数学就在我们身边

<正>我们身边处处有数学,这话一点不假。自从数学老师王老师布置了"观察生活中的数学"这项任务后,我就多多留心。这不,放学后我和爷爷一坐上公交车,我就开始留心观察。以往坐公交车,我只顾看窗外的风景,今天我数起了公交站牌,从上车到下车,一共经过了7个公交站牌。     

一字形排列三相氧化锌避雷器阻性电流测试方法探讨

我们可以通过对氧化锌避雷器厘米的泄露电流的阻性电流进行测量来获取该避雷器的质量情况。因为三氧化线一字型排列的避雷器其受到杂散电容的影响,会有一定的总电流相角的改变,导致了电流的测量出现了异常,精度不高,这就不能够很准确的对避雷器的质量情况有一个判断。     

面向高光谱影像分类的改进局部切空间排列降维

提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.     

一个关于{1,2,…,n}排列的猜想

我们证明了孙智伟的下述猜想:对任意不等于3的正整数n,存在{1,2,dots,n}的一个全排列(a1,…,an)使得a1＝1,an =n,并且a1 +a2,a2+a3,…,an-1 +an,an +a1都与n互素.     

单声道超声流量计不同声道布置形式的流场适应性

流量计安装条件对其测量性能的影响是流量测量领域的一个重要问题.基于实流实验与数值仿真相结合方法,对单声道超声流量计的5种声道布置形式进行研究,对其在3种典型的阻流件(单弯头、双弯头、渐缩管与单弯头组合)下游的测量性能进行数值仿真,提出了流场敏感误差和流场敏感因子2个评价指标来表征超声流量计的流场适应性.结果表明:三角形声道布置方式对这3种非理想流场均有较好的适应性;超声流量计对流场的敏感程度与其声道反射次数没有必然联系,关键是合理布置声道位置.     

改良小肠内排列术治疗腹部术后广泛粘连性肠梗阻临床研究

探讨改良小肠内排列术治疗腹部术后广泛粘连性肠梗阻的临床疗效。将甘肃省华亭县中医院2013年3月-2015年2月收治的52例腹部术后广泛粘连性肠梗阻患者作为本研究对象,根据手术方式分为改良组23例和对照组29例,改良组采用改良小肠内排列术治疗,对照组采用常规开腹粘连松解术治疗,比较两组术中出血量、手术时间、术后排气时间和住院时间等指标和术后并发症发生率。与对照组相比,改良组术中出血量、手术时间、术后排气时间和住院时间等指标均较低,差异显著(P0.05),改良组术后及随访期并发症发生率远低于对照组(P0.05)。改良小肠内排列术治疗腹部术后广发粘连性肠梗阻的临床疗效显著,安全性较高,在肠梗阻的临床治疗上值得推广。     

太阳真空集热管真空度测量模型的特性参数分析

从气体动理论出发,分析了太阳真空集热管真空度测量的负压腔模型的动态特性,并重点讨论了分子速度、热导率等参数与真空度测量之间的内在联系。     

不相邻重排列的一种计数方法

当前已经解决了重排列的计数问题,也解决了不相邻排列的计数问题(单排列时),但是当把这两种情况结合起来时,情况就要复杂得多,它实际上是一类很常见的排列问题．该文介绍了这样一类特殊排列——重排列在限制某两种元素不相邻时的一种计数方法,通过将问题进行简化,巧妙处理,得出了这类计数的计算公式．     

凡例

1．本刊第七卷总目录按出版时间顺序排列。2．分类索引按中图法分类号的大类次序分列,每类中按在本刊出版次序排列。每篇文章的页码为八位数字,前两位为卷数（07）,次两位为此卷内的期号,     

基于CEEMDAN和TCN-LSTM模型的短期电力负荷预测

针对短期电力负荷数据随机性强,难以实现准确预测的问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和时间卷积网络-长短期记忆网络(temporal convolutional network-long short-term memory network, TCN-LSTM)混合模型的预测方法。所提算法先使用CEEMDAN方法将负荷数据分解为一系列相对平稳的子序列。同时为了降低后续计算规模,通过引入排列熵的方法将各子序列进行重组。然后,将各个重组序列输入到TCN-LSTM组合模型中,利用TCN模型提取特征并构建序列的特征向量,再基于LSTM模型对其进行训练及预测。最后把全部预测值进行相加得到完整的预测负荷值。通过使用欧洲某地真实负荷数据进行验证。结果表明：所提算法与其他常见的预测算法相比具有更高的预测精度,可为负荷预测等研究工作提供相关参考。