金属熔体扩散的研究进展

金属熔体的扩散既是熔体设计材料过程的重要参量,也是凝聚态物理领域研究物质输运性质的重要内容.然而由于实验测量上的困难,其相关研究进展不是很显著.在国内,熔体扩散的实验研究几乎是空白,理论研究也很少.本文结合最新的基于X-射线成像的原位测量技术及中子散射技术来系统介绍目前金属熔体扩散的测量手段,并归纳和总结了地面和空间环境下的扩散实验测量结果;同时对扩散机制的理论模型也作了简单的介绍;最后展望了熔体扩散研究的前景以及在我国开展熔体扩散研究的必要性.     

结合叶绿体基因matK/trnK序列和生境分析不同生态型芦苇的系统发育

以甘肃省临泽县境内的4种生态型芦苇(Phragmites communis Trin.)的18个样品为材料,采用PCR扩增技术,以通用引物"matK-FF74"和"matK-trnK-2R"扩增matK/trnK序列,对纯化后的产物进行序列测定和分析.序列比对软件为Chistal W,系统发育软件分析为PAUP4b10并用以构建MP和ML发育树和计算遗传距离,外群为芦竹(Arundo donax).结果表明:matK/trnK序列长为1745～1753 bp,含有91个简约信息位点和120个可变位点,获得3个严格一致树.MP树和ML树共同说明水生芦苇是最古老的类群,它与沙丘芦苇之间的遗传距离最远,重度盐渍过渡型芦苇和轻度盐渍过渡型芦苇属于中间过渡类群.     

不完全数据情形下指数分布参数的极大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

不完全数据情形下指数分布参数的最大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,本文给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,论文还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

基于AOA-TOA重构的单站定位算法

针对非视距环境,提出AOA-TOA重构的单站定位算法。算法分两步进行,第1步基于单次散射模型给出了一种关于波达角度(angle of arrival,AOA)的粗略的重构方法;第2步以单基站测得的波达时间(time of arrival,TOA)和AOA等信息,结合散射体分布模型的统计特性,对现有的AOA重构算法进行拓展,以最大似然估计法对TOA重构。改进了传统的单目标参数重构模式,实现了在非直达波(non-line-of-sight, NLOS)环境下基于散射体分布模型的单基站定位,并具有较高定位精度。仿真结果验证了该算法的有效性,同时,仿真结果还验证了该算法在密集多径环境下比多径稀疏的环境有更好的定位性能。     

The latest progress of thermal neutron tomography at SPRR 300 reactor

Thermal neutron radiography is a useful complementary tool of the other non-destructive testing methods for the hydrogenous materials and heavy metal subassembly. By the use of MC method program and the thermal neutron digital radiography facility at SPRR-300 reactor, the simulation and experimental study of the thermal neutron tomography has been developed. Its method and result has been introduced and analyzed.     

极大似然估计的几种求法

极大似然估计是参数估计的一种常用方法.本文探讨了极大似然估计的三种求法,并举例说明了这些方法在解决实际问题中的应用.     

水果组织光学参数的激光图像无损测量技术

为得到水果组织的光学特性参数,设计了用激光散射图像测量水果组织光学特性参数的试验装置,分析了苹果、梨、脐橙等水果组织的空间分辨漫反射光分布与距入射光源点的半径之间的相关性,采用基于漫射光传输理论研究了漫反射光分布,并应用偏最小二乘拟合方法确定了水果组织的光学参数,用此参数进行了水果组织中光子传输的蒙特卡罗模拟;将图像灰度测量结果与蒙特卡罗模拟结果进行了比较．结果表明,两者有很好的吻合性,最大误差为3．21％．光谱图像技术能准确地用于测量水果组织光学特性参数。     

一种三参数Weibull分布极大似然估计的求解方法

提出了一种求解极大似然估计的新算法.根据极大似然估计原理求出尺度参数的表达式,把该表达式代入对数似然函数,使对数似然函数中只包含位置参数和形状参数,把求解非线性方程组问题变成了求解满足约束条件的最优化问题,使问题得到了简化.该法具有计算精度高、运算速度快的优点,利用EXCEL的规划求解即可求解,便于工程应用.     

