设备选择数方法及其在定量风险评价中的应用

本文针对传统定量风险评价方法中危险辨识过程的一些缺点,采用设备选择数方法,综合考虑危险物质的量、设备类型、设备布置、工艺条件以及与关心点的距离等因素进行危险设备的选择,并给出了设备指令数A和选择数S的计算模型,设备选择的程序与原则。应用此方法在某企业的定量风险评价中进行了设备选择,结果表明该方法能够有效地进行危险设备的选择,相对传统方法更加科学。

色数等于选择数的4-正则图(英文)

设Hn(n≥5)表示一个图:以1,2,．．．,n为顶点,两个点i和j是相邻的当且仅当|i-j|≤2,其中加法取模n．这篇文章证明了,Hn的色数等于它的选择数．结果被用于刻画最大度至多2的图的列表全色数．

不含特殊子式的符号图的选择数

针对符号图的列表点染色问题,证明了任何不含K_5-子式或K_(3,3)-子式的符号图的选择数至多为5,并且此处的上界5是不可再降低的,从而推广了Jin、Kang与Steffen发表于"European Journal of Combinatorics,2016,52:234-243"的关于符号平面图的对应结论。

一些完全多部图的选择数(英文)

研究一些完全k-部图的选择数,并纠正了S．Gravier和H．Enomoto等人的一些错误．得到了完全k-部图K(4,2,…,2)的选择数,并指出了一类选择数不等于染色数的图．

Series-Parallel图的全选择数与全色数

对 2_连通Series_Parallel图G ,证明了当Δ(G) 4时 ,其全选择数等于Δ(G) +1;在Δ(G) 3时 ,其全色数等于Δ(G) +1;对Δ(G)≠ 3时 ,其边选择数等于其边色数 (即列表染色猜想 ) .由于外平面图是特殊的Series_Parallel图 。

带有最大平均度限制的图的邻和可区别全可选择数

利用组合零点定理和权转移法,研究了最大度Δ(G)≥8且最大平均度mad(G)<14/3的图G的邻和可区别列表全染色,确定了该类图的邻和可区别全可选择数不超过Δ(G)+3.

路的L(1,2)-可选择数

为了解决计算机无线网络中的代码匮乏问题,利用路去刻画一类无线网络.通过研究路的L(1,2)-可选择数问题,可以得到无线网络中每个计算机站点的可用代码,保证计算机站点在互不干扰的情况下,使用最少的代码资源,使无线网络运行最优化.研究得到路的L(1,2)-可选择数的下界.假设可选择数的上界与下界相等,采用枚举法,对每个顶点的可选标号进行讨论,得到标号函数,验证了假设成立,最终得到路的L(1,2)-可选择数.

基于独立分量分析的运动目标检测算法中对通道数选择和观测向量生成方式的实验和分析

现有基于独立分量分析(ICA)的运动目标检测算法大多采用单一的观测向量生成方式和2通道数据进行检测,使得现有算法难以获得更加完整精确的目标形态。该文在传统独立分量分析算法的基础上引入4种不同的观测向量生成方式并使用更多通道数据进行实验,以此更广泛地涵盖运动目标的运动特性并为提取前景提供更多有效信息,使该算法能有效应对缓慢移动和低区分性目标。多场景下的量化实验分析表明,更多通道数据的使用以及4种观测向量生成方式的综合在合理的误检率代价下使算法达到了更高的检测正确率。

STAR模型的滞后阶数选择与稳健性研究

本文讨论了6种信息准则在STAR模型滞后阶数选择中的适应性及稳健性问题。Monte Carlo模拟结果显示,在多数情况下,数据生成过程中的误差项分布并不影响信息准则正确识别模型最大滞后阶数的能力;对于短STAR模型,ACC准则具有较高的正确识别率,并且对不同平滑转移系数及不同门限值具有很好的稳健性;而对于长STAR模型,SC准则及ACC准则具有更高的正确率及良好的稳健性。

Cs-Ar混合蒸气中6S1/2→6P3/2激光激发的速度选择粒子数密度和饱和效应

利用一步激发的饱和吸收光谱技术测量了激发态Cs(6P3/2)态的原子密度。室温下的Cs-Ar混合蒸气被852nm激光激发,在6S1/2→6P3/2跃迁线轮廓接近纯Doppler增宽线型、激光线宽远小于非均匀的Doppler线宽而与均匀Lorentz线宽相比的条件下,可以确定基态Cs原子中可能被激光吸收的具有速度分量vz的粒子数密度N(vz)。在激光功率20μW至2.5mW的范围内,测量了吸收系数,得到了6P3/2态的速度选择布居数密度。利用从Cs空心阴极灯发出的8S1/2→6P3/2窄谱线的吸收测量,也可以测得6P3/2态的原子密度,两种测量方法所得结果符合得很好。Cs-Ar碰撞的谱线增宽增加了有效泵浦率,有5%的基态原子被单模半导体激光器激发到6P3/2态。由测量不同6P3/2态原子密度时的共振852nm荧光,也证实了饱和吸收测量激发态原子密度方法的可靠性。

Rb蒸汽中5S_(1/2)→5P_(3/2)激光激发的速度选择粒子数密度和饱和效应

利用一步激发的饱和吸收光谱技术测量了激发态Rb(5P3/2)态的原子密度,在激光线宽远小于Doppler线宽条件下。在激光功率40μW至5mW的范围内,测量了吸收系数,得到了5P3/2态的速度选择布居数密度。通过Rb空心阴极灯发出的5D→5P3/2窄谱线的吸收测量,也可以测得5P3/2态的原子密度,二种测量方法所得结果符合得很好。约2%基态原子被单模半导体激光器激发到5P3/2态。

