOR 1.4–1.5),breast feeding\3 months(AOR 1.3,95%CI 1.0–1.7),never airing bed linen in sunshine(AOR 1.3,95%CI1.3–1.6),and cleaning children’s room less frequently than once per day(AOR 1.4,95%CI 1.1–1.7).This study demonstrates that home indoor environmental and life style factors may influence the health of children in Xi’an.     

关于弱内射模几个性质的研究

弱内射模是同调代数研究的重要模类,利用整环上R-模的W1-覆盖探讨了弱内射模的一些性质.     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

Polynomial-rooting based fourth-order MUSIC for direction-of-arrival estimation of noncircular signals

A polynomial-rooting based fourth-order cumulant algorithm is presented for direction-of-arrival（DOA） estimation of second-order fully noncircular source signals, using a uniform linear array（ULA）. This algorithm inherits all merits of its spectralsearching counterpart except for the applicability to arbitrary array geometry, while reducing considerably the computation cost.Simulation results show that the proposed algorithm outperforms the previously developed closed-form second-order noncircular ESPRIT method, in terms of processing capacity and DOA estimation accuracy, especially in the presence of spatially colored noise.     

小型无人机协同覆盖侦察路径规划

针对多架小型无人机对含有障碍的区域覆盖侦察最佳路径规划问题,首先用方形单元格将待侦察区域离散化,利用基于初始位置的划分方法划分出与无人机对应的子区域,把问题转化为单无人机优化问题以降低计算复杂度;然后在最小生成树的基础上提出节点交换法,对各子区域的形状和最小生成树进行调整优化;最后依据优化后的最小生成树为每个子区域构建侦察路径。仿真验证了该方法产生的规划路径能够完全覆盖指定区域且无重叠,路径长度和转弯数最小。     

一种特殊结构永磁摆动电机的设计

研究了一种用于主动防护、光学成像等系统的一种永磁摆动电机的设计方法,其特点是永磁体切向充磁。以经典磁路计算方法,推导计算了反电势、力矩、电枢电感等电机特有参数。仿真结果表明在电机工作摆动范围内反电势与力矩波形均为平顶波,并得出了各参数的运算公式。用Maxwell2D软件进行有限元建模仿真分析,验证了各项磁路计算公式。该摆动电机功率密度较高,可靠性高,控制方式简单。     

中子活化分析中煤样厚度及探测器位置的选择

利用MCNP5程序包模拟14MeV脉冲中子照射一定厚度煤样,并通过时间控制获得非弹γ能谱和俘获γ能谱,再利用计数率的高低确定γ能谱的获取位置.结果表明:当煤样厚度为20cm时,非弹γ能谱的计数率达到饱和;当煤样厚度为35cm时,俘获γ能谱的计数率达到饱和.     

基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.