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11.
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,…  相似文献   
12.
本文从理论上详细叙述了高分辨率谱估计技术MUSIC和Minimum-Norm算法的机理,给出并比较了它们的空域谱平坦度、3dB谱宽度和谱峰值随信噪比的变化情况.文章对工程设计人员加深理解、选择算法具有一定的参考意义.  相似文献   
13.
<正> 当今,中国的农业问题已经被列为全党和全国人民的工作重点,已经引起了人们的高度重视。黑龙江省是全国的重要农业大省,在我国的农业发展中具有举足轻重的地位。为此全面、正确地分析黑龙江省农村在不同政策指导下的未来发展也就有着更重要的意义了。近些年来,人们根据实际  相似文献   
14.
威布尔分布是描述部件寿伞的一种极为主要的分布,本文对确定威布尔分布的三参数,给出了一种试探性算法,方法简单、实用。  相似文献   
15.
In this paper two alternative loss criteria for the least squares Procrustes problem are studied. These alternative criteria are based on the Huber function and on the more radical biweight function, which are designed to be resistant to outliers. Using iterative majorization it is shown how a convergent reweighted least squares algorithm can be developed. In asimulation study it turns out that the proposed methods perform well over a specific range of contamination. When a uniform dilation factor is included, mixed results are obtained. The methods also yield a set of weights that can be used for diagnostic purposes.  相似文献   
16.
新的基团法估算沸点下蒸发焓   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了估算沸点下蒸发焓的含基团重量分率的基团法和估算式,拟合团贡献值,对385种有机物的计算平均偏差约为1.5%。所提出的新方法明显优于3种对应状态和用蒸发熵的基团法。  相似文献   
17.
针对多项式相位信号(PPS)中的线性调频(LFM)雷达信号参数估计,通过提出频谱方差极大值准则对PPS次优参数估计方法高阶模糊度函数(HAF)进行了改进,提出了适于单分量LFM参数估计的改进HAF。首先讨论了HAF对LFM参数的估计方法及其局限性,然后提出了分段频谱方差极大值法则下LFM调频斜率估计的方法,将其与HAF相结合提出了单分量LFM参数估计的改进HAF,克服了接收信号与实际信号起点不一致性对HAF带来的影响,降低了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差,改善了HAF的累积误差效应。MATLAB仿真验证了改进方法较HAF的优越性。  相似文献   
18.
LabVIEW在曲线拟合中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了LabVIEW中用于曲线拟合的子模块,对各子模块的曲线拟合理论作了介绍,重点介绍了非线性Lev-Mar拟合理论,并以例子辅助说明.  相似文献   
19.
以铂电阻分度函数为基础,利用最小二乘法算法,给出了拟合多项式,很好地解决了石油闪点检测系统中铂电阻不平衡电桥法测温方案中的非线性误差,其方便性和实用性已在应用中得到验证。  相似文献   
20.
发酵过程混合神经网络模型及其仿真   总被引:6,自引:2,他引:4  
提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型,该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成,由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络,两个网络能够合并为同一表达式,并具有线性形式,可采用线性最小二乘法求解网络权值,与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比,该模型训练方式简单,并可方便地使用在线辨识算法。  相似文献   
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