基于GM（1，1）模型的某高校招生人数预测

分析了近年来我国高校招生人数的变化趋势，并利用GM（1，1）模型对某高校2008年的招生人数进行了预测．从而为高校招生人数决策提供了依据。     

多档次概率罐子模型估计的渐近性质

对多个处理且试验结果为多档次的临床试验,构建了其概率罐子模型。研究了模型中每个处理试验结果发生的概率。利用极大似然估计方法得到其估计量,并获得此估计量具有渐近正态性。     

六台轧机热轧钢板在线测长及产品统计微机系统

本论文选用Apple-Ⅱ作主机,开发了一套外设接口扩展箱和相应的应用软件,用于实现在钢厂中对六台单轧机的热轧钢板长度在线检测和现场显示,同时对钢板的长度按照合格、超长、超短进行分类统计,打印生产报表。此外还提供随时修改钢板长度(标尺)设定值和随机查询各台轧机产质量状况的功能。在接口扩展箱中,采用了包括光电耦合在内的若干抗干扰措施,保证系统能在钢厂恶劣环境中正常运行。本系统已在工厂轧机上试用成功。     

改善a-Si太阳电池界面特性的新方法

本文介绍一种用非晶金属硅化物改善a—Sipin太阳电池TCO/p界面特性的新方法.文章中详细讨论了载流子的传输模型并给出了一系列的实验数据.利用这种方法,用单反应室等离子体CVD装置使a—Si电池的短路电流提高了10%以上,并已获得10.6%的转换效率.     

云南数字台网谱震级的测定和地震辐射能的计算

运用Duda等提出的谱震级测定公式,结合云南区域数字台网宽频带记录资料测定了发生在网内的中强震(4.0相似文献   

应用型高技能数控人才实训模式的研究——以井冈山大学工学院为例

本文介绍了应用型高技能数控人才的培养目标,从加大设备投入、安装通用软件、保证学生实践时间、建立一支高水平师资队伍、加强校企合作这些方面着手,建立了一套较为完善的实训模式,以增强学生的编程、操作、软件应用等方面的能力。     

基于多元时间序列融合的飞行动作识别方法

针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对战术机动动作的识别。通过引入预分类和细分类结合的方式,对动作数据进行预处理,然后根据改进的动态时间规整(WDTW)算法对待测数据进行识别。仿真实验表明,相比传统DTW算法,WDTW算法通过降低算法复杂度,识别计算时间变化明显;对核密度与精准度系数的分析表明识别准确率亦有所提高。实验结果验证了所提方法的准确性。     

序列模式挖掘的两种典型算法及比较

序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,GSP算法与PSP算法是序列模式挖掘中的两种典型算法。本文介绍了这两种算法并对其进行了分析与比较。     

A NEW DESCRIPA NEW DESCRIPTOR OF AMINO ACIDS BASED ON THE THREEDIMENSIONAL VECTOR OF ATOMIC INTERACTION FIELD

QUANTITATIVE STRUCTURE ACTIVITY RELATIONSHIP (QSAR) IS A VERY IMPORTANT TOPIC FOR MANY SCIENTIFIC FIELDS AND CAN BE TERMED AS QUANTITATIVE SEQUENCE ACTIVITY MODELS(QSAM)[1] WHEN REFERRED TO THE RESEARCH ON RELATION- SHIPS BETWEEN STRUCTURES AND ACTIVITIES OF BIOLOGICAL MOLECULES, SUCH AS PROTEINS, AND NUCLEIC ACIDS. HOW- EVER, IT IS VERY DIFFICULT TO ESTABLISH A QSAM MODEL,…     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.