二羧乙基锗倍半氧化物中二氧化锗的锆共沉—比色测定法

用氢氧化锆共沉－比色法测定二羧乙基锗倍半氧化物的二氧化锗的含量，先将锗与氢氧化锆共沉，沉淀用盐酸溶解，再用四氯化碳萃取盐酸溶液中锗，锗用苯芴酮比色法在５１０ｎｍ，处测定。结果表明，锗在１０＾－６－１０＾－５ｍｏｌ／Ｌ范围同吸收率与浓度呈线性关系，回收率为９８％－１０３％，变异系数小于５％，该法可用于原料及制占二氧化锗的分析。     

基于激光诱导击穿光谱(LIBS)的煤灰熔点快速检测

炉内结渣是影响火电机组和气化工艺可靠运行的关键因素之一,准确预测灰熔点可以提前调整炉膛出口温度以避免结渣。本论文采用激光诱导击穿光谱（LIBS）采集煤灰样中金属元素的光谱,分别建立煤灰中的金属元素的谱线强度与煤灰熔点的随机森林模型、支持向量机回归模型和线性回归模型,直接预测煤灰熔点温度。采用基于马氏距离(MD)的异常数据剔除算法和基于稀疏矩阵的基线估计与降噪算法（BEADS）,对粉煤灰样的全光谱数据进行了预处理。随机森林模型对粉煤灰熔点的预测平均相对误差（MRE）为54.74%,支持向量机回归模型的预测平均相对误差为60.08%,而线性回归模型的预测平均相对误差达到了9.78%。研究结果表明,线性回归模型对煤灰熔点的预测结果更准确。     

水体透射光谱结合主成分分析(PCA )改进化学需氧量(COD)含量估算研究

化学需氧量（Chemical Oxygen Demand,COD）是水体有机污染的一项重要指标,化学需氧量越高,表示水污染程度越严重。 为了解决传统的COD测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。本文提出了基于透射光谱测量结合主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)改进水体COD含量估算模型。具体的,采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,分析不同预处理方法对模型精度的影响,并基于不同的预处理方法分别建立高斯过程回归模型(Gaussian Process Regression, GPR)和BP神经网络模型,分析不同预处理方法对模型精度的影响;并对各模型结合PCA数据降维方法进行模型的改进,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示,相比于原始光谱数据建立的GPR模型和BP神经网络模型,数据预处理后的模型精度明显提升;且结合PCA对预处理后的数据进一步降维处理后,模型精度得到了进一步的提升。其中,基于标准正态变量变换特征结合PCA改进BP神经网络模型基于PCA改进的BP神经网络模型R^2高达0.9940,均方根误差RMSE为0.022540。证明了基于PCA改进的BP神经网络数据降维方法对预处理后的光谱数据进行降维处理,有利于去除光谱中的冗余信息,提取特征信息,可以实现高光谱检测方法可以实现COD含量估算模型的优化,从而为传统COD测量方法存在的问题提出了一种新的解决思路。     

交叉分段差分进化支持向量回归的气体超声 流量计测量方法

为了进一步提高全量程气体超声流量计的测量精度,基于多通道声波到时和实时温度,提出了一种交叉分段差分进化(Differential Evolution)支持向量回归(Support Vector Regression)DE-SVR模型。考虑到气体在不同流量条件下的流体状态不同,提出了交叉分段处理的方法,采用DE算法优化选取SVR参数。实验结果表明,对于16~1600m3/h全量程,交叉分段DE-SVR和传统积分方法计算气体流量的平均相对误差分别为0.00447和0.02781,前者较后者降低了83.93%;对于16~160m3/h小流量,交叉分段DE-SVR和无分段DE-SVR算法计算结果平均相对误差分别为0.00436和0.03214,前者较后者降低了86.43%。该方法有效避免了声道长度、探头角度以及管道直径等参数不确定性对流量计算的影响,为全量程气体流量的高精度测量提供了保障。     

C40自密实混凝土Ⅱ型断裂韧度的确定

自密实混凝土的Ⅱ型断裂韧度是个很重要的材料参数,而对其Ⅱ型断裂的研究,有助于我们建立复杂裂缝扩展准则并且探索构件断裂失效.为了解自密实混凝土Ⅱ型断裂破坏过程并确定其Ⅱ型断裂韧度,本文制备了7组21个不同缝高比以及不同切口方式的试件,利用半对称加载方式对自密实混凝土做了Ⅱ型断裂实验,并利用ABAQUS有限元建模,模拟计算...     

一类利用回归关系的计量指标抽样方案

在产品质量判定的抽样检验问题中,当目标指标需用破坏性试验才能得其值时,更为常用的是用非破坏性试验可得量值的协变指标量来预报它。但在产品抽样验收问题上,未能形成理论较为严密的方法,这是由于预报误差这个关键问题的处理尚未解决得好,即给不出抽样方案的功效计算的正确或是近似性较好的公式。本文通过建立合理的数学模型,把对目标指标的质量要求化为对协变指标量的统计要求,从而利用两者的回归关系,结合两种复杂的抽样方案,给出功效函数的计算公式和计算方法,并进行了分析。     

半无限规划的增广拉格朗日对偶理论

本文主要研究带有不等式约束的非凸半无限规划的对偶问题.众所周知,运用标准的拉格朗日函数构造对偶问题通常会存在对偶间隙,为了消除对偶间隙,我们构造一个增广拉格朗日函数,然后讨论对偶性.在合理的假设下,原问题与增广拉格朗日对偶问题之间的强对偶性成立.最后,通过一个算例对结果进行了验证.     

基于处理效应模型的评估方法改进及应用研究

处理效应模型广泛应用于教育、医学和公共政策研究中,模型估计结果依赖于处理对象的选择,特别是当样本量较小时,估计结论缺乏稳健性.在这种情形下,排序集抽样是一种经济有效的方法.基于排序集样本研究了改进的平均处理效应估计模型,对改进后估计量的无偏性和渐进性进行了证明,建立了估计量精度与回归系数估计精度之间的关系.结果 表明,...     

基于GeoGebra软件培养学生的数学核心素养——回归分析的基本思想及其初步应用的教学思考

本文以普通高中课程标准试验教科书选修2-3第三章第一节“回归分析的基本思想及其初步应用”教学为例,基于GeoGebra软件,通过图形及计算可视化功能,让学生更形象直观地寻找最佳拟合直线,在建立模型的过程中,补充从残差平方和分解的角度解释线性回归模型的拟合效果,从而进行实际预测,解决实际问题,进而培养核心素养.