地面水质量评价计算方法的比较与分析--灰色聚类样点排序法的实证

在将等斜率灰色聚类法应用于地面水环境质量评价的基础上提出了灰色聚类样点排序法,并用灰色聚类样点排序法对实例进行水环境质量评价比较,讨论了灰色聚类样点排序法在权重处理过程的可行性.认为灰色聚类样点排序法兼顾到1)各测点的实测污染浓度都在级别标准范围内较有规律地变化,各污染物的标准值之间差异不太大;2)污染物分布的离散度太大,各标准值之间差别也太大这两种情况.     

民用机场货运吞吐量预测方法

随着中国经济建设和航空运输的发展，航空货运在航空运输市场中的份额越来越大，成为航空运输业新的经济增长点．目前对于机场货运吞吐量的预测方法不尽合理，导致了预测与实际情况不符，为此提出将机场的服务范围和城市圈概念融入传统吞吐量的预测方法．最后以南京机场为案例进行了分析研究。     

具有两类索赔的风险过程的破产概率

古典风险模型主要考虑同一类型的风险构成的风险过程，研究当承保人承保两类不同的风险时，相应的风险总和构成的风险过程．在两类索赔计数过程均为Erlang（2）过程时，通过补充新的风险过程和相应的破产概率，通过考虑在首个指数时刻发生的不同情况，推导出破产概率所满足的微积分方程组，并就索赔额服从指数分布的情形得到了破产概率的精确表达式．最后利用更新方程还给出了不同类型破产概率的一个上界．这些结论的得出对于保险人评估风险具有重要的指导意义．     

下一代互联网中的智能QoS组播路由算法

设计了一种下一代互联网中的智能QoS组播路由算法,给定一个QoS组播请求和柔性QoS需求,包括带宽需求、组播端到端延迟区间,延迟抖动区间和出错率区间,寻找一棵QoS组播路由树.提出一种基于演化算法和单纯形算法的混合算法来构造满足上述需求且费用近优QoS柔性组播路由树,兼顾网络负载均衡.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,明显优于基于传统遗传算法的QoS组播路由算法.     

基于库存控制的需求量灰色预测

运用灰色动态GM模型，结合物流企业实例，根据历史出库量数据对基于库存控制的市场需求量进行灰色建模、预测和检验．实验结果显示预测量曲线与实际出库量曲线拟合程度很高，证实了在有效辅助库存控制管理的需求量预测中运用灰色预测模型和方法的可行性和优越性．     

基于超声多普勒效应的浴室跌倒检测

提出了一种使用20 k Hz超声波检测浴室跌倒状况的方法,并进行了浴室环境中的测试.由于跌倒会造成失重,身体运动速度增大,导致产生多普勒效应,造成反射的超声频率的偏移.根据这一频移判断人是否跌倒,并采取相关措施,可以在保护隐私的前提下结合浴室的特点保护人们的健康和安全,为智能医疗的发展打下良好的基础.     

无人机遥感图像融合方法研究

针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题, 在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法, 减小算法误差, 并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配, 使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果, 解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明, 改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时, 达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的, 并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。     

数据质量维度与框架研究综述

为了对数据质量维度有一个全面、清析而准确的定义,便于在领域层面达成一致,也为从现存的数据质量管控技术架构中选择出合适的框架提供依据,对数据质量的发展历程和维度以及其管控框架进行了全面的研究。通过研究明确了复杂的数据质量维度指标,按其名称和定义提供一套比较全面的数据质量规范,并对其质量管控技术框架进行了综合研究与对比。该研究能科学地指导具体应用需求选择合适的数据质量框架和比较全面的数据质量维度实现对数据的评估,同时可节省大量的时间,减少人力和物力支出。     

基于二维路由的流量工程解决方案

流量工程是应对互联网规模和流量高速增长的必要方法,高效的流量工程受限于流量矩阵的测量和已有路由设备转发能力.结合上述挑战提出了基于大流调度的二维路由流量工程方案,建立了描述二维路由大流调度问题的数学优化模型,使用改进的随机取整算法求得问题的近似解.实现了基于Quagga的二维路由大流调度的原型系统,使用扩展链路状态通告下发路由决策信息.真实实验证明,系统能够实现大流的快速调度.仿真实验结果表明,基于二维路由的大流调度明显优于基于传统一维路由方式的大流调度,并且前者能够达到接近最优的调度结果.真实实验和仿真实验证明,该方案不仅仅实现了更为细粒度的流量调度,而且具有更好的可扩展性以及更低的转发流表开销.     

基于萃取和超高效液相色谱-串联质谱法的贝类抗生素快速测定方法

建立一种简单、快速的超声波萃取–固相萃取净化–超高效液相色谱串联质谱分析方法, 可以同时测定淡水贝类软组织中磺胺类、喹诺酮类、大环内酯类、β-内酰胺类和氨基糖苷类中15种抗生素。采取超声波萃取法, 对贝类体内的抗生素进行萃取, 用固相萃取方法净化提取液, 最后用超高效液相色谱–三重四级杆质谱对目标物进行分析检测。主要比较两种固相萃取柱Oasis HLB和Oasis PRiME HLB对污染物的净化效率, 后者展现出较好的结果。15种抗生素加标回收率实验结果表明: 当加标浓度为50 ng/g时, 回收率为64%~121%, 相对标准偏差为0.5%~19% (n=3); 添加高浓度(100 ng/g)样品时, 回收率为67%~117%, 相对标准偏差为1%~9%(n=3)。方法检测限(LOD)为0.004~0.5 ng/g (干重), 定量限(LOQ)为0.013~1.67 ng/g (干重)。该方法具有回收率高、检测限低的特点。使用该方法对鄱阳湖3个采样点三角帆蚌中的抗生素进行分析, 结果显示, 在15种抗生素中, 有9种均不同程度地检出, 检出频率和浓度最高的是甲氧苄胺嘧啶, 最高浓度达到78.8 ng/g, 其次是奇霉素(41.2 ng/g)和环丙沙星(39.8 ng/g)。