邻近纽结间的行列式

研究了如果d是det(K)、det(L)的最大公因子时,方程x~2=-1在Z~*_(det(K)/d)有解的条件。证明了若K和L的邻近性可以通过分别改变K的一个正交叉或者负交叉来实现,则在Z~*_(det(K)/d)、Z~*_(det(L)/d)中,该方程都有解。     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

南岳地区全风化花岗岩崩解特性试验研究

基于阿基米德定律,采用自制大型全风化花岗岩崩解仪,分别对南岳地区全风化花岗岩原状、烘干、风干、带有护筒支护等不同状态的试样进行崩解试验研究.试验中运用最小二乘法,拟合量筒读数与崩解仪排水体积的直线关系方程式,改进浮筒初始读数方法,减少读数误差.试验结果表明,试件整个崩解过程中分为3个阶段:第二阶段的崩解速率最大,其次为第一阶段,崩解速率最小为第三阶段;失水方式直接影响崩解时间,烘干状态下,试件失水最为剧烈,崩解时间最短;护筒支护状态下,减少了水与试件的接触面积,延长了试件崩解时间.该研究成果为南岳全风化花岗岩地区的土建工程建设提供参考依据.     

基于近红外光谱的大鲵黏液粉掺伪的定性定量研究

采用近红外光谱扫描不同掺伪样品,用偏最小二乘线性判别法分别建立掺伪大鲵黏液粉的2分类(纯大鲵黏液粉和掺伪样品)和5分类(纯大鲵黏液粉、掺入土豆淀粉、大鲵肉粉、大鲵蛋白粉和大鲵皮粉)定性判别模型;用偏最小二乘回归分别建立4类掺伪大鲵黏液粉的定量校正模型。结果表明,原始光谱经一阶导数+标准变量变换预处理后,所建2分类和5分类小二乘线性判别定性模型的校正集和预测集均无误判数;大鲵黏液粉掺入土豆淀粉、大鲵肉粉、大鲵蛋白粉和大鲵皮粉的定量预测模型能够较好地验证黏液掺伪成分。     

利用反预报方法从截面预言近滴线丰质子核的结合能

在Origin等数据处理软件中,当实验数据较少时,自由参数的不同初始化设置会导致较大的结果差异,这为物理结果的确定带来较大不确定性.通过最小二乘法分析了345MeV/u ~(78) Kr+~9Be反应中产生的丰质子同位素的截面和结合能,并得到线性回归方程.通过回归方程,利用结合能预报部分丰质子核素的截面,以及通过实验截面对近质子滴线核素的结合能进行反预报测量.这对于近质子滴线的丰质子核素实验测量具有较好的借鉴意义.     

采用近红外光谱技术快速检测桃汁原汁含量的方法研究

利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法（PLS）对桃汁样本中原汁的含量进行定量分析. 采用5种不同预处理方法优化检测数据,结果表明标准化预处理所建立的定量检测模型性能最优,其预测相关系数（R²_p）、预测均方根误差（RMSEP)、校正相关系数（R²_c）、校正均方根误差（RMSEC）分别为0.9988、0.0140、0.9973、0.0212. 研究为桃汁等果汁饮品中原汁含量的检测提供一种快速、无损、简便、廉价、准确的方法.     

基于无偏估计的装甲装备器材需求灰色预测

针对装甲装备器材需求数据采集过程中存在的数据采集偏差,建立了存在数据采集误差的装备器材需求灰色预测模型;分析了装备器材需求灰色预测模型中,最小二乘估计为无偏估计的条件是数据采集误差的期望为0,否则,最小二乘估计为有偏估计;最后针对数据采集偏差期望不为0的条件,给出一种基于辅助变量的无偏参数估计方法.通过实际案例仿真分析验证了方法的合理性和可行性.     

基于有限测量信息的加权最小二乘法在配电网状态估计中的应用

为了适应测量装置数量受限的配电网控制的需要,提出一种基于有限测量信息的配电网状态估计方法.模型中将区域配电网节点电压幅值和相角作为状态变量,测量节点电量、负荷规划数据分别作为实际测量量和伪测量量,利用加权最小二乘法权重参数的合理配置保证模型的合理性并求解.通过对英国某区域配电网实例仿真计算,结果表明:本文状态估计模型能够根据有限测量量进行网络全节点的状态估计,且平均估计误差满足实际应用要求;同时,定性描述了测量点数量、估计初值与状态估计误差的关系,为进一步探索测量点优化配置和最优状态估计求解奠定基础.     

云环境下安全外包椭圆曲线点的乘法

云计算是一种新兴的计算模式,它为云用户提供了强大的计算环境,但同时也引起了用户安全性和隐私性问题的关注.模幂运算是大多数现行的密码系统的基本运算之一,也是公钥密码系统在计算资源限制型设备上的计算瓶颈所在.使用传统的平方-乘算法计算一个n比特的指数的模幂运算,平均需要1.5n个模乘,对于资源有限型用户(或设备,例如智能卡)来说,这个计算量是个很沉重的负载.外包计算是云计算模式的优点之一,它使得云用户的计算能力不再受限于各自的资源约束型设备,通过外包工作负载给云,云用户可以使用云提供的无限资源来完成高代价的计算.本文围绕"外包模幂运算"这个问题展开研究,为椭圆曲线的点的乘法的计算问题,提出了一个安全的外包计算方案,并且将本文的方案应用于加速椭圆曲线数字签名的验证.     

乘法模的Kothe根（英文）

本文将有关环的幂零和指零理想的结论推广到乘法模.定义和刻画了乘法模的Kothe根并研究了Kothe半单乘法模的相关性质.