简介:对Goodgrant基金的投资策略进行研究。首先,根据投资要求,对候选学校进行初步筛选,基于筛选后的学校,选取与教育绩效有关且数据信息完整的变量对学校进行聚类,并利用聚类结果对缺失数据进行补全;然后,提出了评价学生教育表现的绩效指标、绩效指示变量及绩效贡献变量的定义与关系,通过对绩效指示变量进行主成分分析,确定出每个学校当前的绩效值,并以此对所有学校进行初步排名;最后,以获得奖学金的学生占当年入学学生总数的比例作为绩效贡献变量,给出每个学校投资回报率的计算公式,并以该公式为依据,从绩效排名前100的学校中选出待投资的10所学校及捐赠数额。
简介:为提高光电平台的控制性能和稳定性,以平台反馈回路所用的光纤陀螺传感器为研究对象,对光纤陀螺角速率的历史输出、当前量测以及随机漂移进行融合补偿。采用双自回归模型确定了光纤陀螺时间序列输出的自回归多项式和光纤陀螺随机漂移的自回归关系。以陀螺当前输出为量测量,结合卡尔曼滤波算法将陀螺历史输出和历史随机漂移融合进状态方程,并进行随机漂移在线估计补偿。实验结果表明,光纤陀螺随机漂移的AR模型能达到90%拟合效果,经卡尔曼滤波补偿后随机漂移能降到1/10。该方法能很好地抑制光电平台三个框架轴光纤陀螺的随机漂移,补偿率为80%~90%。
简介:针对加速器驱动次临界系统(acceleratordrivensubcriticalsystem,ADS)堆芯内快中子份额大、多核素共振现象较强、液态铅锯(Pb-Bi)合金冷却剂中子增殖的特点,开发了一套用于ADS燃耗分析的MCNP多群数据库制作程序。基于最新的ENDF/B-1.1和JENDL40评价库,制作了30群阶数据库,对影响MCNP多群计算精度的能群结构、散射角分布、(n,2n)和(n,3n)反应截面进行了敏感性研究,并利用快谱基准装置和ADS堆芯模型进行了验证。结果表明,制作的多群数据库达到了较高的计算精度,计算效率较连续能量点截面MCNP程序提高1.3倍。
简介:为建立DMA-80直接测汞仪测定脉红螺中痕量汞的最优分析方法,通过正交实验优化了仪器分析程序,通过设置进样量梯度,确定了脉红螺样品的最佳进样量。结果表明:DMA-80最优分析程序为:干燥温度200℃,干燥时间150s,分解温度650℃,分解时间150s,齐化时间12s,氧气流量200mL/min,最佳进样量为0.1~0.2g(精确至0.0001g),在0~20.0ng和20.0~1400.0ng范围内均呈良好的二次拟合,相关系数为1.000,检出限为0.02ng。采用国际标准物质贻贝组织(NISTSRM2976)验证了方法的准确度和精密度,分析结果表明:加标回收率为95.1%~102%,相对标准偏差(RSD)为1.6%~2.2%,精密度和准确度优于海洋行业标准"HY/T147.3—2013"方法中的规定。方法简便快速,重现性好,准确度高,可用于脉红螺中痕量汞的实际检测工作。
简介:硫化物作为土壤中常见的污染物在酸性环境中会生成H2S,造成环境污染,研究中根据环境质量要求分别针对土壤中易解析的硫化物、酸可溶解性硫化物、酸难溶性硫化物建立了相应的分析测定方法。硫化物分别在磷酸(1+1)、浓硫酸、盐酸(9.8mol/L)作用下形成硫化氢,硫化氢随氮气进入装有乙酸锌吸收液的吸收瓶中,生成硫化锌沉淀,以碘量法定量。结果表明:酸难溶性硫化物的实际样品加标回收率为86%~98%;酸溶性硫化物的实际样品加标回收率为83%~91%,空白加标回收率为92%~97%。精密度实验中,酸溶性硫化物相对标准偏差为6.4%~8.3%。沙土、花园土、黄土、稻田土中酸难溶性硫化物的相对标准偏差分别为2.6%、4.0%、5.5%、5.8%。方法精密度和准确度满足分析要求,可以用来评估土壤中的硫化物污染问题,也可以了解不同类型硫化物的污染情况。
简介:气体探测器是北京谱仪Ⅲ(BESⅢ)的重要组成部分,其性能直接影响BESⅢ的正常运行,而气体比分及其稳定性是影响气体探测器性能的关键参数。ETOF端盖升级为气体探测器后需要监测质量流配比混合气精度,本文设计了一套实验分析方法。北京谱仪原有两个气体探测器,加上北京谱仪端盖飞行时间探测器ETOF共三个气体探测器,本文设计了一套自动分析系统,将三个探测器实现实时切换自动分析。该系统从北京谱仪新型气体探测器多气隙电阻板室(Multi-gapResistivePlateChamber,MRPC)、主漂移室(MDC)、缪子探测器前端混气缸通向BESⅢ中的混合气体中分别抽取少量混合气体,通过气相色谱仪GC7890A用气相色谱法对混合气体质量比分进行实时监测与分析。GC7890A通过长时间监测分析混合气体质量比分,和质量流量计设定质量流量比分相比,前后两者基本一致。表明质量流量计工作在正常状态,气体比分稳定,可以保证探测器实验运行正常。
简介:针对具有层次或聚类数据的多水平模型能准确地反映变量间基于层次框架下的关系,并给出不同层次数据的差异性估计及跨级相关估计,为具有层次结构数据的统计建模提供了重要的研究工具,在社会学、心理学、生物医学及经济学领域具有广泛的应用价值。本文简要介绍常用的多水平线性模型和多水平Logistic模型的构建过程,重点介绍其在经济领域中的应用。同时对多水平模型的估计理论、应用软件以及发展展望进行了讨论。