Design of compatible processing and analyzing system for nuclear signals

To on line detect, store and process nuclear signals with multiple forms and multiple frequencies, a compatible processing and analyzing system for nuclear signals based on ultrahigh speed data acquisition card was constructed. When the source signal is at pulse form, the system records signal with the mode of time digital converting. When source signal is at continuous form, the system records signal with the mode of analog digital converting. The processing procedures and algorithms were designed for various signal forms. The results for nuclear random process such as correlation function and power spectrum were effectively obtained.     

配电网无功补偿方案比较及注意事项

电网无功补偿是一项建设性的技术措施,对电网安全、优质、经济运行有重要作用。本文重点对配电网的无功补偿技术进行了分析、探讨。     

林业GIS中数据不确定性分析

数据不确定性包括随机不确定性和模糊不确定性,在林业GIS中同时存在两种不确定性,如森林边界模糊不确定性和林分蓄积等属性特征的随机不确定性.详细分析了林业GIS的空间数据和属性数据的数据源不确定性、时域数据不确定性.     

简支梁随机振动问题的简化解法

通过静力分析精确地确定梁的振型,将具有无限自由度的连续体系的随机振动问题归结为广义单自由度振动问题,计算了Bernoulli-Euler梁和Timoshenko梁的对应于广义坐标的广义质量、广义阻尼系数、广义刚度、广义荷载等物理特性,确定了随机均布荷载的功率谱密度,在此基础上推导出了激励作用下两种梁的最大位移、最大应力的峰值功率谱密度。经与有关文献比较表明,该方法产生的误差极小,却概念清楚,步骤简便,并易于为一般的工程技术人员所掌握,对于不是太复杂的结构进行分析本方法具有实际的指导意义。     

低温雨雪冰冻灾害性天气对我国养蜂业影响的因素分析

本文利用《中国蜂业》杂志社在2008年第3期《中国蜂业》中发放《2008年1-2月全国养蜂业雪灾损失调查表》所反馈的信息,与各省蜂业管理部门及蜂业合作组织的调查资料汇总,借助社会统计学工具,通过相关分析、多因素独立样本总体分布检验、Asymptotic双尾显著性检验等计量和统计学方法,科学的分析在低温雨雪冰冻天气下各种因素对我国养蜂业的影响,并深入探讨各种因素与养蜂业抵御低温雨雪冰冻灾害性天气能力之间的关系。得出了转地能力强的养蜂户在地抵御低温雨雪冰冻灾害性天气的能力上强于地能力差的定地养蜂户;经验丰富的专业养蜂户和经验相对差的业余养蜂户并没有明显的差别;中蜂在总体上抗逆性明显强于饲养西蜂;科学饲养蜜蜂的养蜂户明显强于传统饲养蜜蜂的养蜂户的结论,并且提出加大对蜂业基础性科学研究的经费投入;提高“大转地”养蜂户的比例;大力培养蜂业科技人员等建议来减少低温雨雪冰冻灾害性天气对我国养蜂业造成的损失。最后为有关农业部门预防低温雨雪冰冻灾害性天气对养蜂业的破坏提出了几点的有针对性的政策建议。     

基于随机森林算法的农耕区土地利用分类研究

基于随机森林算法,采用多季节、多时相光谱信息、纹理信息和地形信息进行分类研究,选出最佳分类方案对农耕区土地利用信息进行提取,并利用随机森林算法对所有特征变量进行降维,将降维后的变量分别用于随机森林、支持向量机和最大似然分类法,分析不同分类方法对农耕区土地利用类型提取的适用性。研究结果表明:基于随机森林算法的多源信息综合分类方案进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度85.54%,Kappa系数0.835 9;利用随机森林算法进行特征选择可以在有效降低数据维度的同时保证分类精度;3种分类方法中,随机森林算法总体分类精度81.08%,分别较支持向量机和最大似然法高9.46%和5.27%。利用随机森林分类法结合多源信息能够有效对农耕区土地利用类型进行分类,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

