调整后的基础货币变化对货币乘数的影响

当基础货币发生变化时，货币乘数并不是保持不变的，尤其是在剔除我国频繁调整的法定存款准备金率对基础货币的影响后，基础货币的增长率和两个货币乘数K1、K2增长率之间可能存在反向关系。利用协整回归和向量误差纠正模型，对基础货币与货币乘数间关系进行分析后认为：基础货币无论是长期还是短期，对货币乘数都有显著的反向影响。     

关于刚体转动的角速度和角加速度的讨论

在理论力学教学中，平面运动刚体的转动与基点无关的证明过于简单，本利用矢量代数的知识，证明平面运动刚体的角度与角加速度与基点的选择无关。     

2.4m跨声速风洞带TPS测力试验数据精度要求分析

成功建立带TPS风洞测力试验技术的一个关键问题是确保试验数据具有足够的精度,必须精细地分配误差。为获得满足工程需要的高精度测力试验数据,给出一种基于计算机符号运算的子程序,完成不确定度计算过程中公式自动推导、计算。最后通过对TPS风洞试验数据精度的敏度分析,给出了某运输机在2.4m跨声速风洞TPS试验中各环节的误差分配要求。     

国产工业摄影测量相机精度测评CSCD

专业的工业摄影测量相机作为摄影测量的基础,其成像质量对测量精度有着直接的影响。目前,国内的专业摄影测量相机的发展比较缓慢,且质量参差不齐,研究合适的测试方法对国内专业测量相机的精度进行测评已刻不容缓。以CIM-1相机为例,从坐标重复性、标准长度等方面对国内工业摄影测量相机的精度进行了分析研究。通过与目前国际上比较认可的INCA相机进行了实验对比,并对实验结果进行了分析评价,得到一些比较理想的结论。为我国工业摄影测量系统检定规程的制定提供参考依据。     

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

Application of SVM on satellite images to detect hotspots in Jharia coal field region of India

The present paper deals with the application of Support Vector Machine (SVM) and image analysis techniques on NOAA/AVHRR satellite image to detect hotspots on the Jharia coal field region of India. One of the major advantages of using these satellite data is that the data are free with very good temporal resolution; while, one drawback is that these have low spatial resolution (i.e., approximately 1.1 km at nadir). Therefore, it is important to do research by applying some efficient optimization techniques along with the image analysis techniques to rectify these drawbacks and use satellite images for efficient hotspot detection and monitoring. For this purpose, SVM and multi-threshold techniques are explored for hotspot detection. The multi-threshold algorithm is developed to remove the cloud coverage from the land coverage. This algorithm also highlights the hotspots or fire spots in the suspected regions. SVM has the advantage over multi-thresholding technique that it can learn patterns from the examples and therefore is used to optimize the performance by removing the false points which are highlighted in the threshold technique. Both approaches can be used separately or in combination depending on the size of the image. The RBF (Radial Basis Function) kernel is used in training of three sets of inputs: brightness temperature of channel 3, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Global Environment Monitoring Index (GEMI), respectively. This makes a classified image in the output that highlights the hotspot and non-hotspot pixels. The performance of the SVM is also compared with the performance obtained from the neural networks and SVM appears to detect hotspots more accurately (greater than 91% classification accuracy) with lesser false alarm rate. The results obtained are found to be in good agreement with the ground based observations of the hotspots. This type of work will be quite helpful in the near future to develop a hotspots monitoring system using these operational satellites data.     

对特征向量导数之动柔度法的补充

一种计算很多特征向量导数的动柔度法在结构处于自由状态（具有刚体运动）下，因其工作方程之系数阵为满阵，使得计算效率不如结构处于约束状态下那样好、本文移频动柔度法可以消除原动柔度法的这一缺陷，因为它的工作方程之系数阵总是具有刚度阵那样的带状特点。另外，由于对动柔度采用的移频步骤与特征方程求解时的移频技术是一致的，故而对方法的程序化极为有利。     

专用工作测力机不确定度评定

主要介绍了在JJF1134-2005<专用工作测力机校准规范>(以下简称规范)的不确定度评定过程中出现的若干问题.为了明确各个分量的定义及其公式的使用,我们对某些量的含义作了相应的解释并给出了具体的运算操作,对相关人员有参考价值.     

NVNA谐波相位检验件设计及定标

本文介绍了一种用于检验非线性网络分析仪谐波相位指标的检验件设计方法，并搭建了基于实时示波器的测量系统对谐波相位进行定标。通过高速实时示波器对检验件的输出信号进行采样，利用傅立叶变换提取谐波相位信息。为了得到高准确度的测量结果，采用去缠绕、最小二乘等算法对相位结果进行优化处理。实验结果表明，该方法可以作为NVNA谐波相位指标的验证手段对NVNA的谐波相位进行验证。