简介:
简介:流程性材料最大的特点是其变异性小。对于这类总体,现有的标准差估计方法由于既包含组间差异,又包含组内差异,常常会夸大其估计误差。针对此,首先通过抽样设计,得到具有分层抽样特点的样本;然后借鉴单值—移动极差控制图中标准差的估计方法,构造了这类总体的标准差估计量。这样构造的标准差估计量,由于其估计误差中仅包含组内方差平均水平,从而更符合该类总体变异性小的特点。实际应用表明,该标准差估计量能显著降低估计误差。
简介:本文在文献[1]提出Logistic模型参数近似估计的基础上,根据被试能力参数的不同情况得到两参数和三参数模型的参数估计新方法,新方法的特点是计算简单而不失精度,蒙特卡洛模拟表明新方法是一种快速而有效的算法。
简介:应用拉曼光谱研究了硫酸盐制浆过程的脱木素反应动力学。鉴于木素在拉曼光谱中的分子特征峰出现在-1600cm^-1和-1657cm^-1位置,而这两个峰的高度可代表浆中木素的残余量。据此,脱木素动力学的参数。比如反应速率常数K和反应活化能Ea可以被得出。对一个等温连续硫酸盐制浆过程的研究发现,常规分析脱木素反应只有一段,但用分子理论研究则分成两段,第一段的反应速率常数K和反应活化能Ea都大于第二段。数据还显示,木素的苯环结构(-1600cm^-1)解聚或碎裂的速率在两个脱木素阶段都较快,而木素支链结构上的碎裂(-1657cm^-1)在第一阶段似乎与苯环结构碎裂相等,但在第二阶段明显减慢了约55%。这说明脱木素反应的主要特征是木素苯环结构的解聚或碎裂。由于化学方法得出的脱木素反应速度常数和活化能都在拉曼光谱得出的动力学参数范围内,这说明了两种方法的吻合,同时也证明了拉曼光谱方法即可以包含常规方法的数据又可以揭示脱木素反应的分子信息。
简介:考虑一般的分块半相依线性回归(SUR)模型及其相应的简约模型,给出简约模型下未知回归系数及其可估函数的协方差改进估计仍是分块SUR模型下相应参数的协方差改进估计的一个充要条件.
简介:针对合成孔径雷达(SAR)图像感兴趣区域(ROI)的分割问题,提出了一种基于Mellin变换的正则化参数的自适应选取方法。首先将SAR图像乘性相干斑噪声转化为加性相干斑噪声,在此基础上应用正则化模型建立SAR图像特征增强目标函数。然后推导出正则化参数与相应范数项的关系式,应用共轭梯度法对模型进行求解,最终达到图形特征增强与相应ROI分割的目的。所提算法不仅有效抑制了背景杂波,降低了相干斑的影响,而且还克服了传统方法对参数经验值选取的弊端。基于真实SAR图像数据的实验结果验证了该方法的简便性和有效性。