Dashnic-Zusmanovich+矩阵线性互补问题解的误差界估计

利用Dashnic-Zusmanovich₊矩阵的定义,通过不等式放缩技巧和Dashnic-Zusmanovich矩阵逆的无穷范数估计式得到Dashnic-Zusmanovich₊矩阵线性互补问题解的误差界.     

大气硝酸盐中氧同位素异常研究进展

硝酸盐是大气中的主要污染物,其前体物NO_x(NO+NO_2)参与大气中多种光化学反应,可以改变大气氧化特性,有利于细颗粒物的形成,影响气候系统与人类健康.硝酸盐氧同位素异常(Δ~(17)NO_3~-)是解析大气硝酸盐生成途径的有力手段.本文对大气硝酸盐氧同位素异常的研究进展进行了综述.首先列举了测试大气硝酸盐三氧同位素(~(16)O, ~(17)O和~(18)O)的前处理方法(热解法、细菌法和化学法),并对比了全球范围内大气硝酸盐氧同位素异常的时空分布特征.其次总结了大气中硝酸盐生成的主要途径及其氧同位素质量守恒,讨论了大气硝酸盐中氧原子的可能来源及其氧同位素异常值,评估了全球及典型区域尺度上氧同位素异常的模型.最后对大气硝酸盐氧同位素异常的未来研究方向进行了展望.     

非圆形截面直梁的自由振动

本文以空间曲梁理论为基础,推导出具有非圆形横截面的直梁的运动微分方程,对其自由振动特性进行研究。方程中不仅考虑了转动惯量、轴向变形和横向剪切变形的效应,而且考虑了与扭转有关的翘曲变形对梁固有频率的影响。结果表明:在考虑了翘曲效应后,用本文方法得到的解和有限元结果吻合得很好,翘曲变形对梁的第5—8阶固有频率有较大影响。     

采用显式动力学的轴承性能退化评估指标构建

针对非平稳工况下常规时域统计特征对滚动轴承早期微弱故障不敏感的问题，提出一种对早期微弱故障敏感且能表征性能退化趋势的性能退化评估指标，即特征相似比(FSI)。首先，对4种变工况轴承振动信号进行测试，分析统计特征对径向载荷、转速波动和故障程度的敏感性；然后，选择对工况不敏感但对故障程度敏感的特征作为最佳特征；最后，通过计算相邻两样本最佳特征的相似比构建FSI指标。采用所构建的FSI指标对轴承仿真故障数据和全寿命疲劳试验数据进行试验验证，结果表明：轴承发生早期故障时，最佳特征幅值增加9.4%,高于均方根值的4.7%、绝对均值的5.2%;全寿命轴承出现微弱故障时，FSI幅值增加21.8%,高于均方根值的6.5%,且FSI准确表征了轴承性能退化趋势。     

基于特征碘离子的非靶向筛查鉴定河北省地下水中碘化消毒副产物

联合高分辨质谱和碘化消毒副产物(I-DBPs)的特征质谱性质, 建立一套完整的非靶向分析方法。以河北省17口监测井为研究对象, 筛查地下水样品中I-DBPs的种类、数量及分布。共筛选出含有同分异构体的I-DBPs疑似离子2408种, 其中不同质荷比的数量为839, 远高于以往研究报道的I-DBPs数量。疑似I-DBPs离子中, 对碘离子响应强度排前十位的离子进行结构鉴定, 其中响应强度排前两位的两种离子被鉴定为酚类I-DBPs, 其发育毒性比对应的脂肪族I-DBPs高数十至数百倍。进一步的分析结果表明, 酚类I-DBPs是样品中主要的I-DBPs 类型之一。最后, 通过主成分分析, 讨论2408种疑似I-DBPs的分布特征。根据主成分分数, 筛选出明显偏离其他采样点的3个采样点。根据装载因子, 通过高斯混合模型对疑似I-DBPs进行聚类, 得到4类离子, 其中3类离子分别属于3个离群采样点的特征污染物。这些结果表明, I-DBPs的分布在河北省内的不同地区具有明显的差异性和复杂性。     

联合功率域SPMA协议的动态阈值算法

针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

导航信号功率增强对阵列接收机的影响分析

为了分析低轨导航增强系统中信号功率增强对阵列接收机的影响, 提出一种信号传播与阵列接收机的数学模型, 基于该模型分析了功率增强条件下最小均方误差算法与直接矩阵求逆算法对抗干扰性能的影响。根据理论分析与仿真实验, 增强信号对最小均方误差与直接矩阵求逆的影响相似, 当信号增强量在15 dB以下时, 阵列抗干扰对信号的影响较小；随着信号功率进一步增强, 增强信号被识别为干扰并进行了抑制；当信号的信噪比增强到10 dB时, 增强信号被抑制约15 dB。研究结果表明, 在采用传统阵列抗干扰方法的情况下, 信号功率的增强并非越大越好, 信号功率增强15 dB时对传统阵列抗干扰的影响较小。     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.