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关键词： 露天矿   爆破振动   爆心距   波形预测   主成分分析   BP神经网络  

摘要： 为实现对露天矿爆破振动波形的预测,提出了一种基于爆心距特征值(U)并结合主成分分析(PCA)和BP神经网络的爆破振动波形预测方法。对爆破振动波形数据进行极值提取,定义理想化爆心距特征值(U);采用PCA对台阶高度、爆心距和炸药单耗等参数进行主成分分析,最终降为2个主成分,并将降维后的主成分和爆心距特征值(U)作为BP神经网络的输入参数,波形中各时间点所对应的振速作为输出参数,对爆破振动波形进行极值预测,并经过插值计算得出预测波形。研究结果表明:通过比较预测结果与实测数据发现,对于均方根误差(MAE)和平均绝对值误差(RMSE),PCA-BP相较于BP更接近于0;PCA-BP预测的峰值振速相对误差均小于11%,主频绝对误差均小于10 Hz,其预测结果的准确度更高,验证了该方法的精确性和可靠性。该方法在相同地形地貌和地质条件下能够较好地预测露天矿爆破振动波形,为爆破设计和安全评估提供了参考依据。

关键词： 单叶函数   Hankel行列式   对数系数   Zalcman泛函  

摘要： 令H表示单位圆盘D={z∈ℂ:|z|<1}内具有下述形式的解析函数类f(z)=z+Σ_(n=2)^(∞)a_(n)z^(n).该文研究了单位圆盘D上的解析函数类ST(i):ST(i)={f:Re{(1-z^(2))f(z)/z}>0,f∈H,z∈D}的Zalcman泛函J_(2,4)(f)、J_(3,3)(f)、J_(3,4)(f)和对数系数的Hankel行列式.部分上界是紧界.

关键词： 行列式   一题多解   课堂教学   QR分解   Matlab  

摘要： 行列式是高中和大学阶段的重要数学概念,其相关性质为学生学习后续课程奠定了基础.范德蒙德行列式作为一种特殊的行列式,在有限元分析中应用广泛.针对此类行列式,文章总结分析了十种求解方法,包括定义法、行列式性质法、行列式展开法、拉普拉斯定理法、公式法、特征值法、LU分解法、QR分解法、奇异值分解法和Matlab程序法.深入探讨这些方法,不仅有助于提高教师的教学技能,还能培养学生的发散思维.

关键词： 高轨导航接收机   信号重捕   线性相关   频率范围压缩  

摘要： 针对高轨导航接收机信号失锁后的快速重捕问题，提出利用码相位和多普勒频率之间的约束关系来压缩频率搜索范围的快速重捕算法。首先，分析在轨道外推和时间同步技术辅助下接收机信号重捕时的信号搜索范围。然后，研究接收机位置误差与速度误差变化规律，发现二者之间存在显著的线性相关性。最后，基于这一线性相关性推导码相位和频率之间的约束关系，进一步压缩频率搜索范围。仿真结果显示，在失锁1 800 s后进行信号重捕，每个码相位搜索单元对应的待搜索频率范围可缩减至原来的40%以内，并且有效提高了信号捕获算法的运行效率。

关键词： 信源数估计   信号相干   色噪声   协方差矩阵平滑   特征值熵估计  

摘要： 针对阵列测向中接收信号为小样本，观测信号混叠色噪声，且入射信号存在相干性的情况下，缺乏有效信源数估计方法的问题，提出结合协方差矩阵平滑与特征值熵估计的阵列测向信源数估计方法。首先计算接收信号协方差矩阵的特征值，然后对特征值序列进行前后向空间平滑处理，最后结合特征值的熵估计实现信源数的估计。通过系列仿真实验，验证了所提方法适用于天线阵元数与信号采样点数在同一量级或多于后者，信号相干且混叠色噪声下的信源数估计之中。所提方法可为解决复杂环境下的阵列测向提供准确的信源数输入。

关键词： 电子鼻   驴乳清水解物   判别分析   特征值优化  

摘要： 【目的】以误判率为指标，对比分析单一特征值和融合数据集评价驴乳清水解物抗氧化效果，优化获得电子鼻传感器特征值，并构建无创评价模型。【方法】提取电子鼻传感器响应稳态值、均值、面积、最大斜率、最大值5种特征响应值，融合上述5种特征信号并采用逐步判别分析、主成分分析、loading分析剔除其中冗余信息。以单一特征值、融合数据及其优化数据集进行判别分析，以判别分析的误判率为评价指标，对其进行判别分析以优化特征参数。【结果】5种单一特征值中，均值的判别效果最佳，最低误判率低至19%；直接融合数据集的判别效果得到改善，误判率降低至9.5%；3种优选数据集因剔除部分有效信息使误判率升高，但仍优于单一特征值进行判别，而贝叶斯判别的误判率均低于9.5%，最低为2.5%。【结论】结合传感器特征值优化，电子鼻对驴乳清水解物干预衰老小鼠抗氧化具有较好的区分能力，其在无损监控驴乳清水解物体内抗氧化具有应用潜力。

