线性系统部分变元指数稳定的新判据

利用“截断矩阵”给出了线性系统部分变元指数稳定的几个应用广泛的新判据。包含有关文献的若干结果。     

蚁群算法在水位流量关系拟合中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质.针对传统水位流量关系曲线拟合过程中存在精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来拟合水位流量关系,并将该方法与遗传算法及传统的优化方法进行比较.结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法.     

左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.     

应用型本科高校经管专业统计学教学实证分析 ——以莆田学院为例

针对应用型本科高校统计学教学效果不佳的现状,在莆田学院经管类专业展开问卷调查,并采用问卷数据进行实证分析。统计分析发现,学生对统计学的使用性认知有限、努力程度不足,统计学教学和考核偏理论、缺乏实际应用等问题。因子分析表明,影响教学效果的多个变量可降维为教师教学水平、学生学习投入、专业联系度、实践教学和教材适用度5个因子。回归分析表明,这5个公因子对教学效果均存在显著影响。最后,提出相关建议:提高教师教学水平、改变学生对统计学使用性的认知、增加实践学时等。     

二值响应数据贝叶斯中位数估计

中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性.     

融合倾斜仪数据的盾构姿态严密解算模型

推导了倾斜仪与盾构的严密标定模型;将倾斜仪采集的双轴角度数据视为平面点云,推导了倾斜仪角度数据的稳健估计方法;在前述模型方法的基础上,利用最小二乘配置方法建立了倾斜仪与棱镜数据融合的严密联合解算模型.最后,通过试验对上述模型方法进行了分析验证.结果证明,提出的盾构姿态解算模型正确可行.     

好氧颗粒污泥短程硝化处理养殖废水及N2O释放特性

好氧颗粒污泥可通过特殊的厌/好氧空间结构实现短程硝化,而短程硝化和好氧颗粒结构都可能导致温室气体N₂O释放.试验研究了处理养殖废水过程中好氧颗粒污泥短程硝化性能,及利用微电极探针定量分析N₂O过程释放特性.稳定运行期间,COD与氨氮平均去除率分别为76.8%和94.4%,短程硝化效率可达88.9%.根据微电极探针和气相色谱分析结果,好氧颗粒污泥系统厌氧和好氧阶段N₂O生成量分别占46.4%和53.6%,但短程硝化系统的N₂O释放主要来源于曝气吹脱作用;系统内N₂O中氮的释放量占进水氮的比例为2.1%,好氧颗粒污泥并未显著强化N₂O释放.     

基于相位翻转PTS降低OFDM系统PAPR的改进算法

为解决OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统中IPTS(Iterative Partial Transmit Sequences)抑制PAPR(Peak To Average Power Ratio)强度有限的问题, 提出了采用梯度递减的搜索方法将传输数据分为D 层、对传输数据进行逐层筛选、并将每层内相位因子的搜索与IPTS 技术相结合的改进算法。仿真结果表明,改进算法在较IPTS 复杂度增加不大的前提下, 其抑制PAPR 的能力有显著提高。在128 个子载波的OFDM 系统中, PTS 子序列数V 取8, 外层分块数D 取2, 累积分布函数(CCDF: Complementary Cumulative Distribution Function)为10^-5 时, 改进算法的PAPR 值比IPTS 算法降低近0. 5 dB。     

颊（舌）侧验支托在活动义齿修复中的临床应用分析

目的：探讨活动义齿修复中颊舌侧哈支托临床应用的可行性。方法：选取我院在1999年至2000年71例活动义齿修复患者，在修复体中设计颊舌侧袷支托84个，对其临床效果评价。结果：本组病例中66例颊舌侧验支托成功使用3年以上，5例失败。结论：在活动义齿修复中设计颊舌侧铪支托是可行的。     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.