革新中国医疗器械注册检验制度的建议

 注册检验是第二类和第三类医疗器械产品注册上市前的强制性检验程序，中国医疗器械检验服务市场发展较落后，第三方检验机构发展缓慢。针对当前医疗器械注册检验主要由官方医疗器械检验机构完成，导致政企主体责任不分、行业检验需求难以满足的问题，建议在厘清监管部门和行业企业的关系基础上，从自我检验、委托检验、检验机构角色转型等途径来革新现行医疗器械注册检验制度。     

革新中国医疗器械注册检验制度的建议

 注册检验是第二类和第三类医疗器械产品注册上市前的强制性检验程序，中国医疗器械检验服务市场发展较落后，第三方检验机构发展缓慢。针对当前医疗器械注册检验主要由官方医疗器械检验机构完成，导致政企主体责任不分、行业检验需求难以满足的问题，建议在厘清监管部门和行业企业的关系基础上，从自我检验、委托检验、检验机构角色转型等途径来革新现行医疗器械注册检验制度。     

基于C/S结构商品净含量检验系统的设计与实现

文章通过分析人工录入定量包装商品净含量检验数据和数据处理弊端,创建了一套行之有效的计算机管理和处理检验数据的方案。详细介绍了定量包装商品净含量检验系统设计的需求和功能实现,包括检验数据录入、智能化处理数据、自动打印检验记录和检验报告等。阐述了采用国产编程语言--易语言和Microsoft Access2000数据库相结合,开发设计基于C/S结构的商品净含量计量检验系统的全过程。本文所设计的净含量计量检验系统可以满足检验人员现场检验或实验室检验、智能化处理检验数据和打印检验记录、检验报告的工作需求,实现快捷、高效开展商品净含量计量检验工作目的。     

关于浙江省居民人均住房面积与相关经济数据的研究

本文通过对浙江省居民人均住房面积及相关经济数据的分析,建立初始模型。再对建立的初始模型进行包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验在内的四级检验,用到了拟合优度检验、White检验、G-Q检验、拉格朗日乘数检验、逐步回归法等,建立最终模型。     

基于Wild Bootstrap 非参数方法的AR模型线性检验

介绍了AR模型线性的非参数核检验统计量,并对检验统计量进行了检验水平和检验势的Wild Bootstrap模拟.模拟结果显示,非参数核检验统计量的Wild Bootstrap检验稳健性和可靠性都比渐近检验高,TAR与双线性AR模型比其他3种AR的检验势高.     

郑州期货市场有效性的实证研究

通过自相关检验、协积检验和方差比检验三种方法检验了郑州小麦期货市场的有效性问题,结果如下：序列相关检验的研究结果表明郑州小麦期货市场基本满足市场有效性假设;单位根检验的研究结果也表明郑州小麦期货市场满足有效性假设;方差比检验的研究结果却表明郑州小麦期货市场不满足有效性假设．     

分布对称中心的U检验方法

基于构造U统计量提出了检验对称随机变量分布对称中心的一种新的检验统计量,获得了该检验统计量在原假设与备择假设下的极限分布,并用Bootstrap方法来获得检验拒绝域的临界值,对几类重要对称分布下该检验统计量的检验功效进行了比较,说明了该检验统计量的优良性.     

均匀分布下的异常数据检验

针对样本数据服从均匀分布时,样本中出现异常数据的检验问题,利用假设检验的基本原理和方法,在顺序统计量的基础上构造了检验功效较好的检验统计量,研究了均匀分布下的异常数据检验.根据顺序统计量的一些分布性质,推导出检验统计量的精确概率分布;在此基础上,利用Matlab数值计算得出检验统计量的检验临界值,编制成表便于使用;将检验统计量与Dixon型统计量进行功效比较,表明新的检验统计量功效更好.     

轴承成品检验的标准

本文介绍了轴承成品检验的主要项目,以及轴承成品的检验方法,最后,提出了优化轴承成品检验项目及检验方法的措施。     

浅谈粮油检验工作及其检验技术的重要性

粮油食品安全检验工作始终是关系百姓民生的重大问题。随着现代科学技术的飞速发展，粮油检验技术有了长足进步。粮油检验机构要正视这一发展实际，努力做到改进检验技术．更新检验设备．提升检验人员素质，进一步完善并健全粮油检验质量体系，为国家粮油食品安全把好“安全关”。     

叶片式减振器的特性分析和液压参数识别

通过对叶片式减振器的结构进行分析,建立了叶片式减振器的液压模型.结合对试验台结构非线性的分析,提出了一套对叶片式减振器示功图试验曲线进行数据处理的方法.对处理结果进行多项式拟合,可以识别出该减振器的液压参数,不同温度的减振器试验数据和利用拟合参数的计算结果对比,证明了所得参数的有效性;这些参数为该减振器的工艺改进和可控性改造提供了依据.     

