石油亚砜PSO—Ⅱ与P_(204),P_(507)萃取稀土的研究

分别用P_(204),P_(507),PSO—Ⅱ单独萃取混合氯化稀土,得到了萃取稀土的最佳条件,并对P_(204)与PSO—Ⅱ、P_(507)与PSO—Ⅱ,协同萃取稀土元素进行了初步探讨,发现P_(204)与PSO—Ⅱ,P_(507)与PSO—Ⅱ两者在萃取混合氯化稀土的试验条件下,均无协同效应。     

基于RS和GIS的龙口市居民地动态变化研究

选择Landsat 1986.6和2002.6两个时期的TM影像,经过多波段彩色合成处理,在分析居民地等多种地物的光谱特征及谱间特征的基础上,建立了居民地信息提取的光谱模型,提取并制作了两个时段的居民地分布图.在此基础上,简要分析了胶东半岛龙口市近20年来居民地动态变化的特点.     

基于分数本征特征的手写数字识别

特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题,有效、稳定的特征是提高识别率和识别精度的关键。该文提出了一种基于分数本征特征和核非线性分类器的手写数字识别方法,首先找到时频平面的一个轴进行分数傅里叶变换,使不同类别样本在这个轴上最大限度地分开,然后用主元分析进行降维,得到比较稳健的低维特征,再将常用分类器用于特征分类,实现对手写数字的识别。对实际数据进行实验,结果表明上述本征特征与核非线性分类器相结合有较高的识别率和训练、分类效率。     

三峡历史文化遗产的考古发掘与研究

复旦大学文博系考古队连续三年参加了三峡库区的文物抢救工作。对麻柳沱遗址和石地磅墓地进行了大规模地发掘 ,发现了史前晚期———明清等各个时期的古文化遗存。同时还利用科技考古方法解读遗存信息 ,复原和重建古代历史文化和社会     

萃取富集原子吸收法测定烘焙食品中痕量铅

烘焙食品试样经灰化处理后,用APDC DDTC MIBK体系萃取富集试液中的铅,利用空气 乙炔火焰原子吸收法测定烘焙食品样品中铅的含量.考察了仪器的工作参数、试液的酸度、反应时间和萃取时间等测定条件,并对可能存在的元素进行了干扰实验.在最佳条件下本法测定铅的相对标准偏差为1 5%—2 6%,回收率为98 2%—102 1%.     

山野菜一点红总多酚提取工艺的研究

对山野菜一点红总多酚的提取影响因素进行了研究，并对提取工艺参数进行了正交优化，试验结果表明山野菜一点红总多酚提取的最佳工艺条件应为液料比为15：1，乙醇浓度为60％，浸体温度为80℃，浸提时间为1h，这种提取工艺可使一点红总多酚的提取率达到94．2％。     

影响黄铁矿烧渣氰化法提金的几个因素

影响黄铁矿烧渣氰化法提金的因素,是焙烧温度、烧渣的氧化程度、有害杂质、金的赋存状态、含金品位。     

超声波提取胡椒中有效成分条件优化

试验研究温度、时间、超声波频率对超声波-食用乙醇提取胡椒有效成分的影响,以胡椒粗提取物的提取率为指标,正交实验确定较适宜提取条件为,温度55℃、时间55 min,超声波频率60 KHz,胡椒粗提取物的提取率为4.29%.     

时间序列平稳性分类识别研究

平稳性检验是时间序列回归分析的一个关键问题,已有的检验方法在处理海量时间序列数据时显得乏力,检验准确率有待提高。采用分类技术建立平稳性检验的新方法,可以有效地处理海量时间序列数据。首先计算时间序列自相关函数,构建一个充分非必要的判定准则;然后建立序列收敛的量化分析方法,研究收敛参数的最优取值,并提取平稳性特征向量;最后采用k-means聚类建立平稳性分类识别方法。采用一组模拟数据和股票数据进行分析,将ADF检验、PP检验、KPSS检验进行对比,实证结果表明新方法的准确率较高。     

Trend estimation of multivariate time series with controlled smoothness

This paper extends the univariate time series smoothing approach provided by penalized least squares to a multivariate setting, thus allowing for joint estimation of several time series trends. The theoretical results are valid for the general multivariate case, but particular emphasis is placed on the bivariate situation from an applied point of view. The proposal is based on a vector signal-plus-noise representation of the observed data that requires the first two sample moments and specifying only one smoothing constant. A measure of the amount of smoothness of an estimated trend is introduced so that an analyst can set in advance a desired percentage of smoothness to be achieved by the trend estimate. The required smoothing constant is determined by the chosen percentage of smoothness. Closed form expressions for the smoothed estimated vector and its variance-covariance matrix are derived from a straightforward application of generalized least squares, thus providing best linear unbiased estimates for the trends. A detailed algorithm applicable for estimating bivariate time series trends is also presented and justified. The theoretical results are supported by a simulation study and two real applications. One corresponds to Mexican and US macroeconomic data within the context of business cycle analysis, and the other one to environmental data pertaining to a monitored site in Scotland.