深圳市海域麻痹性贝类毒素时空分析

目的掌握广东省深圳市海域麻痹性贝类毒素时空分布特征,确定重点污染海域,为实现早期预警提供科学依据。方法通过对2015年深圳市海域3个监测点(斜吓湾、东涌和珍珠岛)的麻痹性贝类毒素含量监测数据进行径向基函数插值分析和时空扫描分析,掌握监测点周围的麻痹性贝类毒素含量的大体分布状况和时空聚集区域。结果由径向基函数插值结果可知,斜吓湾海域麻痹性贝类毒素含量相对较高,东涌和珍珠岛海域含量相对较低,而且斜吓湾、东涌和珍珠岛海域的麻痹性贝类毒素含量分布特点存在明显差异;时空扫描发现麻痹性贝类毒素在时间和空间上存在明显聚集性。2015年1~6月斜吓湾海域是最可能聚集海域(LLR=7.72,RR=5.59,P=0.000 830.001)。结论通过径向基函数插值和时空扫描分析方法可以获得麻痹性贝类毒素空间分布规律以及时空聚集特征。     

卷烟燃烧锥温度分布的表征方法

为了更加准确地表征卷烟燃烧锥内部的温度分布情况,提出了以温度为基准确定抽吸时刻的检测方法,考察了连线法、最近邻点法、改进谢别德法、克里格插值法、双三次插值法和径向基函数法6种插值方法对温度分布的影响,并利用确定的插值方法,对燃烧锥的温度分布进行了数字化分析.结果表明:①以温度为基准确定抽吸时刻解决了燃烧线法灵敏度较低的问题,保证了进行插值计算时温度数据的准确性;②克里格插值法所得温度分布曲线平滑,插值精度较高,考察样本的平均相对误差为9.86％,解决了传统连线法存在的温度分布可读性较差及插值准确度较低的问题.     

Helmholtz问题的径向基无网格配置法的研究

通过引入一种新的径向基函数构造了求解Helmholtz方程配置型的无网格方法,证明了数值解的存在惟一性,并且将该方法用于二维Helmholtz问题的数值检验.与有限元法及其他径向基函数配置法相比较,该方法计算精度高,更加实用有效.     

统计降尺度方法预测长江中下游气温初步研究

文章利用经验正交函数（EOF）和逐步线性回归相结合的统计降尺度方法建立大尺度信息与长江中下游地区25个气象站1月及7月．月平均气温之间的统计关系共计36个统计降尺度模型,其中联合预报因子变量场采用空间联合的经验正交函数分解法。结果表明：（1）长江中下游地区25个站点建立的模型通过独立检验,均取得了较好的Pc得分。（2）对于1月的模拟性能都高于7月,这可能与当地处于亚热带季风区,夏季较冬季多雨气温变化较大有关。（3）分析得分较高方案发现海拔较高站点模拟效果优势明显且采用联合预报因子变量场的效果更好。     

求解微分方程的二代小波配点法

采用Lagrange插值细分方法构造了紧支撑双正交小波的尺度函数.以此尺度函数为基函数,考虑区间内外基函数的不同,选择不同的配点,形成了区间上求解微分方程的小波配点法.由于二代小波自身的特性使该方法结构简单,计算复杂度小.对对流占优方程第一边值问题,当扩散系数很小时用本文方法也能得到较精确解,表明了该方法的有效性.     

基于二维经验模态分解算法的织物疵点自动检测

为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法.通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,选取包含疵点信息的子图像进行融合,最后通过阈值化来识别织物图像中的疵点.借助于工业线阵...     

支持向量机方法在烟叶可用性预测中的应用

为了对烟叶可用性分类进行评价,采用不同的核函数建立烟叶可用性支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测模型,对预测集样本进行预测,并与Fisher法的预测结果进行了比较。结果表明,SVM算法所建立的数学模型的预测准确率均比Fisher法高,且以径向基函数(RBF)建立的SVM分类模型的预测效果最好,对预测集样本的准确率达90%,说明SVM分类模型能较好地预测烟叶可用性。     

基于支持向量机的食源性致病菌近红外光谱鉴别

以近红外光谱法结合支持向量机对大肠杆菌O157∶H7、单增李斯特菌、金黄色葡萄球菌进行了分类鉴别。对预处理后的3 种食源性致病菌近红外光谱数据进行主成分分析,以前26 个主成分向量为支持向量机输入量建立支持向量机模型,对径向基函数核函数分类器与多项式核函数分类器进行了对比分析。结果表明,以径向基函数为核函数的支持向量机在核参数为0.5时对3 种食源性致病菌的鉴别效果最好,与国标方法相比结果一致,其鉴别准确率均达到100%。     

中间插指点的Hermite三点插指公式

利用Hermite插值基函数,将求解非多项式插值问题转换为求解4个派生出来的多项式插值问题,在中间插值点上具有一阶导数条件下,证明了Hermite三点插指公式的存在惟一性,并用两种方法构造出Hermite三点插指公式,最后给出了一个算例.     

不同月龄乌珠穆沁羊肌纤维类型与肉品质的变化分析

利用可见/近红外高光谱(400 nm～1 000 nm)成像技术实现对荷斯坦奶牛、秦川牛、西门塔尔牛、安格斯牛、力木赞牛5个品种牛肉进行快速无损判别。首先对原始光谱进行预处理,并利用光谱-理化值共生距离法(sample set partitioning based on joint X-Y distance,SPXY)法划分样本集;结合偏最小二乘判别模型(partial least squaresdiscrimination analysis,PLS-DA),K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)模型和径向基函数-支持向量机(radial basis function-support vector machine,RBF-SVM)模型进行全波段及特征波段判别分析。结果表明,一阶导数(first derivative,FD)法为最优预处理方法;基于RBF-SVM法所建模型的校正集与预测集准确率分别为100%、99%。可见,基于高光谱成像技术能够获得较好的牛肉品种判别效果。