长航时导弹混合式惯导系统结构方案设计及优选

混合式惯导系统集平台式、捷联式惯导系统各自的优点于一体,打破了传统惯导的设计和使用思想,在长航时、大机动条件下的导航精度优势明显,为导弹武器射前快速自对准、中段误差修正、末段高精度导航提供了技术实现的可行性.混合式惯导系统可有多种结构方式,要实现混合式惯导系统在长航时导弹上的应用,首先就要解决其旋转结构的选型问题.本文从混合式惯导的基本概念和原理出发,对其上弹应用的多种旋转结构进行了方案设计;以其适用的自标定、自对准、旋转调制策略等为基础,开展了导弹武器发射前和飞行过程中高精度导航、误差修正等对惯导结构的需求论证,最终优选确定了能适应导弹武器使用剖面的最佳结构方案,且通过仿真验证了混合式惯导的优势所在.     

半相依回归系统参数的Stein型主成分改进估计

将S tein压缩思想与主成分改进估计相结合,研究两个半相依回归系统.当设计阵呈病态时,提出S tein型主成分改进估计,同时,给出当V未知时的两步估计.证明在均方误差意义下,S tein型主成分改进估计局部优于主成分改进估计和协方差改进估计.     

MEMS惯性高度尺测量精度分析

研究了基于微电子机械系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)的惯性导航系统的短时相对高程测量精度,设计了“惯性高度尺”算法,进行了桌面测高和楼层测高两个验证性实验。分析了不同运动条件和运动时间下“惯性高度尺”的测高精度。基于零速修正技术提出了一种分段测量的方法。实验结果表明,桌面测高可实现毫米级精度(相对误差0.17%),楼层测高可实现多层厘米级和单层毫米级测量精度(相对误差分别为0.22%,0.06%)。测量误差与载体的姿态动态和运动时长成正相关。实验验证了MEMS惯导用于高度测量具有较高可行性,稳定的运动条件和较快的测量时间能够提高测量精度。     

氮磷加富对山东长岛养殖坛紫菜的生长及营养成分的影响

为探究山东长岛养殖坛紫菜(Pyropia haitanensis)的最适营养盐条件,对不同氮、磷浓度下坛紫菜的生长、光合色素含量、营养成分(粗蛋白、粗脂肪、灰分)和氨基酸组成进行测定分析,并评价其营养价值。结果显示：山东长岛养殖的坛紫菜在氮、磷加富浓度分别为50μmol·L^-1、3.13μmol·L^-1时生长速率最快,叶绿素a、类胡萝卜素、藻红蛋白及藻蓝蛋白含量均显著升高,但在氮、磷浓度分别高于200μmol·L^-1、12.5μmol·L^-1时其生长减缓。坛紫菜对氮、磷的吸收速率受营养盐浓度的显著影响,在氮、磷浓度分别高于200μmol·L^-1、12.5μmol·L^-1时,其对NH⁺₄-N的吸收速率显著高于NO^-₃-N。氮、磷加富培养使坛紫菜营养成分的含量呈显著变化,其中粗蛋白和灰分含量显著增加,而粗脂肪的含量则显著降低;氨基酸总量以及呈味氨基酸占总氨基酸的比值(DAA...     

复方金钱草颗粒的二次开发研究进展

复方金钱草颗粒是由广金钱草、车前草、光石韦、玉米须4味中药材组成的中成药制剂,具有清热利湿、通淋排石的功效,临床广泛用于治疗泌尿系统结石和尿路感染。本文对复方金钱草颗粒的主要成分、质量控制方法、作用机制及临床疗效等方面的研究进行综述,旨在为中成药的深入开发及临床推广应用提供参考。     

Does a lot help a lot? Forecasting stock returns with pooling strategies in a data‐rich environment

A variety of recent studies provide a skeptical view on the predictability of stock returns. Empirical evidence shows that most prediction models suffer from a loss of information, model uncertainty, and structural instability by relying on low‐dimensional information sets. In this study, we evaluate the predictive ability of various lately refined forecasting strategies, which handle these issues by incorporating information from many potential predictor variables simultaneously. We investigate whether forecasting strategies that (i) combine information and (ii) combine individual forecasts are useful to predict US stock returns, that is, the market excess return, size, value, and the momentum premium. Our results show that methods combining information have remarkable in‐sample predictive ability. However, the out‐of‐sample performance suffers from highly volatile forecast errors. Forecast combinations face a better bias–efficiency trade‐off, yielding a consistently superior forecast performance for the market excess return and the size premium even after the 1970s.     

Forecasting Death Rates Using Exogenous Determinants

Mortality models used for forecasting are predominantly based on the statistical properties of time series and do not generally incorporate an understanding of the forces driving secular trends. This paper addresses three research questions: Can the factors found in stochastic mortality‐forecasting models be associated with real‐world trends in health‐related variables? Does inclusion of health‐related factors in models improve forecasts? Do resulting models give better forecasts than existing stochastic mortality models? We consider whether the space spanned by the latent factor structure in mortality data can be adequately described by developments in gross domestic product, health expenditure and lifestyle‐related risk factors using statistical techniques developed in macroeconomics and finance. These covariates are then shown to improve forecasts when incorporated into a Bayesian hierarchical model. Results are comparable or better than benchmark stochastic mortality models. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

荷叶生物碱的研究进展

概述了荷叶生物碱的化学成分及其减肥、降脂、降血压、抑菌、抗衰老等保健作用以及荷叶生物碱的提取、分离技术的研究进展,为荷叶生物碱的合理开发利用提供参考.     

乌骨藤化学成分和生物活性研究进展

综述了近年来乌骨藤化学成分和生物活性研究方面的进展,主要包括化学成分、生物活性、临床应用概述,并对它的研究和应用前景作了展望。     

基于多尺度光流融合特征点视觉-惯性SLAM方法

为提高视觉-惯性导航系统在弱纹理环境下的鲁棒性和精度,结合特征点法精度高和光流法速度快的特点以及惯性信息,提出一种多尺度均匀化光流融合特征点法的视觉-惯性同时定位与地图(simultaneous localization and mapping, SLAM)构建方法。首先,改进快速特征点提取和描述(oriented fast and rotated brief, ORB)特征提取过程,采用多尺度网格化的方法提取ORB特征点并利用四叉树均匀分配特征点,提高特征分布离散性。其次,在帧间采用LK(Lucas and Kanade)光流法追踪特征点进行帧间的数据关联,在关键帧对特征点进行描述子的计算和匹配从而实现关键帧间的数据关联,保证算法速度的同时提高定位精度和鲁棒性。最后,基于光流法建立的数据关联得到的初始位姿为后端优化提供初始值,整合ORB特征点重投影误差、惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)预积分误差以及滑动窗口先验误差构建最小化目标函数采用滑动窗口非线性优化进行求解。实验表明,所提方法相比单目视觉惯性系统具有更高的定位精度和鲁棒性,定位精度平均...