若干经典极限问题推演程序的简化

应用笔者建立的n项和的极限法则简化文^[1]中若干经典极限问题和推演程序。     

论适时生产制系统对管理会计的影响

探讨了适时生产制系统的特点,以及适时生产制对管理会计中完全成本法,变动成本法,长期投资决策,短期经营决策,存货决策及对标准成本系统的影响,并针对其使用条件提出在我国应用的可能 性。     

吉林大豆中卵磷脂的成分提取与分析

对大豆中卵磷脂的提取方法做了系统的研究。采用混合溶剂（V正己烷：V乙醇＝6：4）作为大豆中油提取溶剂的方法,出油率可达17．6％－20．8％,与文献上报道的16．8％有明显提高,大豆中的卵磷脂得到有效的分离提纯。详细研究了薄层色谱法中不同极性的展开溶剂的影响,采用V氯仿：V甲醇：V水＝65：22．5：4（pH=4.0)做展开溶剂,经显色后,对薄层色谱板做光密度扫描。结果表明,可对大豆中的磷脂酰胆碱（PC）和磷脂酰乙醇铵（PE）进行有效的分离。该方法用于11种吉林大豆中卵磷脂的成分分析,取得了满意的结果。     

粘土胶驱油机理及渗流扩散规律实验研究

利用平板填砂物理模型,在初步探讨粘土胶(SMD)体系驱油机理的基础上,重点研究粘土胶在不同渗透率模型中的渗流扩散规律,研究指出SMD体系驱油机理包括:大小孔道压力均衡机理、压力波动机理、乳化-携带机理等;SMD体系在多孔介质中运移时前缘呈扇形推进,扇形边缘出现SMD体系稀释和扩散带,在低渗透层中会产生周期性向前突进现象;粘土胶体系能有效改善油水流度比,扩大波及体积,尤其对中高渗透层的调驱效果。通过改变SMD体系配方,SMD体系可以适应不同渗透率的地层。     

基于PMV指标的室内环境热舒适度控制器设计

针对目前室内热环境调节缺少合理控制方法的问题,本文在分析温度、湿度、风速和平均辐射温度四个热环境参数对PMV指数影响的基础上,基于人体舒适度模型的模糊控制,将嵌入式ARM9芯片作为主控制芯片,结合无线传感网络,设计了一种室内舒适度控制器,并阐述了其系统构成与决策方法。该控制器不仅布设方便,而且能够在保证人体室内舒适度的情况下,减少调节室内热环境过程中带来的能耗。     

Statistical analysis of generalized exponential distribution under progressive censoring with binomial removals

The estimation of generalized exponential distribution based on progressive censoring with binomial removals is presented,where the number of units removed at each failure time follows a binomial distribution.Maximum likelihood estimators of the parameters and their confidence intervals are derived.The expected time required to complete the life test under this censoring scheme is investigated.Finally,the numerical examples are given to illustrate some theoretical results by means of Monte-Carlo simulation.     

一种改进的塔形分解图像融合算法及其在DSP上的实现

本文首先阐述了基于塔形分解的图像融合的原理和步骤,然后针对实时嵌入式系统的特点提出了一种新的称为固定权的融合规则,该方法具有简单,可行,便于调节的特点.接着,通过Hatlab仿真和交叉熵的客观评价方法证明了固定权新融合规则的可行性和有效性.最后,在DSP平台下,用基于固定权新融合规则的算法实现了两幅大小为240x320的可见光和红外光图像的实时图像融合.     

基于模糊聚类的刀具磨损量在线监测方法

研究在加工过程中刀具磨损量实时监测和预报。针对神经网络在监测刀具磨损量中存在的缺点,在选择合适的模糊聚类标准样本的基础上,利用模糊聚类方法,加以适当推理。实验分析表明,该方法在刀具磨损量在线监测中具有较好的容错性和可分析性。在标准样本合适的条件下,利用模糊聚类方法能够正确地进行在线监测和预报刀具磨损量。     

伯格谱估计方法在VSAR中的应用

针对目前速度合成孔径雷达（ＶＳＡＲ）中速度分辨力不高和天线数目过多的问题进行改进,以便对慢动目标进行检测,采用伯格法对ＶＳＡＲ信号处理中的相位信息进行处理,以提取速度信息,从而取代传统的经典谱估计方法。仿真结果表明,使用伯格法可以获得更高的速度分辨力和方位分辨力。同时,柏格法的使用可以降低天线数目和整个天线阵列的总长度,从而降低硬件的复杂度。     

基于样本数据重抽样的时序数据预报方法

研究时序数据预报和提高预报精度的方法,提出了一种新的利用误差项对时序数据样本进行ＢｏｏｔＳｔｒａｐ重抽样的方法。该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型,并通过重抽样技术提高预报精度。通过ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法与ＢＰ算法的预报偏差平方和比较说明ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法提高了预报精度,将提出的重抽样技术引入时序数据预测中,可提高神经网络的预测精度,并适用于股票价格及外汇交易预测等效应领域。