基于传输反射原理的散射参数反演材料电磁参数的新方法

本文在传输反射原理的基础上,介绍了一种利用散射数来求出复数形式的磁导率和介电常数的计算方法.通过建立同轴线的测试模型并将一个待测的材料放入其中,测试出其散射参数,从而将它们代入算法进行求解.在文章中通过比较几种反算电磁参数方法的结果,进行优化改进,从而得到一种新的算法.该算法可以在较宽的频带内准确地得到电磁参数并且同样适用于左手介质.     

基于词性信息的汉语时间语词消歧算法

切分歧义是影响汉语自动分词系统精度的一个重要因素.时间语词包括指明事件发生确定时间位置的时点时间词和指明动作或状态持续一段时间的时段时间词.基于现代汉语语料库加工规范,特定类型的时间语词存在切分歧义及考察时间语词的语用,提出了基于时间语词上下文词性信息的统计语言模型和基于极大似然原理的消解这类歧义的算法,其开放测试正确率约为90%.     

恒定应力加速寿命试验数据缺失时的统计分析

试验数据缺失是加速寿命中经常遇到的情况，处理起来也较复杂，当产品寿命服从指数分布时，该文研究了恒定应力加速寿命试验中数据缺失时的统计分析方法，讨论了加速模型参数的极大似然估计（MLE）与线性估计（BLUE与ABLUE），证明了极大似然估计的存在性与唯一性，并对各种估计的优良性进行了模拟比较。     

Performance of maximum parsimony and likelihood phylogenetics when evolution is heterogeneous

All inferences in comparative biology depend on accurate estimates of evolutionary relationships. Recent phylogenetic analyses have turned away from maximum parsimony towards the probabilistic techniques of maximum likelihood and bayesian Markov chain Monte Carlo (BMCMC). These probabilistic techniques represent a parametric approach to statistical phylogenetics, because their criterion for evaluating a topology--the probability of the data, given the tree--is calculated with reference to an explicit evolutionary model from which the data are assumed to be identically distributed. Maximum parsimony can be considered nonparametric, because trees are evaluated on the basis of a general metric--the minimum number of character state changes required to generate the data on a given tree--without assuming a specific distribution. The shift to parametric methods was spurred, in large part, by studies showing that although both approaches perform well most of the time, maximum parsimony is strongly biased towards recovering an incorrect tree under certain combinations of branch lengths, whereas maximum likelihood is not. All these evaluations simulated sequences by a largely homogeneous evolutionary process in which data are identically distributed. There is ample evidence, however, that real-world gene sequences evolve heterogeneously and are not identically distributed. Here we show that maximum likelihood and BMCMC can become strongly biased and statistically inconsistent when the rates at which sequence sites evolve change non-identically over time. Maximum parsimony performs substantially better than current parametric methods over a wide range of conditions tested, including moderate heterogeneity and phylogenetic problems not normally considered difficult.     

基于模糊C均值聚类改进的最大似然分类法

基于参数密度分布模型的最大似然分类法(MLC)是遥感影像经典分类方法之一,它具有清晰的参数解释能力、易于与先验知识融合和算法简单而易于实施等优点,但是由于遥感数据具有高度的模糊性和随机性,使得贝叶斯(Bayes)判别函数中的均值向量和协方差矩阵很难准确确定。因此首先利用模糊C均值聚类得到模糊划分矩阵,然后基于模糊划分矩阵计算出每一个聚类类别模糊均值和模糊协方差矩阵,并利用模糊均值和模糊协方差矩阵来代替贝叶斯判别函数中的均值向量和协方差矩阵从而建立一个新的判别函数,最后与传统的最大似然分类结果进行比较,结果表明改进后的最大似然分类法在总体精度、Kappa系数均优于传统的最大似然分类方法。     

Image Reconstructions from Limit Views and Angle Coverage Data for a Stationary Multi-Pinhole SPECT System

The goal of this paper is to investigate different reconstruction methods for solving the limited angle problem in reconstructing the projection data from a stationary multi-pinhole system based on a three-head clinical single photon emission computed tomography(SPECT) camera.Three iterative reconstruction approaches were studied including maximum likelihood expectation maximization(MLEM),maximum a posteriori expectation maximization(MAPEM) with a smoothing prior,and an alternating optimization schemes from...     

