一种考虑先验信息可靠性的新算法

文中采用模糊数集来描述先验信息,用模糊贴近度来衡量先验信息的可靠性,给出了可信度的计算公式,将其以权阵的形式纳入参数估计中,以平衡不同可信度的先验信息在参数估计中的作用。最后通过算例分析了该算法的可行性。     

煤炭检验中存在的误差及处理

本文主要围绕煤炭检验工作开展过程中存在的误差展开研究,通过分析常见的误差类型和误差影响因素,探究降低检验误差的措施,在新技术和新设备的支持下开展煤炭检验工作,保障其整体工作质量,保障煤炭企业的生产效益。     

无失效数据机载多余度EWIS可靠性研究

针对高可靠度机载多余度EWIS各组成部分寿命服从指数分布但参数未知的情况，提出采用无失效数据可靠度分析方法评估EWIS的可靠度水平。通过Monte-Carlo仿真方法对连接形式为“先并联、后串联”EWIS各组成部分寿命进行抽样，利用“最小最大值”方法获得系统寿命的抽样值，用概率纸检验法初步判断EWIS寿命是否服从威布尔分布，再用Pearson拟合优度检验法判断EWIS寿命是否服从威布尔分布。结合无故障飞行时间的样本值与EWIS寿命服从威布尔分布的假设，采用无失效数据分析方法评估EWIS的可靠度水平。研究方法对机载多余度EWIS无失效数据可靠度分析有一定的贡献。     

同轴度对千斤顶测得值的影响分析

为探究同轴度对千斤顶测得值的影响,采用重锤法测量千斤顶轴线与标准测力仪主轴线间的同轴度。根据测得值计算了不同同轴度下千斤顶力值绝对误差、相对误差和内插误差间差。实验结果表明,千斤顶力值绝对误差和相对误差都随着同轴度的增大而增大;当同轴度一定时,力值绝对误差随着压力值增大而增大,压力值越大,增大效果越明显。但是,力值相对误差并没有随着压力值的增大而增大,而是在±0. 5%区间范围内变化,同轴度对千斤顶测量力值的影响量不大于0. 5%,在扩展不确定度评定时应当引入同轴度对千斤顶测量力值的不确定度这一分量。此外,内插误差间差并未随着同轴度的增大而增大,而是在±0. 1%区间范围内变化,同轴度对千斤顶内插误差的影响量不大于0. 1%。     

基于TDOA和PTP的高精度WLAN定位系统的设计和实现

针对室内WLAN定位目前难以达到分米甚至厘米级的高精度问题,以IEEE1588v2(PTP)精确网络时钟同步技术和到达时差原理(TDOA)为基础,结合非视距(NLOS)测距误差消除等技术,研究和设计出一套基于现有WLAN(IEEE802. 11x系列标准)设备的高精度实时定位解决方案。实验表明,该系统实现的到达时间测量和定位精度等参数优于UWB、CSS无线定位方案。本案可广泛应用于移动互联网、物流管理、矿业勘探、医疗健康等需要精准位置服务(LBS)的行业领域。     

菲律宾地区沥青混凝土路面施工关键技术

菲律宾地区沥青混凝土具有油石比大、细颗粒偏多的特点,混合料温敏性较强、施工温度要求更严,而菲律宾地区由于常年高温多雨,致使集料内含水量不均现象时常发生,为施工质量控制带来了较大困难,目前菲律宾地区尚缺少规范化的指导工艺,许多工程项目也在探索阶段,本文以菲律宾中吕宋高速连接线一期二标项目沥青混凝土路面为依托,总结项目沥青路面施工技术,希望为类似工程提供借鉴。     

煤矿巷道贯通测量技术及其精度控制研究

本文以某矿井为研究对象,分析了其+770m标高处的巷道贯通情况,对已有的贯通数据进行综合分析。研究结果表明,贯通精度经常会受到矿井导线测量及地表参数变化等多方面因素的干扰,需要采取有效手段才能有效提高工程精度值。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。