计量检测设备校准结果的正确判别和确认研究

计量检测设备在多个行业和领域中都具有重要作用,为了保障计量检测设备计量结果的准确性,需要对校准结果作出准确的判断与确认,从而能够避免计量结果出现失准问题。计量检测设备多为高精度仪器,任何一点细微的差异都会导致检测结果失准,为此需要结合计量检测设备的基本情况,对其校准结果进行分析。因此,本文将对计量检测设备校准结果的正确判别和确认方面进行深入地研究与分析,并提出一些合理的意见和措施,旨在进一步提高计量检测设备使用的科学性。

计量检测设备校准结果的正确判别和确认

企业计量人员都比较关注如何正确判别计量仪器的校准结果和确认,本文将针对校准方法的正确选择、校准结果的正确判别和确认,以及正确应用校准结果测量的不确定度展开分析探究,旨为计量人员的工作开展提供一定参考。

计量检测设备校准结果的正确判别及确认

对于许多行业和领域来说,计量检测设备都发挥着关键作用,准确地判断与确认校准结果,才能使计量检测设备计量结果的准确性得到保证,以防止计量结果失准情况的发生。计量检测设备大多都是高精度仪器,出现一点微小区别,都会造成检测结果出现失准的问题,因此,应该对计量检测设备的基本情况进行结合,分析其校准结果。基于此,本文首先分析了计量检测设备校准结果的判别与确认流程,其次探究了如何对计量检测设备校准结果进行正确判断,以期使计量检测设备使用的科学性得到进一步提升。

计量检测设备校准结果准确性提升策略研究

本文将深入研究和分析如何准确判断和确认计量检测设备的校准结果,以及提升校准结果准确性的路径,并提出一系列合理的建议和方法,以进一步提升计量检测设备的科学化应用。

基于冻融循环的土壤物理状态的自动判别

以东北典型黑土区土壤为研究对象,采用CT扫描技术与图像处理相结合的方法,通过灰度共生矩阵和主成分分析法提取图像特征,计算测试图像特征向量与训练图像特征向量间的欧氏距离,以此为依据,实现对经历不同冻融循环次数土壤的自动判别。研究结果表明:面向土壤CT图像数据库,基于灰度共生矩阵和主成分分析提取的图像特征,均能实现对土壤的自动判别,但灰度共生矩阵法的判别正确率要高于主成分分析法。

对大熊猫数量调查方法中咬节区分机制的准确性评价

在目前所广泛应用的大熊猫的数量调查方法中,咬节区分是一种重要的区分机制。本文收集了王朗国家级自然保护区内的同一个熊猫个体的粪便咬节数据,并结合已经发表的同个体粪便咬节数据,对应用咬节区分机制时正确判断的比率进行了评估。通过对17组124团粪便的522个同组内粪便咬节平均值差值的分析,发现在王朗应用2mm的判断阈值时,正确判断的比率为92.9%;卧龙野生种群的正确判断比率为71.2%(1组12团66个差值);圈养种群的正确判断比率为77.6%(7组139团1555个差值),显示咬节区分机制中的2mm阈值具有相当高的准确性。同一团粪便中咬节取样量不足会增加错判的比率,以100咬节测量为对照,30咬节取样会增加3.7%的错判比率,34咬节的测量会增加2.6%的错判比率。

基于近红外光谱与KPCA-SVM鉴别淡水鱼肉

为实现淡水鱼品种的快速鉴别,采用近红外光谱分析技术建立7种淡水鱼鲜肉的快速鉴别模型。试验采集了鲢、草鱼、乌鳢、鲫、鲤、青鱼、鳙7种淡水鱼共772个鲜鱼肉样品的近红外光谱数据,分别考察标准正态变换(standard normalized variate,SNV)、多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)的预处理方法及核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法对支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型的影响。结果显示,经SNV预处理和KPCA提取特征变量后,对未知样品的整体正确判别率达到92.68%。因此,采用近红外光谱技术结合化学计量学方法所建SVM模型可以实现淡水鱼品种的快速鉴别。

中国上市公司的财务困境预测

预测上市公司的财务困境是投资者，债权人及证券市场监管机构所广泛关注的课题，本文以因财务状况异常而被特别处理（ST）作为上市公司陷入财务困境的标志，运用多元逻辑回归模型和可公开获得的财务数据，对中国上市公司的财务困境进行了预测，通过试验1，260种变量组合，我们发现负债一权益比，应收财款周转率，主营利润／总资产和留存收益／总资产对上市公司财务困境有着显著的预示效应。就判别正确率而言，本研究所发现的最优模型能够从上一年ROE公告小于5％的上市公司中预测出73．68％的下一年会进入ST板块的公司，总体判别正确率为78．24％。