【摘 要】
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为了改善干扰信息与分析组分浓度变化产生偶然相关造成的分析模型预测精度下降的问题,将净分析信号概念引入多种烃类化合物构成的喷气燃料重质组分快速分析中。利用净分析信
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为了改善干扰信息与分析组分浓度变化产生偶然相关造成的分析模型预测精度下降的问题,将净分析信号概念引入多种烃类化合物构成的喷气燃料重质组分快速分析中。利用净分析信号(NAS)算法进行样品近红外光谱预处理,并结合偏最小二乘回归(PLS)建立反映喷气燃料重质组分含量信息的终馏点校正模型(NAS-PLS),并与常规PLS校正模型进行对比分析。结果表明,NAS预处理结合PLS方法相比常规PLS方法显著减小了建模所需主因子数,交互预测偏差降低了33%,模型的准确性和适应性得到一定的提高。净分析信号算法应用于近红外光谱
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对于一个行情易起波动的公司,它的信用质量如何,建立了一个新的风险模型.并且推导出了关于有限时间破产概率和破产时间分布的递归方程.对于毕竟破产概率,结合维他里型积分方
2009年7月．北京市教委正式启动数字校园项目．计划分三批，于2015年建成100所数字校园示范校。从2010年起．在市教委的部署下，作为第一批通过评审的29所市级数字校园实验校．便开始了彰