基于MS-IMMIKF的MEMS陀螺输出信号消噪处理

陀螺用于感知稳定平台相对于惯性空间的角速率,进而得到稳定平台在惯性空间的姿态,通过反馈稳定平台伺服控制机构相应的控制量来实现对稳定平台的稳定控制。通过分析陀螺随机误差对稳定平台精度影响,提出了一种新的陀螺随机漂移处理方法。首先针对机动跟踪领域的Singer模型中人为设定机动频率α的不合理性,对机动频率α进行在线估计,提出基于Modified Singer(MS)模型直接对陀螺输出进行建模的方法;在此基础上建立基于交互式多模型(IMM)的改进卡尔曼滤波算法(MS-IMMIKF)对陀螺输出随机误差进行处理,并对交互式多模型的改进卡尔曼滤波(IKF)进行理论分析和推导;通过数值仿真分析和稳定平台中某型号陀螺试验验证和仿真计算得出,静态滤波后均方根误差达到0.022 7°/s,证明了该方法对陀螺漂移处理的有效性与可行性;最后通过稳定平台动静态稳定试验表明,MS-IMMIKF滤波算法对提高稳定平台精度有效且实用。     

基于随机森林模型的山体滑坡空间预测研究

滑坡灾害空间分布的准确预测是实现防灾减灾的重要途径。以2010年福建省顺昌地区滑坡资料为基础数据,分别应用随机森林模型和逻辑回归模型对福建顺昌地区山体滑坡发生与滑坡因子之间的关系进行实证分析,通过模型变量筛选、模型精度分析,探讨了随机森林模型在我国南方山体滑坡空间预测中的适应性。结果表明:随机森林模型对滑坡发生数据的拟合效果比逻辑回归模型好,其对顺昌地区滑坡发生数据的预测精度为90.8%,而逻辑回归模型的预测精度为81.8%;随机森林模型对研究区滑坡发生的泛化能力比逻辑回归模型好,其预测出高危险区和较高危险区所包含的滑坡比总和为66.05%,而逻辑回归模型为63.34%。研究结果表明随机森林模型的性能优于逻辑回归模型,可用于顺昌地区基于滑坡因子的未来滑坡发生的预测预报。     

近交对大菱鲆体尺性状生长的遗传影响

为研究近交对大菱鲆体尺生长的动态影响,构建了非近交和2个不同近交水平的30个家系。在生长期内,定期测量了1 082尾个体的全长、体长、头长、体宽和尾柄高等体尺性状。选择三阶勒让德(Legendre)多项式为子模型,采用随机回归模型估计了这些体尺性状的遗传参数。考虑近交和不考虑近交作为固定效应的随机回归分析表明:近交显著地提高了所有体尺性状遗传力估计值。与远交组相比,近交导致了体尺性状不同程度的衰退,但衰退程度在2个近交组间没有表现出明显差异。5个体尺性状之中,全长和体长表现出较为相似的近交衰退趋势,而体宽、头长和尾柄高表现出较为一致的趋势。与非近交组相比,全长和体长在350日龄前,近交系数0.25的个体体长性状并未出现近交衰退,反而有所提高,而近交系数为0.375的组,这2个性状表现出衰退。全长和体长的近交衰退随着年龄的增长而加重。0.25和0.375两种近交水平的群体在第400和第650生长日之间对体长的生长曲线几乎没有影响。在整个测量周期内,近交水平对尾柄高的生长曲线的影响几乎没有差异。而在第650生长日龄后,全长、体长和头长的近交衰退随着近交程度增加而加快。这些近交分析的结果可以用来指导大菱鲆配套系选育过程中亲本群体遗传纯化过程中的近交控制。     

基于视觉感知的蔬菜害虫诱捕计数算法

针对当前大田环境条件下对害虫进行识别研究的不足,以南方蔬菜重大害虫为研究对象,探索了一种在大田环境下使用黄色诱捕板对蔬菜害虫进行监测计数的方法。在经典图像处理算法基础上,根据害虫监测目标的需要,提出了一种基于结构化随机森林的害虫图像分割算法和利用不规则结构的特征提取算法,进一步结合背景去除、干扰目标去除和检测模型计数子算法,集成设计了基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法(Vegetable pest counting algorithm based on visual perception,VPCA-VP)。使用了现场环境下拍摄的图像进行实验与分析,共识别出蓟马9351只,烟粉虱202只,实蝇23只。经过与人工计数比对得出,本文基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法的平均识别正确率为94.89%。其中,蔬菜害虫蓟马的识别正确率为93.19%,烟粉虱的识别正确率为91%,实蝇的识别正确率达到100%。算法达到了较好的测试性能,可以满足害虫快速计数需求,在农田害虫监测中有一定的应用前景。