基于不确定理论的铁路货运需求预测

合理预测铁路货运需求是铁路管理部门建设、运营等决策基础。为应对铁路货运需求的复杂变化,基于Pearson相关性分析方法筛选出铁路货运需求的七个具有关键影响的因素,并结合不确定理论建立不确定多元线性回归模型,相应的铁路货运预测结果由传统单一值变成可能的需求区间范围,更加符合处于不确定环境下的铁路货运需求实际情况。选取国家统计局2004~2016年相关数据进实证研究,并与回归模型以及BP模型的预测结果对比分析,实验表明不确定多元线性回归的预测结果更加精确。     

基于时变SJC-Copula对商品期货市场间风险传染的探究

分别选取WIND商品指数和CRB指数作为衡量我国商品期货市场及国际商品期货市场综合价格的指标,利用时变SJC-Copula模型构建两者之间的动态相依结构,通过动态的尾部相关系数来探究我国商品期货市场与国际市场间的尾部相关性.实证结果表明,我国商品期货市场与国际市场间的上尾相关性要强于下尾相关性,即当商品期货价格上涨时,两个市场间更易发生风险传染.     

例说独立性与不相关性的关系——兼说高等数学与概率统计的关系

本文讨论独立性与不相关性的关系,除了随机变量之间的独立性必定导致二个随机变量之间的不相关性外,以几个服从二元二点分布、二元均匀分布、二元指数分布、二元正态分布的二个随机变量之间的独立性与不相关性作为例子:说明独立性与不相关性之间的其他三种情形;不难发现,刻划独立性的是函数关系,刻划不相关性的是数字关系;由此,同时讨论高等数学与概率统计的关系,也列出了高等数学与概率统计之间的四种情形.     

化学师范生手持技术接受度与TPACK的相关性研究

以技术接受度模型(Technology Acceptance Model, TAM)与TPACK(Technological Pedagogical Content Knowledge,整合信息技术、教学法、学科内容的知识结构)理论为基础,以手持技术为技术接受度模型与TPACK中的技术对象,利用结构方程模型调查研究H大学化学师范生的手持技术接受度与TPACK的相关性。研究发现：(1)化学师范生对手持技术的行为意愿、感知易用性、主观规范正向影响TPACK的发展;(2)化学师范生对手持技术的感知有用性与自我效能正向影响行为意愿,并能通过行为意愿间接影响TPACK的发展。最后,基于研究结果,提出发挥示范引领作用、重视优质资源的整合应用等提升化学师范生手持技术TPACK的4条建议。     

不同知识引出方法对科学概念结构表征的影响——来自多维标度法的证据

不同知识引出方式对获得的群体概念结构的影响,是概念结构研究中重要且未解决的问题。以17名中学化学教师为被试,通过自由分类、概念构图和语义相关性评定,引出被试对15个与原子相关概念的认识,并以多维标度法分析群体概念结构。研究发现:由不同知识引出方式获得的群体概念结构具有不同的特点,通过语义相关性评定获得的群体概念结构更适合呈现科学概念具有复杂关系的特点。研究结果有助于研究者选择合适的研究方法,实施更有效的群体概念结构研究。     

MRI参数对腰椎间盘突出症患者椎间盘退变程度的评估价值及与JOA、VAS评分相关性

选择腰椎间盘突出症(LDH)患者60例,分为轻度退变组、中度退变组、重度退变组。患者均行MRI检查,比较3组的MRI参数,包括髓核(NP)区、纤维环(AF)区T2值。检测比较发现,3组LDH患者NP区、AF区T2值间存在明显差异,且与腰椎功能评分(JOA)呈正相关,与腰部疼痛评分(VAS)呈负相关(P<0.05)。NP区、AF区T2值联合鉴别轻中度、中重度椎间盘退变程度的AUC大于各指标单一鉴别,具有较高评估效能。因此,MRI参数评估LDH患者椎间盘退变程度方面具有良好价值,可为临床明确患者病情提供重要参考。     

防空导弹自动驾驶仪测试性建模研究与应用

为了得到防空导弹自动驾驶仪的故障检测与诊断策略,减少自动驾驶仪的测试费用,建立了自动驾驶仪的测试性模型并进行分析,解决了建模的难点。通过多层抽象混合推理故障建模方法推导了自动驾驶仪结构与测试点之间的关系,根据测试点的特征和自动驾驶仪工作原理建立信息流模型,在此基础上,利用故障与测试间的相关性矩阵来描述测试性模型。基于此模型设计了诊断策略构建方法。实际应用表明,建立测试性模型的方法完全正确,通过模型能够构建有效的检测与诊断策略,缩短测试时间。     

基于小波高频距离像的红外小目标检测

针对远距离复杂背景下红外小目标检测问题,本文提出了一种基于小波高频距离像的方法。该方法首先将处理空间变换到小波域,通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异,定义基于邻域均值的子带系数表达形式,构造高频子带系数的中心向量,对小波高频图像进行综合形成距离像,得到红外复杂背景的抑制结果。在此基础上,利用恒虚警率算法将单帧背景抑制图像分割成候选目标、残留背景和噪声像素点。最后,在时间域基于目标运动的相关性,利用管道滤波实现红外小目标的最终检测。仿真实验结果表明,相对于经典算法,本文方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制,增强目标信号的强度,准确稳定的从红外复杂背景中检测出小目标。     

基于信息流模型的自动驾驶仪多故障诊断分析

为了在多故障情况下对自动驾驶仪故障做出正确诊断,提出了基于相关性矩阵的多故障诊断完备性分析方法,并给出了严格的数学证明;首先对系统的软硬件模块进行分析与划分,利用信息流模型建立故障与测试间的相关性矩阵模型;再根据多故障情况下的诊断完备性分析方法对相关性矩阵进行行列变换,说明在多故障情况下此自动驾驶仪的故障诊断正确率理论上能达到100%,最后构建其故障诊断方法;实际应用表明,此方法对于自动驾驶仪的分析是有效的,可满足系统的指标要求。