基于Almon变换的多项式阶数选择

在分布滞后模型中，为尽量避免多重共线性，常用Almon变换，这样对OLS估计量的解释才有意义。本文研究了进行Alomn变换时多项式的阶数选择问题。

基于正则化KL距离的交叉验证折数K的选择

在机器学习中,K折交叉验证方法常常通过把数据分成多个训练集和测试集来进行模型评估与选择,然而其折数K的选择一直是一个公开的问题。注意到上述交叉验证数据划分的一个前提假定是训练集和测试集的分布一致,但是实际数据划分中,往往不是这样。因此,可以通过度量训练集和测试集的分布一致性来进行K折交叉验证折数K的选择。直观地,KL(Kullback-Leibler)距离是一种合适的度量方法,因为它度量了两个分布之间的差异。然而直接基于KL距离进行K的选择时,从多个数据实验结果发现随着K的增加KL距离也在增大,显然这是不合适的。为此,提出了一种基于正则化KL距离的K折交叉验证折数K的选择准则,通过最小化此正则KL距离来选择合适的折数K。进一步多个真实数据实验验证了提出准则的有效性和合理性。

地铁400V开关柜断路器极数选择和中性导体接地方式分析

针对轨道交通行业400 V开关柜进线、母联断路器极数选择和中性导体接地方式存在的问题,以及行业设计现状的调研情况,分析其原因。结合相关规范要求和地铁工程典型故障案例,对400 V开关柜断路器的极数选择和中性导体接地方式进行分析,并提出相应选择方案和建议。

用Delphi进行直方图的组数选择与绘制

基于可视化程序设计思想 ,用BorlandDelphi 4编程实现了直方图的组数选择与绘制。程序能够绘制出 [5,2 5]区间内各组数的原始或对数数据频率分布直方图图形 ,从而使用户能够直观地根据图形选择合适的直方图分组。程序界面友好、使用方便。

基于滚动轴承故障诊断的AR预测滤波器阶数问题研究

通过对滚动轴承故障原理的研究,详细讨论的了利用AR预测滤波器对滚动轴承故障进行降噪处理时其最优化阶数选择的问题。根据滚动轴承故障信号的冲击衰减模型,提出了共振衰减整周期截取的定阶思路。通过对仿真信号的研究分析,揭示了应用AR预测滤波器分析故障信号时阶数选取和信号的信噪比、衰减阻尼比、采样频率、结构共振频率之间的关系,为深入分析AR预测滤波器的阶数选择问题提供了良好的基础。同时,利用最大峭度方法实现了最优化阶数的确定,通过对实验数据的分析,验证了该定阶方法的有效性。

经会阴前列腺穿刺针数与体积关系探讨

目的探讨经会阴前列腺穿刺针数的选择与前列腺体积的关系。方法回顾性分析379例临床怀疑前列腺癌患者穿刺活检的资料,以病理结果为金标准,分析不同体积,不同穿刺针数之间的穿刺阳性率。结果相同体积下,不同穿刺针数间的穿刺阳性率差异没有统计学意义;相同穿刺针数下,8针穿刺方案中不同体积组之间的穿刺阳性率差异没有统计学意义,而10针和12针穿刺方案中,差异有统计学意义,前列腺体积越小,穿刺阳性率越高。结论前列腺体积是经会阴前列腺穿刺最佳针数选择中的重要相关因素,在穿刺针数的选择中应充分考虑前列腺体积的影响。本研究结果表明不同体积间应采取最优的8针穿刺方案,并对可疑结节行额外1-2针穿刺。

Rb-H_2混合蒸气中5S_(1/2)→5P_(3/2)激光激发的速度选择布居与饱和效应

利用一步激发的饱和吸收光谱技术测量了激发态Rb(5P_(3/2))态的原子密度,室温下的Rb-H_2混合蒸气被780nm激光激发,在激光线宽远小于Doppler线宽条件下,在激光功率40μW至5mW的范围内,测量了吸收系数,得到了5P_(3/2)态的速度选择布居数密度。通过Rb空心阴极灯发出的5D→5P_(3/2)窄谱线的吸收测量,也可以测得5P_(3/2)态的原子密度,二种测量方法所得结果符合得很好。当氢气压为100 Pa时,约8%基态原子被单模半导体激光器激发到5P_(3/2)态。

基于最优分类数及遗传算法的灰度图像多阈值自动分割法

如何确定分类数是模式识别和图像分割中常要面对的难题。文献犤1犦提出了一种基于阴阳机制确定最优分类数的模式聚类方法。该文在文献犤1犦的基础上,导出了一个新的用于评价灰度图像多阈值分割的评价标准,并结合遗传算法,提出了一种用于灰度图像的多阈值自动分割方案。试验表明,该法具有较强的鲁棒性、适用性、非监督性。

水下被动目标参数估计的群体蒙特卡罗方法

将一种基于时域宽带信号模型的贝叶斯高分辨方位估计方法用于水下被动目标参数估计,与传统的子空间类方法相比,该方法只需要较少的信号快拍数且仅需实数运算。同时采用群体蒙特卡罗(PMC)方法执行贝叶斯计算,能进行模型阶数和方位的联合估计,其良好的并行处理能力可显著减少程序运行时间。针对较复杂的三声源情况进行了仿真,仿真结果显示该算法给出了很好的模型阶数和方位估计性能。