农残水平测试中数据多态性分析及指定值估计研究

对全国农残水平测试中毒死蜱、氯氰菊酯数据进行统计分析,在数据统计分布特征研究基础上,使用内核密度估计进行数据多态性分析,使用bootstrap模拟取样法对数据样本值重复取样,以获得稳健的水平测试样品待测物含量代表值估计、标准误差及置信区间描述,证明以bootstrap模拟取样法获取的均值与标准偏差作为有限单次样本代表值是合理、有效的,解决了四分位稳健统计方法对非正态多态分布代表值估计不稳定问题及取样理论中取样样本数限制的瓶颈,为能力验证计划指定值的获取提供了一种新方法。     

10kV配电杆塔横担安装水平精准度装置的研制

研制出了校验配电杆塔横担安装水平精准度的装置,革新了配电杆塔横担的安装工艺,在作业中,能够确保配电网线路施工安全、快捷地完成检修、安装横担工作,解决了传统横担安装过程中容易出现的横担倾斜安装后水平斜扭误差对架线后横担、电杆以及绝缘子附加有害外力,导致断线等故障。该固定装置利用重力对横担水平精准度进行判断,具有安装拆卸方便、判定时间短、校验效果精准、便于杆上作业等特点,装置采用磁力固定装置通过吸附的方式与横担相连接,避免了其他连接方式(例如螺纹连接等)带来的操作不便的问题,实用性强,市场前景广。     

具有水平传播和环境传播的反应扩散传染病模型研究

该文提出一类具有水平传播和环境传播的反应扩散传染病模型,讨论模型的适定性,包括解的全局存在性和一致有界性.进一步,通过下一代算子的谱半径定义给出基本再生数R0的精确表达式,并利用单调动力系统理论和一致持续性理论研究模型的阈值动力学.     

傅里叶自解卷积-红外光谱分析法应用于中药天麻的鉴别研究

采用水平衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法(HATR-FTIR)对不同产地的野生及种植天麻与伪品芭蕉芋、芋及马铃薯进行了测定,并通过傅里叶自解卷积(FSD)进行了转换。在各种带宽因子及增强因子下对真伪品傅里叶自解卷积红外光谱的差异程度进行了分析研究,结果发现带宽因子在75.0～76.0,增强因子为3.2时,天麻与伪品的FSD-IR的差异程度最为明显。结果表明,尽管从FTIR中很难发现野生及种植天麻、无性繁殖及有性繁殖天麻之间的差异,但从FSD-IR中可以看出他们之间的差异。而天麻正品与伪品之间的FSD-IR差别也较大。因此该法可简便、快速、准确地识别不同的天麻及其伪品。     

扰动模糊集的粗糙度

首先,将扰动模糊集和粗糙集理论相结合,提出了粗糙扰动模糊集的概念并研究了其基本性质.接着,通过引进扰动模糊集水平上、下边界区域的概念,克服了粗糙集理论中普遍存在的两个集合的上近似的交不等于两个集合的交的上近似(两个集合的下近似的并不等于两个集合的并的下近似)的缺陷.最后,定义了依参数的扰动模糊集的粗糙度的定义,讨论了其基本性质.     

Python在无线电监测月报中的应用

新疆无线电监测月报工作主要利用监测软件半自动完成监测任务,利用人工对监测数据汇总统计后,结合其他监测工作——不明信号排查、干扰排查、自主监测、专项监测等,汇总成月度监测报告.监测人员在对监测数据整理、统计方面花费了大量的精力,人工成本偏高.现利用Python语言开发自动生成无线电监测月报的程序,以提高编写月报工作的自动...     

一种基于区域竞争法的红外图像分割水平集模型

为有效分割红外图像中边界模糊、对比度低的感兴趣目标,提出了一种基于变分的红外图像分割模型。针对测地线活动轮廓模型(Geodesic Active Contour, GAC)对噪声敏感的问题,假设图像中的目标和背景服从Gaussian分布,再根据像素属于红外目标的概率构造区域能量项,以提高模型的鲁棒性。在模型中引入有符号距离约束,以避免曲线在演化过程中重新初始化,提高模型执行的效率。实验结果表明,本文方法能够有效地分割红外图像中的感兴趣目标。     

8Bit 1GHz数字存储示波器测量不确定度评定

根据国标GB/T 15289-2013数字存储示波器通用规范,对数字存储示波器的垂直灵敏度、时基范围、输入带宽及上升时间进行检测。本文以国标检测方法为纲,以数字示波器SDS5104X为例,考虑示波器垂直分辨力和水平分辨力的影响作用下,对上述检测项的不确定度进行分析和评定。     

数字电视标准出来了消费者依然被蒙在鼓里

对于一般用户,高清不高清,就是把详细参数都给他看,他也未必能明白。即使明白。厂商仍然可以弄虚作假,把消费者蒙在鼓里,标准不是空谈？     

基于Chan-Vese模型的树形结构多相水平集图像分割算法

由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V模型将无法表示.为了解决C-V模型在表示目标轮廓上的局限,提出了基于C-V模型的树形结构多相水平集算法.关键策略是通过改变图像背景,使得水平集在新图像上重新收敛;核心技术是依据同时明度对比提出的背景填充技术;算法流程采用多水平集串行收敛方式实现多相分割(n-1次收敛可以实现n相分割,n＞1).实验结果表明,本算法可以表示复杂的区域连接情况(n相分割最多可以表示n连接情况),能够实现多目标分割(n相分割可以实现n-1个目标分割),特别适合于目标中含有子目标的图像.