多频激励下气动隔振系统非线性特性分析

运用非线性动力学的方法研究气动隔振系统在多个频率激励下的非线性动力学特性.通过试验的方法得到空气弹簧在一定初始压力下的相对载荷曲线,以空气弹簧工作高度为自变量,用三次多项式对该曲线进行非线性拟合,得到弹簧非线性恢复力与工作高度的三次多项式表达式.建立气动隔振系统在3个激励频率下的非线性模型,根据弹簧的非线性恢复力,得到系统的非线性动力学方程.运用多尺度法对该非线性动力学方程进行求解,分析3个频率共同作用下的组合共振,讨论各非线性参数对系统的影响.研究结果表明:当组合频率接近系统线性化固有频率时,系统具有很强的组合共振;三次非线性系数直接影响系统的非线性特性;激励幅值越大,非线性现象越明显.     

沥青混合料非线性粘弹性本构关系研究

为进一步研究沥青混合料非线性粘弹性关系,采用简单性能试验机(SPT)在不同温度(5、25、45℃)和荷载作用频率(0.5、1、5、10、25 Hz)下的测定沥青混合料动态模量和相位角。通过对比Burgers模型与建立的分数导数模型对试验结果的拟合,表明分数导数模型较以往的模型能够较好地拟合试验曲线,拟合参数具有实际物理意义,能够用于描述沥青混合料的动态粘弹性性能。     

柔性路面粒料层的永久变形计算

基于重复动三轴试验结果,运用Kenlayer程序计算和1stopt统计分析软件进行非线性回归拟合,建立了一种在车辆重复轴载作用下的柔性路面粒料层永久变形量计算方法,并引入现场修正系数对室内永久变形量预估模型进行修正.结果表明,柔性路面粒料层的永久变形量可通过所提出的回归方程直接计算,并可将其用于中国沥青路面车辙预估.     

线性/非线性时间序列模型一般表达式及其工程应用

提出一种线性/非线性时间序列模型的一般表达式(GNAR),论述其线性和非线性特性.对3种典型的非线性、非平稳时间序列进行试验及应用研究.将样本数据分成训练集和测试集,在训练集上建立GNAR模型,采用最小二乘方法以及结合预测误差的修正AIC准则实现其参数估计和模型定阶.在测试集上进行预测,进而验证模型.结果表明该模型对3组数据跟踪性能良好,预测预报精度优于传统时序模型,因此该模型有良好的适应性和有效性,能应用于工程实际.     

考虑裂隙塑性的岩石非线性分数阶蠕变模型

为了有效地描述岩石蠕变的加速阶段考虑岩石裂隙压密闭合效应,基于分数阶微积分理论,在模型中加入裂隙塑性元件,并引入变截面黏壶和塑性元件并联成一个非线性黏塑性体,建立五元件非线性蠕变模型。推导出模型的蠕变本构方程,并利用该模型对岩石蠕变试验数据进行拟合,确定模型的蠕变参数。结果表明,该模型能够很好地描述岩石蠕变的三阶段,具有合理性和可行性。     

苯和氯苯对发光细菌联合毒性的测定及预测

为预测苯和氯苯对发光细菌的联合毒性,利用T3发光菌对苯和氯苯以及二者的联合毒性进行试验测定,并利用非线性拟合模型,预测苯和氯苯对发光菌的单一毒性和联合毒性.结果表明,苯和氯苯的浓度-效应的关系均可用General-ized Logit I函数模型描述;不同浓度配比下,混合物的浓度-效应关系同样符合Generalized Logit I函数模型.实验测定结果与运用浓度加和(CA)模型及独立作用(IA)模型的预测结果基本吻合;IA模型预测结果略倾向于高估联合毒性,而CA模型预测结果较优,更能精确预测苯与氯苯的联合毒性.     

BP神经网络在方钢管混凝土轴心受压试验数据拟合中的应用

本文使用BP神经网络对方钢管混凝土轴心受压试验的数据进行拟合，并将BP神经网络的拟合曲线与10次多项式的拟合曲线进行了对比。结果表明，建立的BP神经网络模型能够准确拟合方钢管混凝土轴心受压的试验数据，具有较好的非线性拟合效果，拟合精度高。     

含软弱夹层的层状岩体流变力学特性试验

依据工程地质结构制作含软弱夹层的层状岩体试样,采用全自动三轴流变伺服系统进行三轴流变力学试验,研究含软弱夹层的层状岩体的流变变形规律及加速流变特性,依据岩体各级应力水平下的稳态流变速率确定岩体的长期强度,为工程岩体流变数值试验参数辨识提供参考。根据流变试验结果,提出反映不同岩层流变力学性质的层状岩体流变模型,在模型中引入损伤变量,使流变模型可以准确反映多层状岩体在不同应力水平下的损伤流变特性。对提出的非线性损伤流变模型进行参数辨识,拟合曲线与流变试验结果较吻合,验证了非线性损伤流变模型对层状岩体的适用性。     

移动信道三状态Markov模型建立及其差错序列的计算机软件产生

提出了一个建立在简单分群的 Markov 模型基础上表示移动信道的三状态Markov 模型,利用非线性最小二乘拟合法求得了此模型的解析表达式,并计算出描述模型的概率转移矩降 P。根据此模型给出的参数,用计算机软件实现方法产生出描述移动信道长突发错误特性的信道差错序列{e_(?)}。模拟结果表明,用三状态 Markov 模型表示移动信道比用 GEC 模型表示移动信道具有更高的精度,而且比一般分群的 Markov 模型更简单、实用。