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提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法.第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差.第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果.在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差

克里金法是一种应用广泛的低通滤波性插值方法,但其无法重建原始信息中的高频、低频和局部信息.分形插值算法可利用自相似性,在保留原始信息的基础上,克服克里金插值中低通滤波的局限性,从而提高插值的准确性.本文在传统分形插值算法的基础上,结合地质空间信息,提出了适用于矿床品位估算的四维空间分形插值算法,并将其应用于钼矿的品位估算.结果表明:在该钼矿的品位估算中,四维空间分形插值算法明显优于克里金法

通过对低碳含铝钢20Mn2精炼过程的取样分析,得出精炼渣的熔化温度偏高,渣中存在大量固相CaO,并导致钢中含有CaO类夹杂物,精炼渣吸附夹杂物能力差.利用Fact Sage热力学计算,从渣的低熔点区域控制和渣-钢反应这两个方面对渣系进行研究与优化.结果表明,CaO/Al2O3质量比在1.5左右添加质量分数为3% CaF2可以有效降低渣的熔化温度,渣的熔化温度随着CaF2含量的升高呈现先降低后升高的趋势,MgO的质量分数控制5%左右低熔点区域面积达到最大.在SiO2质量分数大于30%区域,钢中氧含量大体上随着CaO/Al2O3质量比的增加而降低,在SiO2的质量分数低于30%区域随着CaO含量的升高而降低,钢中酸溶铝含量在SiO2含量高的区域随着Al2O3/SiO2质量比的增加而升高,在SiO2含量低的区域随着CaO/SiO2质量比的增加而增加.根据热力学分析结果得出合理的渣系范围：CaO 50%-60%,Al2O320%-35%,SiO25%-10%,MgO 5%-8%,CaF20-5%.优化渣系的实验结果表明,优化后渣系熔化温度降低,钢中夹杂物数量、面积和平均尺寸均有明显下降

一、学科平台课程 《生物化学 A1》 《生物化学 A2》 《生物化学实验 A1》 《微生物学》 《微生物学实验》 二、专业课程 《医药学基础》 《医药学基础实验》 《药物化学与合成》 《化工原理》 《化工原理实验》 《药剂学》 《药物分析》 《药物分析实验》 《制药工艺学》 《制药工程工艺设计》 《制药工程原理与设备》 《药品生产质量管理工程》 《制药过程安全与环保》 《工业药剂学》 《工业药剂实验》 《制药工程综合实验》 三、个性化发展课程 《天然药物化学》 《天然药物化学实验》 《天然药物提取分离工艺学》 《天然药物的生物合成与转化》 《海洋天然产物》 《制药分离工程》 《生物技术制药》 《发酵工程 C》 《有机化合物波谱解析》 《医药专利与知识产权保护》 《管理学 C》 《市场营销学》 《药物统计学》 《科技论文写作与文献检索》 《制药工程仿真综合训练》 《移动 APP 开发技术》 《药物分子设计》 《新型给药系统》 《合成生物学与制药》 《药物研究新技术与新药研发》 《药品市场调研》 四、专业实践环节 《认识实习》 《制药工程课程设计》 《生产实习》 《毕业设计（论文）》

采用密度泛函理论计算了一系列黄药捕收剂的几何构型和电子结构，利用最高占据分子轨道能量、自然布局分析电荷、电负性和绝对硬度等参数判断黄药捕收剂的浮选性能.研究结果表明：黄药阴离子是浮选溶液中的活性成分，键合原子为C—S单键中的S原子.最高占据分子轨道能量可较好地解释直链黄药（C1-C6）的浮选性能随碳链增长而增强的现象.在黄药同分异构体中，与极性基相连的碳原子上支链越多，烷基给电子诱导效应越强，该异构体的捕收活性越强.黄药同分异构体（C3-C5）的捕收活性顺序为：叔烃基黄药〉仲烃基黄药〉异烃基黄药

第一节 概述 第二节 影响分布的因素 一、体内循环与血管透过性对分布的影响 二、药物血浆蛋白结合力对分布的影响 三、药物理化性质对药物分布的影响 四、药物与组织亲和力的影响 五、药物相互作用对分布的影响 第三节 淋巴系统转运 第四节 脑内分布 第五节 血细胞内分布 第六节 胎儿内分布 第七节 脂肪组织分布 第八节 药物的体内分布与制剂设计

ANSYS随机振动分析功能可以获得结构随机振动响应过程的各种统计参数(如:均 值、均方根和平均频率等),根据各种随机疲劳寿命预测理论就可以成功地预测结构 的随机疲劳寿命。本文介绍了 ANSYS随机振动分析功能,以及利用该功能,按照 SteinbergMiner提出的基于高斯分布和线性累计损伤定律的三区间法进行ASS随 机疲劳计算的具体过程

统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率