基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木树高-胸径模型

【目的】贝叶斯统计法在提高参数稳定性上有较大的优势,但在森林生长模型中的应用并不多见。研究贝叶斯方法在树高-胸径模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林树高生长预测提供支持。【方法】以蒙古栎天然异龄林为对象,基于197块蒙古栎天然异龄林固定样地数据,采用传统极大似然法、贝叶斯法估计树高-胸径基础模型,以及极大似然法与层次贝叶斯法估计树高-胸径混合效应模型。随机抽取80%的样地数据用于建立模型,剩余的20%用于检验模型,基于基础模型与混合效应模型,利用经典概率统计法(极大似然估计)、有先验信息的贝叶斯统计法和层次贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过绝对平均误差(MAE)、相对平均误差(RME)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RMSE%)、决定系数(R²)、赤池信息准则(AIC)和偏差信息准则(DIC)指标来确定。【结果】对于基础模型,有先验信息的贝叶斯统计参数可信区间集中。对于混合模型,层次贝叶斯法估计的固定效应参数可信区间较传统方法更为集中,但随机效应参数可信区间相较极大似然法的置信区间更为扩散。使用层次贝叶斯混合效应模型的拟合效果最好,其决定系数R²为0.946。MAE、RMSE和RMSE%指标显示,层次贝叶斯法估计的模型精度最高,其次为极大似然估计的混合效应模型,贝叶斯法估计的基础模型以及极大似然估计的基础模型精度较低。【结论】层次贝叶斯统计法在拟合树高-胸径模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。此外,层次贝叶斯法能够以之前建立的模型结果作为先验信息而建立新的模型,是森林经营单位更新模型的可选方法之一。     

利用WANS研究非晶结构的微机程序

本文介绍利用非晶物质的广角度中子散射(WANS)数据,计算其径向分布函数(RDF)的微机程序,该程序备有可供选择的数据处理和误差处理功能。用本程序计算了Zr_(3.12)Ni,TiCu金属玻璃和氢化的及氘化的非晶硅等的径向分布函数,其中在TiCu和a-SiD的RDF上出现了用X射线和电子散射所无法观察的原予间距峰。     

基于似然深度的指数分布的参数估计

针对传统估计方法如极大似然估计对于服从指数分布且有污染的截尾数据的参数估计并不是很理想的问题,提出使用一种新的估计方法对其进行参数估计,即似然深度估计,并通过两组实验进行对比,结果显示利用似然深度估计方法得到的参数偏差和均方差较小,表明似然深度估计是一种估计服从指数分布且有污染的截尾数据参数的有效方法。     

双截尾Cauchy分布参数估计的若干问题

设{X_k,1≤k≤n}独立且均服从参数为μ,λ,A,B的双截尾Cauchy分布,得到了矩估计的性质并给出了当参数μ,λ已知时,参数A,B矩估计的数值解法,得出了参数A,B的极大似然估计并证明了其他参数极大似然估计的存在性和强相合性,最后利用极端顺序统计量的渐近分布得到了参数A,B的近似区间估计.     

一种胸部X射线摄影图像中结节检测的多尺度匹配滤波器

为了提高胸部X射线摄影图像中肺结节的正确检测率,提出一种基于通道化Hotelling模型的多尺度匹配滤波算法.以X射线胸片中的正样本和负样本图像作为训练集合,用Hotelling分类器训练出不同尺度的匹配滤波器组,并与待检测的胸片图像做滤波.计算滤波输出图像的视觉检测差异,以最大差异为约束条件寻找最优尺度的滤波器,计算...