不完全序关系信息下的双边匹配决策

针对不完全序关系信息下的双边匹配问题,提出了一种匹配决策方法。为了解决该问题,首先将不完全序关系信息转化为不完全Borda分值矩阵,并进行规范化处理;依据规范化Borda分值矩阵,构建综合Borda分值矩阵和离差矩阵,进而构建匹配度矩阵。基于匹配度矩阵构建优化模型,通过求解模型获得匹配方案。最后,以软件服务外包供需匹配为例说明本文所提方法的实用性和有效性。     

线段与圆锥曲线位置关系中参数范围的求法

<正>直线与圆锥曲线的位置关系是解析几何的主要内容,而线段与圆锥曲线的位置关系是它的特殊情况.这类问题思路新颖、解法灵活、技巧性强,学生解这类题常感困难或者出错误,为帮助学生解决这个问题,本文介绍几种方法,供同学们解题时参考,现举例说明.一、函数值域法     

新型软半环北大核心

将软集的参数集赋予半环的代数结构,提出新型软半环的概念,并利用对偶软集的方法给出新型软半环的等价刻画;然后讨论了两个新型软半环在限制交和且等运算下仍然是新型软半环的性质;最后得到新型软半环的同态像和原像仍然是新型软半环的结论.     

Zhiber-Shabat方程的多辛几何和多辛隐式格式研究

Zhiber-Shabat方程,描述许多重要的物理现象,是一类重要的非线性方程,有着许多广泛的应用前景.本文给出Zhiber-Shabat方程的多辛几何结构和多辛Fourier拟谱方法.数值算例结果表明多辛离散格式具有较好的长时间的数值稳定性.     

环状硅酸盐图的友好指数集

Let G be a graph with vertex set V(G) and edge set E(G). A labeling f : V(G) →Z2 induces an edge labeling f*: E(G) → Z2 defined by f*(xy) = f(x) + f(y), for each edge xy ∈ E(G). For i ∈ Z2, let vf(i) = |{v ∈ V(G) : f(v) = i}| and ef(i) = |{e ∈ E(G) : f*(e) =i}|. A labeling f of a graph G is said to be friendly if |vf(0)- vf(1)| ≤ 1. The friendly index set of the graph G, denoted FI(G), is defined as {|ef(0)- ef(1)|: the vertex labeling f is friendly}. This is a generalization of graph cordiality. We investigate the friendly index sets of cyclic silicates CS(n, m).     

基于生物素化纳米抗体检测拟除虫菊酯代谢物3-苯氧基苯甲酸的研究

该研究在前期已制备获得的拟除虫菊酯代谢物3-苯氧基苯甲酸（3-PBA）纳米抗体（Nb）基础上,将其进行生物素化,并利用多聚辣根过氧化物酶标记的链霉亲和素（polyHRP－SA）进行信号扩增,建立了基于生物素－亲和素系统高灵敏间接竞争ELISA检测3-PBA残留的分析方法。对抗原抗体工作浓度、缓冲液条件（pH值、离子浓度、吐温－20浓度）及polyHRP－SA浓度进行优化后,所建方法对3-PBA的半抑制浓度（IC50）为1.7 ng/mL,线性范围为0.37～7.4 ng/mL,检出限（LOD）为0.15 ng/mL。将该方法用于人尿样品（高温酸水解后固相萃取净化）和环境水样品（简单过滤）中3-PBA的检测,加标回收率分别为87.0%～127%和78.0%～113%,相对标准偏差（RSD）不大于10%。该方法具有灵敏度高、操作简便,适用于生物与环境样本中3-PBA的快速筛查。     

变系数拟自回归模型下的测量误差分析

本文对雷达测量误差影响较大的因素进行了分析研究,并将其和雷达测量数据一起建立了变系数拟自回归的统计模型以实现对雷达测量值的纠偏,利用剖面最小二乘法估计模型参数,在一定条件下证明了模型的大样本性质,并结合残差的峰度和偏度构建了区间估计。实际数据的拟合和预测结果显示,我们提出的纠偏方法可将误差减少90%。     

顶空固相微萃取-气相色谱法测定饮用水中5种氯酚

氯酚类化合物(CPs)广泛存在于环境中,其中2,4-二氯酚、2,4,6-三氯酚和五氯酚等都具有较高的毒性,可以通过食物链转移、富集和放大,具有弱雌激素作用和改变酶功能作用,影响生殖发育,被美国环保局列入优先控制污染物名单[1]。目前氯酚类化合物的测定主要采用衍生化气相色谱法[2]、吹扫捕集-气相色谱-质谱法[3]、固相萃取-液相色谱-串联质谱法[4]、固相萃取-气相色谱-串联质谱法[5]以及     

卷积神经网络在装备磨损颗粒识别中的研究综述

铁谱法是用于装备故障诊断的1种重要方法,其中铁谱法的重点是铁谱图像的分析,即磨损磨粒分析. 卷积神经网络是当下最流行的深度学习算法之一,其广泛应用于图像识别领域,使得图像识别领域得到突破. 随着卷积神经网络的快速发展,磨损颗粒在智能识别方面的技术取得了重大的突破. 本文中首先简述了卷积神经网络与磨粒智能识别的发展历史,针对基于卷积神经网络的磨粒识别方法进行了从图像数据集处理到模型优化技术方面的介绍,并详细说明了这些技术在磨粒识别中的具体应用实例. 然后从现有网络和自设计网络两方面分类,整理了近年来卷积神经网络应用于磨粒智能识别的代表性文献,综述了这些工作所提出的模型结构和特点,分析并阐述了各个模型主要的识别原理,各个网络结构存在的优缺点,以及它们的数据采用情况等,并对未来磨粒智能识别的主要研究方向进行了展望. 最后肯定了卷积神经网络方法在磨粒智能识别方面的重要性,同时指出了基于此方法的磨粒识别模型的缺点,并提出了应紧跟图像识别领域的最新技术以促进磨粒智能识别水平提高等建议,对磨粒智能识别的发展具有一定的意义.      

Ap(妒)权,拟微分算子及其交换子

该文探讨了象征函数属于H(o)rmander类Smp,δ(Rn)的拟微分算子T及其与BMO函数b生成的交换子[b,T]在加权Lp空间Lpω(Rn)上的有界性问题,其中权ω属于Ap(ψ),它包含了经典的Muckenhoupt权Ap(Rn).