首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中

社会科学研究经常要涉及名义测度等级变量。比如,我国人口普查中的民 族、婚姻状况、地区类型等都属于分类选择答案的问题,也就是说这些问项形成 的变量就是名义测度等级的分类变量。我国人口普查中受教育程度是按等级分类 的。要是严格按照统计学的定义,这一项的答案所形成的变量属于序次测度等

以云南磷化集团晋宁磷矿6号坑口东采区深部缓倾斜中厚磷矿层露天转地下开采为工程背景,利用底摩擦模型实验仪,进行了不同露天坑境界顶柱厚度边坡高度下的底摩擦模拟模型实验.结果表明:边坡的变形破坏响应特征可分为边坡岩体小范围微破裂和松动→边坡岩体局部范围失稳破坏→边坡岩体整体向采空区滑落失稳破坏三个阶段,边坡岩体变形破坏模式主要是采动边坡岩体向采空的拉裂、破断和滑移破坏.在边坡高度一定情况下,随着露天境界顶柱的厚度由30 m逐渐减小到20 m和10m,边坡的稳定性与境界顶柱的厚度呈正比关系,20~30m是露天境界顶柱比较合理的厚度.在境界顶柱的厚度一定情况下,边坡高度由60 m增大到108 m,边坡的稳定性与坡高的厚度呈反比关系,108 m边坡转入地下开采后是不稳定的

本文运用\黑箱\的方法对超高功率电弧炉炼钢工艺过程做了系统分析,基于物料衡算、能量衡算和化学平衡建立的数学模型,使用BASIC、DBASE等高级算法语言,对电弧炉炼钢工艺过程计算机操作软件进行了开发研究

2.5版本中新增的属性和方法用斜体列出。除非声明,否则所有属性都是读/写属性。 E.1ADO对象 ADO对象的名称及说明如表E-1所示 表E1ADO对象的名称及说明

目前密集冷却工艺已广泛用于生产高强度带钢,但是该技术冷却速率较快的特点易造成带钢冷却不均匀等问题,导致带钢残余应力过大,进而产生边浪等板形缺陷.本文利用有限元方法,使用ABAQUS有限元软件建立某700 MPa级高强度带钢在密集冷却工艺下的模型,实现温度-相变-应力耦合计算,并进行多个实验验证了模型的准确性.通过修改有限元模型边界条件和初始条件,研究边部遮挡和初始温差对带钢层流冷却阶段产生的残余应力分布的影响规律.对于减小带钢层流冷却过程中产生的残余应力,减小带钢进入层流冷却前的初始温差更加有效.本研究成果经过现场试验验证,可靠性较高,可用于指导该种类型高强带钢生产,以减少带钢的残余应力,提高带钢板形质量

1. Single equation estimation procedures Indirect least squares(ILS)(恰好识别) Two- -stage least squares(2SLS)(过度识别) 2. System estimation procedures Three-stage- least squares(sLS)(跨方程相 关) In1962 Theil and Zellner first proposed this method. 2SLS+GLS= 3SLS (gls=generalized least squares)

深度学习模型使得相关图像算法甚至达到了比人眼更高的识别准确率,这为医学影像的发展提供了巨大契机。超声医学作为影像领域的重要分支,利用A相关算法进行声像图分析的研究不断涌现,不仅为临床科研提供了新思路,亦有助于提高超声诊断的准确性

采用凸轮式高速形变试验机,压缩端面上带凹槽并在凹槽里充满不同软化温度的玻璃粉作润滑剂的圆柱形试件的方法,其变形温度为850—1150℃,变形速度为5—80S-1,变形程度为Ln(h0/h1)=0—0.6931。对40MnB等四个合金结构钢进行高温高速下塑性变形阻力实验研究。本文不仅提供了40MnB变形阻力计算图表,而且对目前常用变形温度对变形阻力的影响项具有两种不同结构型式的拟合曲线采用非线性回归进行分析比较,提出了拟合精度较高的变形阻力数学模型

针对钢管入库优化决策问题，建立了问题的约束满足优化模型，并通过对垛高和钢管堆放规则的分析，提出了基于聚类和约束满足技术的两阶段求解算法.算法在第一阶段采用聚类的方式对待入库的钢管按照多重属性进行分组；在第二阶段利用约束满足技术对于每组钢管分别指派垛位及其在垛位上的具体位置，并通过约束传播动态缩减问题的搜索空间.最后将算法与经典的BFD （best fit deceasing）算法进行实验结果对比.实验结果表明，算法能够在保证倒垛次数最小的前提下，有效减少垛位数并具有良好的垛位利用率，模型及算法可行、有效