体操技术水平与专项身体素质相关问题的研究

体操教学任务与体操训练截然不同，但专项身体素质与技术水平相互联系、相互影响和制约规律是客观存在的，而两者变量之间的相关程度究竞如何？目前我国体育院系在这方面的研究范例尚不多，本文进行了实质性研究，揭示出它们之间的木质关系和一般规律，为科学数学提供了重要的参考依据。     

A Linear Interference Cancellation Multi User Detector for Synchronous CDMA Communications *

提出了一种当伪随机码相关系为常数情况下的线性干扰抵消多用户接收机．基本思想是利用参考ＰＮ码,估计出用户间干扰,然后从接收信号中减掉用户间干扰．该接收机结构与传统接收机相似,但性能却得到大大改善．     

《概率统计》与《数学分析》两课程相关关系的回归分析

根据学生考试成绩,应用统计方法建立回归方程,阐明数学分析课程与概率统计课程的相互关系,并对改进数学专业基础课程的教学提出了一些看法。     

深度学习神经网络在火电厂阀门故障诊断与预警中的应用

针对燃煤发电机组的重要执行机构阀门,通过深度神经网络算法对机组大量运行数据进行学习,构建重要执行机构阀门在全负荷工况下的精准数学模型,以深度神经网络模型预测值和皮尔逊相关系数判别为依据,实现重要执行机构阀门的故障诊断和早期预警。结果表明,基于大数据,学习和深度神经网络算法的数学模型有效地实现了对执行机构阀门的故障诊断和提前预警,指导运行人员进行提前干预和检修,减少机组的故障率。执行机构阀门故障预警的深度神经网络模型以执行机构阀门前的相关DCS参数、系统主要运行参数作为模型的输入变量;以执行机构阀门之后的参数作为输出量。选择机组在不同负荷工况下,执行机构阀门系统从打开到关闭的完整时间段内的大量数据,作为深度神经网络模型的训练数据。该方法具有较强的通用性,可以方便地平行移植至火电机组的其他重要辅机设备中。皮尔逊相关系数能反映数据变化的趋势信息,能判断两个向量或者两个数组相似度。以皮尔逊相关系数作为深度神经网络模型预测输出值与系统实际输出偏差距离的判据,可以很好地解决系统发生偏离后的预警问题,有效地提高模型预测的精度。     

奥运优秀蛙泳运动员划频、划幅技术特征和分段成绩分析研究

为了解新形势下世界优秀蛙泳运动员的成绩走势和技术特点。运用文献资料法、录像分析法、数理统计法对近三届奥运会蛙泳100m、200m决赛前三名运动员的成绩、划频和划幅技术特征进行分析,其中男、女运动员各18人。结果表明,1)在三届奥运会女子100m、200m蛙泳决赛前三名选手中,冠军组的各分段途中游划幅参数总体上最少,主要依靠各分段途中游的高划频优势取得冠军。2)在男子100m蛙泳决赛前三名选手中,冠军组主要是依靠后半程的高划频取得冠军。3)在男子200m蛙泳决赛前三名选手中,冠军组的各分段划频总体上最少,划幅最多,表明出色的高划幅技术是男子200m蛙泳的制胜关键。     

火焰原子吸收法测定地板革中的铅

采用火焰原子吸收光谱法测定了地板革中的铅含量，在优化仪器实验条件的基础上，研究了溶液pH值和共存离子对吸光度的影响。结果表明，在pH=3的溶液中，铅在0～120μg／mL范围内具有良好的线性关系，相关系数(r)为0．9988，样品测定的相对标准偏差(RSD)在1．14％～2．52％之间，加标回收率99．23～104．90％，结果令人满意。     

性别、年龄、民族、学习成绩与智商的相关研究

智力通常也叫智慧,也叫智能,它是人认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力.经过本研究所得出的结果,可以知道,智力与性别、年龄、民族的相关都不显著;而在对学习成绩的影响方面,智力与语文、数学、物理及总分的相关较高些,且具有显著性,而与英语、历史、化学的相关要低些,且不具有显著性.     

Computed tomography using level set method and algebraic reconstruction technique

In this paper, a novel reconstruction technique based on level set method and algebraic reconstruction technique is proposed for multiphase flow computed tomography (CT) system. The curvature-driven noise reduction method is inserted into the conventional iteration procedure of algebraic reconstruction technique to improve the image quality and convergence speed with limited projection data. By evolving the image as a set of iso-intensity contours after each updation, the sufficient number of iterations for acceptable results is reduced by 80%-90%, while the image quality is enhanced obviously. Quantitative evaluation of image quality is given by using both relative image error and correlation coefficient. The resultant images can be utilized to detect flow regimes for monitoring industrial multiphase flow. Laboratory results demonstrate the feasibility of the proposed method. Phantoms of four typical flow regimes can be reconstructed from few-view projection data efficiently, and the corresponding image errors and correlation coefficients are acceptable for the cases tested in this paper.     

非线性模型中无信息方差和协方差分量Bayes估计

采用Bayes方法从无先验信息出发,得到了非线性模型中方差和协方差分量的估计(包含相关系数),最后通过实例解算,结果表明:非线性模型中方差和协方差分量的估计,与ρ的理论值-0.5偏差不大,当没有先验信息时,该方法是可行的.