基于D-S证据理论的飞行事故预测模型

为提高飞行事故的预测精度,提出一种基于D-S证据理论的组合预测模型.该模型分别采用时间序列、BP神经网络和最小二乘支持向量机对飞行事故率进行预测,通过对待测年份之前的飞行事故的预测误差分析,计算出相应的基本信任分配函数,并借助D-S证据理论对三种预测模型进行融合,将融合结果作为飞行事故率预测模型的权重,从而得出待测年份的飞行事故预测结果.以美国空军A类飞行事故数据对该组合模型进行验证,结果表明组合预测模型能够较准确地预测飞行事故率,且模型精度优于任何单一预测模型.     

欧洲红豆杉细胞培养的研究

从欧洲红豆杉（Ｔａｘｕｓｂａｃｃａｔａ）的嫩茎及什叶诱导出愈伤组织，并对之进行了愈伤组织培养及细胞悬浮培养研究；利用ＨＰＬＣ方法测定了培养物合成紫杉醇的能力．探索了提高培养细胞生长率及紫杉醇含量的一些措施．结果表明，欧洲红豆杉愈伤组织及悬浮培养细胞的生长速率已分别达到０．２７ｇ·Ｌ－１·ｄ－１和０．３５ｇ·Ｌ－１·ｄ－１，紫杉醇含量分别为０．００３１％和０．０１７％。     

基于TOPAZ的无人机冲突解脱安全评估技术

针对当前无人机空域运行安全评估体系缺乏的现状,利用TOPAZ构建了一种用于无人机飞行冲突解脱技术的安全评估体系。构造了无人机的空域运行环境,加入单机45°交叉相遇、90°交叉相遇和双机同时交叉相遇的冲突场景。选取一种典型的无人机冲突解脱算法作为安全评估对象,依据TOPAZ的评估流程展开了系统的评估,得出冲突解脱算法的安全水平。对冲突解脱算法提出了改进方案,加入了动态的启发式因子,有效提高了冲突解脱技术的安全性能。通过基于TOPAZ的迭代评估过程进一步找出了无人机冲突解脱算法的安全瓶颈所在,证实了当前各类冲突解脱技术还无法满足有人机与无人机共域飞行的安全需要。     

酞酸酯在植物中的吸收和积累研究

Beckman 334型高效液相色谱仪(配有163型紫外检测器),美国Beckman公司;SP4290数据处理机,美国Beckman公司;YQ-3电动匀浆机,江苏江阴科研器械厂;邻苯二甲酸二乙酯(DEP),AR;邻苯二甲酸二异辛酯(DEHP),AR;甲醇:GR。     

鲜甘薯原料的运动发酵单胞菌快速乙醇发酵条件

对运动发酵单胞菌232B同步糖化发酵(SSF)鲜甘薯快速生产燃料乙醇的条件进行了研究.通过单因素试验和正交试验获得了乙醇发酵的最佳参数为:初始pH值6.0～7.0,硫酸铵5.0 g/kg,糖化酶量1.6 AUG/kg淀粉,初始总糖浓度200 g/kg,接种量ψ=12.5%.经过21 h发酵,乙醇浓度为95.15 g/kg.发酵效率可达94%.同时对不灭菌发酵也进行了研究,发酵效率可达92%.残糖的HPLC分析结果说明,发酵液中已没有葡萄糖存在,经酸水解后又出现了葡萄糖、半乳糖、甘露糖等成分,说明发酵结束后的残糖是多种低聚糖.图4表4参19     

不上算

“不行 !我说不行就不行。”爷爷反对小芳和李冬的婚事有两个原因 :一是两个都在建筑行业 ,而且同公司同班组、工作紧绷绷的———二人谁管家务谁管孩子 ?二是孙女高空作业就够当爷爷的提心吊胆了 ,还要再来一个高空作业的孙女婿 ,岂不……小芳先向李冬解释 ,爹妈早去世了 ,姐姐嫁出去了 ,家里就是爷爷和我守着这木屋 ,老人家怕我有什么闪失 ;然后劝爷爷 ,李冬是公司的安全员兼我们作业班的班长 ,他每天上班前下班后都要到工地负责查处安全隐患。“不行 ,更不行 !”爷爷敞开了嗓门 ,“他上班担风险 ,上班前下班后还要担责 ,二人叫我爷孙俩成…     

基于ARIMA模型的航空装备事故时序预测

为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨识、估计、诊断,直至获得较为满意的ARIMA预测模型。在实例验证中,所构建的用来预测美国空军飞行事故万时率的ARIMA模型,能够将预测的平均相对误差控制在7%以内,预测结果总体反映航空装备的实际安全状况。     

基于ARIMA与SVM的飞行事故组合预测方法

飞行事故预测的目的在于预防事故。为提高事故预防的针对性和有效性,必须加强预测,以增强预防飞行事故的主动性。在ARIMA和SVM基础上,提出一种飞行事故组合预测方法。首先建立ARIMA模型,用以描述历史数据中的线性关系;然后,对ARIMA模型的残差构建SVM模型,用以模拟数据中的非线性规律,两者预测值之和就是最后的预测结果。美国空军1954—1993年飞行事故损坏飞机万时率的实证分析结果表明:利用该方法所建立的模型,能够对飞行事故作出较为准确的预测,模型精度总体优于单一的ARIMA或SVM模型。     

基于GIS的近海沉积物痕量元素空间分布特征插值方法选择

基于GIS空间分析模块,对雷州半岛近海沉积物实测同步提取态金属砷(simultaneously extracted metals As,SEMAs)数据分别使用反距离权重法(inverse distance weighted,IDW)、张力样条法(tension spline,TS)和普通克里格法(ordinary kriging,OK)进行空间插值;通过交叉验证法和插值图像对比分析,对各插值方法的精度进行了评价。所得结果表明:三种方法的平均相对误差(mean relative error,MRE)的排序为OKIDWTS,平方根误差(root mean squared error,RMSE)的排序为OKIDWTS,其中TS法的MRE及RMSE显著高于OK和IDW法,OK法的MRE及RMSE略低于IDW法。OK法所得的插值等值线图较平滑,在采样点密集处比稀疏区域更好的反映了近海沉积物中SEMAs分布特征,IDW法所得结果图与OK法相类似,但IDW法存在明显的局部误差。TS法所得数据结果溢出原始数据区间且出现了负值,与实际不符。总体来看,OK法更适合于描述近海沉积物痕量元素的空间分布特征。