关键词： 矩阵匹配   改进相似度   快掘装备   程序化   选配算法  

摘要： 针对煤矿快掘装备选型依赖人工经验导致的系统性不足与量化缺失问题,提出了一种数据驱动的智能决策方法,旨在推动掘进配套方案从经验主导向智能精准化转型。构建矩阵匹配筛选-改进相似度计算的决策模型:通过构建约束矩阵模型,系统化分析76种候选方案对32项核心约束条件的满足程度,并设计改进的相似度计算模型;引入时间衰减因子优化历史案例的时效性权重,同时结合父类补偿机制解决设备型号差异导致的特征匹配瓶颈;最终通过Python语言实现程序化的高效运行与计算。实证研究以安山煤矿为例,成功筛选出4组完全满足所有约束的可行方案,并通过历史案例的改进相似度分析5个相似案例,为煤矿装备选型提供了可量化、可编程的决策范式,推动从经验主导向智能精准转型。

关键词： 深度研究性学习   数学思想方法   一类向量组线性相关性问题   反思性学习  

摘要： 研究性学习作为一种新型教学模式,在大学数学教学中得到了推广,并取得一定成效。本文在此基础上,以深度研究性学习理论为基石,深层次探讨一类向量组的线性相关性问题,以此驱动学生的自我学习动机、求知欲和好奇心,激励学生独立思考,并形成深度研究性学习的模式。从而使学生初步掌握研究问题的基本思想方法,提升深度研究性学习与反思性学习的能力,健全理性质疑反思的审辩式思维方式,乐于主动地去发现与提出问题、分析与解决问题,最终成为具有深度研究性学习能力的大学生。

关键词： 铁路文献   域外检测   transformer   特征向量   特征提取   动量编码器  

摘要： 在铁路科技文本自动分类标引的实际应用中,存在分类体系外的文本会被错误地赋予铁路领域标签的现象。针对这一问题,研究旨在通过域外检测机制识别输入样本是否超出预定义的类别范畴。传统的域外检测方法通常使用域内样本来微调预训练的语言模型,以在特征空间中获得一个易于区分且紧凑的特征区域,位于此区域之外的样本则被视为域外样本。然而,模型在经过微调后虽然提高了对域内语义特征的表示能力,但同时也会削弱对具有判别性的非语义特征的表示能力。为此,提出融合动量编码器特征(FONDA)的铁路领域科技文本域外检测方法,借助缓慢更新的动量编码器极大程度上保留预训练语言模型中的非语义特征,以缓解判别性非语义特征缺失的问题。FONDA在铁路科技文献数据集上的实验结果表明,FONDA算法相较于主流的KnnCon算法,查准率、查全率和F 1分数的绝对指标分别增加了12.55%、10.37%和11.55%。

关键词： 伊洛河   溶解性有机质(DOM)   源解析   PMF模型   PLS-PM  

摘要： 伊洛河作为黄河的重要支流,其水质状况对黄河中下游生态安全具有重要影响。本研究结合正定矩阵因子分解(PMF)模型和偏最小二乘路径模型(PLS-PM),通过采集枯水期(2023年12月)、丰水期(2024年7月)和平水期(2024年10月)地表水样品,基于三维荧光光谱(EEMs)和紫外-可见光谱(UV-Vis)技术,系统解析了伊洛河溶解性有机质(DOM)的组成特征、来源及其与污染源的响应关系。结果表明:①伊洛河水体DOM组成在不同水文期的差异显著,丰水期时其浓度最高且组分最复杂;DOM组成以类腐殖质为主(32.74%~84.97%),其来源受内源和外源共同影响,并具有腐殖化程度低、自生源特性显著等特征。②PMF解析出5类污染源,其中农业活动和畜禽养殖(17.07%)是氮磷污染物的主要来源,而生活污水(20.43%)和工业废水(19.37%)的排放导致有机污染和重金属浓度升高。③PLS-PM结果揭示,污染源(路径系数为0.54,下同)通过直接输入类色氨酸(0.76)和类富里酸(0.96)等组分影响DOM浓度,通过总氮浓度(0.79)、吸光度系数α_(350)(−0.91)及荧光指数(0.89)间接影响或反映DOM组成特征。研究显示,伊洛河DOM受农业活动、工业废水及生活污水多重影响,外源输入与内源生成并存。建议围绕农业面源和工业点源等关键污染源,实施分区分类管控,强化营养盐与有机污染物协同治理。