罗格列酮钠片溶出度的测定方法

采用紫外分光光度法测定罗格列酮钠片的溶出度。检测波长234nm。转速50r·min-1,溶出介质为0.01mol/L盐酸500mL;罗格列酮钠在(4～20)μg·mL-1-范围内线性良好,r=0.9999(n=7),方法平均回收率99.95%(n=9),日内和日间RSD分别为0.49%及0.75%。20min定时取样测定,主药溶出95%以上。方法简便、准确,可有效的控制其质量。     

基于灵敏度分析的地下水数值模拟精度适应性评价

为了更好地刻画数值模型模拟精度对参数初值的依赖性,同时避免由于比较水位高低而存在的非标准化问题,分别将Nash-Sutcliffe效率系数Ens及平均相对误差Emr作为精度评价指标进行数值模型模拟精度的适应性评价.借助于灵敏度分析的Morris方法,对地下水模型参数中的渗透系数K和给水度μ进行了适应性评价和时间序列的灵敏度分析.结果表明:不同精度评价指标所得模型的优化参数不同,存在一定的差异;不同参数初值对于灵敏度分析影响明显;数值模型运行开始参数灵敏度较小,随着计算水位降深值的增大,其灵敏度值呈增加趋势.     

全变化参数的中位值-极差联合控制图

根据Costa的全变化参数的均值控制图,设计全变化参数中位值-极差联合控制图,记为CVPx-R.将其与静态的中位值-极差联合控制图及其他动态的中位值-极差联合控制图做了比较.数据显示所设计的CVPx-R能较快发现过程的变化.     

汉字编码输入法评测分析

介绍了汉字编码输入法国家标准,分析了一种广泛使用的音码输入法的评测结果,并进行了对比验证实验.结果表明,音码输入法原评测结果中存在一些误差较大的数据,输入法的平均码长和重码字词键选率两个性能指标未能达到国家标准.对比验证实验为改进音码输入法的性能提供了参考资料.     

多因素交叉变动影响额的平均分配法

考察了指数因素分析法存在的缺陷,根据公平、合理分配的原则,以及方法的真实性、稳定性、系统性的基本要求,在建立因素分析模型的基础上,提出了一种正确的分配方法:平均分配法.并将其具体应用与影响系数分析法和指数因素分析法相比较,得出了该方法较为合理的结论.     

基于鸭式布局的有控弹药攻角运动仿真研究

为了研究鸭式布局有控弹药控制过程中攻角变化的动态过程,寻求合理的舵控方式,以一对鸭舵控制的炮弹为例,引入常用的舵控波形,建立了六自由度刚体有控弹道模型,研究了鸭舵控制对复攻角运动的影响,推导了简化的控制传递函数,用于分析各弹道特征点上气动参数变化带来的影响.数值计算和MATLAB建模仿真表明,采用最大周期平均力时鸭舵的控制效率最高,但也会引起攻角的强烈震荡,不适于弹药稳定性要求较高的情形.     

湍流中的多尺度结构及其相对运动

基于湍流局部多尺度结构物理背景,指出了湍流场与完全随机场的本质区别在于湍流场中流体微团的运动不是完全随机的,湍流场中存在不同尺度的结构,湍流中流体微团的运动受所属流动结构的制约。提出了局部平均速度结构函数的概念以描述一定尺度湍流结构的纵向伸缩变形及其相对运动,并通过实验验证了湍流中基于一定尺度的局部结构平均概念的速度结构函数与子波变换的一致性。     

基于运动结构图的无人机序列影像三维重建

无人机序列影像具有重叠度高、拓扑联系强的特点。针对现有增量式三维重建算法在处理大规模无人机影像时效率低、输出不稳定的问题,提出基于运动结构图的无人机序列影像三维重建方法。顾及地理位置信息与IMU(Inertial measurement unit) 数据建立图像索引集,提高图像匹配效率,并使用随机抽样一致性算法计算相对运动;使用运动结构图表示影像之间的“ 关联”,采用闭环检测剔除错误边;借助李代数与李群的映射关系, 融合1 L 范式与M 估计一次性求解影像全局运动,期间只进行一次光束法平差,降低了计算复杂度。实验验证本文方法在效率和效果上得到了提高。     

三沙湾纳潮量及湾内外的水交换

根据三沙湾多年实测潮位资料和2个临时潮位站的实测资料,分析了三沙湾潮汐特征,计算了纳潮量、海水的平均交换率和海水半更换期.结果表明:三沙湾潮差较大,有较强的纳潮能力.但由于其水域面积较大,地形也比较复杂,其整个区域海水的平均“更新能力”一般.当潮差累积率为20%(大潮)时,三沙湾的海水半更换期约为36个潮周期;当潮差累积率为50%(中潮)时,海水半更换期约为75个潮周期;当潮差累积率为80%(小潮)时,海水半更换期达到114个潮周期.     

一种面向移动端的浅层CNN表情识别

移动端的表情识别有巨大需求,但是受算力限制,主流深度神经网络无法直接移植.为此,设计了一个浅层网络,在节约计算量的同时保证了识别率.网络中使用三组堆叠而成的卷积层,有助于增大感受野,便于更好地提取特征,这是提升识别率的关键;使用全局平均池化层,避免引入额外的全连接层,大幅降低参数量,在训练样本不足的情况下,降低模型过拟...