简介：本文以环境监测中的有机物生物氧化降解反应的速率方程表达式的计算为例，介绍了Excel中线性回归计算法的应用，结果表明：用Excel计算，效率高、精度高。

简介：基于大变形理论建立功能梯度材料（FGM）梁运动方程,将梁的横向位移假定为时间函数和梁线性模态乘积之和,利用伽辽金方法离散为非线性常微分方程组;然后,运用等效线性化方法求得随机激励作用下简支约束的功能梯度材料梁均方位移,与NewMark法和蒙特卡罗方法获得的结果对比,验证该等效线性化方法的可靠性.最后讨论材料梯度指数、激励强度和梁长细比对功能梯度材料梁振动响应的影响.

简介：针对变量为梯形模糊数的模糊线性规划问题,利用结构元方法定义了一种模糊数的排序准则,讨论了如何将变量是梯形模糊数的线性规划去模糊化,即将含有变量为梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典模糊线性规划.同时,证明了该模型的最优解等价于经典的线性规划的最优解,再利用单纯形法求出最优解.并设计了求解该类模型的算法.通过算例验证了该方法的可行性和算法的有效性,从而为变量模糊的广义模糊线性规划问题的研究提供了新的方法.

简介：目前实验室污染源监测水中铅常常采用电感耦合等离子体发射光谱法,以测定水中重金属铅为例,本文采用Top-Down不确定度评定理念,利用实验室日常质控数据,结合标准样品的线性校准方法（线性拟合法）对其不确定度进行评定。结果表明,测定样品浓度在校准曲线0.200mg/L-3.00mg/L范围时,采用线性拟合法评定的扩展不确定度为0.066mg/L。

简介：本文建立了策划药物亚甲基二氧吡咯戊酮（MDPV）的气相色谱一质谱（GC—MS）联用、液相色谱一质谱（LC—MS）联用分析方法。利用GC—MS联用、LC—MS联用分析技术对MDPV进行分析，得到MDPV的GC—MS分析主要特征离子及LC—MS联用分析分子离子峰、二级质谱碎片峰、三级质谱碎片峰，并对各特征离子及碎片峰进行了归属研究，得到了MDPV的GC—MS联用、LC—MS联用分析的质谱裂解规律及特征离子。

简介：聚醚多元醇是一种重要化工产品,在国民生产中应用广泛,其水分含量是一项重要质量指标。采用库仑法测定时,样品因素、实验测试环境、注射器材选择、仪器状态和密封性等因素对测定结果影响较大,本文对这些影响因素进行讨论和研究。

简介：根据Q235钢在海南地区第2年的土壤腐蚀试验结果,以及对各试验站土壤化学成分的分析,采用逐步回归的统计分析方法,讨论土壤化学成分与Q235钢腐蚀失重的相关关系.结果表明,土壤中的Ca2+和全氮量与Q235钢的腐蚀失重有较好的相关性,是Q235钢腐蚀的主要影响因素.

简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法，同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题，是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量，我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分，同时结合正样本学习得到的正面预测评分，从正反两个方面进行综合评测，从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验，表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

简介：马尔科夫预测模型具有＂无后效性＂,即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

简介：为了实现期刊编辑、出版工作的网络化,本刊现已加入《万方数据-数字化期刊群》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中文期刊全文数据库》、《中文科技期刊数据库》、《CEPS中文电子期刊服务数据

简介：为提高反窃电效率,在用电信息采集系统的基础上提出一种窃电行为分析方法.即针对高供低计计量方式,建立窃电行为分析模型,并通过软件仿真验证模型的正确性.在此基础上,对各种窃电行为反映的负荷数据特征进行归纳总结,提出将实际窃电案例中可能遇到的窃电行为分成七类.通过负荷数据远程判断具体窃电行为类型,为现场稽查人员提供技术指导,从而提高窃电查证效率.

简介：紫外分光光度法长期应用于水中石油及其产品的测定。试验表明:该法亦可应用饮食行业烟雾排放的测定。采集的油烟雾、经四氯化碳溶出后,该溶液在紫外区有特征吸收,主要吸收波长为256nm～259nm,本方法具有线性好及操作简单等特点。

简介：对基因表达数据进行分类时,超限学习机（ELM）算法具有学习效率高、泛化能力强、分类精度高的优点.为了解决超限学习机算法受输入权值矩阵和隐含层偏差随机初始化的影响,本文利用自适应遗传算法（AGA）具有良好的全局搜索效果对超限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,提出了基于自适应遗传算法优化超限学习机（AGA-ELM）的分类算法.通过实验表明,该算法与已有的ELM、GA-ELM以及SVM算法相比,分类精度更高,可用于基因数据分类.

简介：设计了一种分布式光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统和软件系统.硬件系统基于ARM嵌入式处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯和传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理和同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布式光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传和转发等功能.

简介：本文论述关于分光光度法测定络合物稳定常数中的两个问题,一个是关于消光值的校正方法问题,一个是关于络合稳定常数K的计算问题,即采用迭代法解方程K=求得x的值.

简介：本文首先对该标准适用范围进行了说明，又对新旧标准的异同和实施中应注意的问题分别进行了论述，作者根据检测机构在该标准实施中容易出现的问题如核查总体的确认，DQL声称质量水平、抽样方案的检索、样本检验、判定准则等五个方面进行详尽的论述，提出自己的见解与大家共同探讨。

简介：在C-R2A数据处理机上,根据故障现象结合电路原理,用替换法查找故障,并进行元件代换。