摘要：目的优选建昌帮姜制天麻炮制工艺。方法以天麻素和天麻苷元的含量为评价指标,采用L9(34)正交设计法,对炮制工艺中浸润时间、姜汁的用量、烘干温度3个因素进行优选。结果姜制天麻的炮制工艺:以浸润时间为15h,姜汁用量为0.12 g·g^(-1)(占药材质量总比例),烘干温度为20℃。结论优选的炮制工艺合理,稳定可行。

摘要：针对GM(1,1)模型初始条件的选择最优化问题,提出一种新的最优初始条件求解算法,即把对最优初始条件选择问题转化为求最优的C值,通过两个算例分析表明,文中的算法与文献[4]的FGM(1,1)模型相比,在达到同等精度的条件下,运行效率更高,算法更简单直观,更有利于程序实现,验证了文中提出的算法的有效性和可行性。

摘要：针对相位减伪距法只能探测出大周跳而对小周跳无能为力的问题,提出将相位减伪距法应用于双频载波相位周跳的探测与修复中。对采样率为1s、15s和30s不含周跳的观测值分别加入1周到40周不等大小的周跳,采用相位减伪距法分别对加入周跳的观测值进行处理。结果表明,该方法对于采样率为15s和30s的观测值仍然保持其优秀的大周跳探测能力,对采样率为1s的载波相位观测值则能够探测出小于1周的周跳,且其周跳探测分辨率能达到0.3周的高周跳分辨率。与其他周跳探测方法相比,该方法需要的信息量和计算量更小,效率高,算法易于计算机实现,且具有很强的实用性。

摘要：针对灰色GM(1,1)模型参数估计采用的最小二乘法的抗差能力不强,以及原始数据含少量粗差时影响到累加生成的数据进而可能导致参数估计偏差很大,提出对原始数据直接应用具有较强稳健性的最小一乘来估计参数,对非线性的还原函数进行线性化再利用最小一乘来估计参数。实验结果表明对于严格满足纯指数序列的数据,文章提出的算法要优于传统模型和文献提出的FGM(1,1)模型,几乎达到无偏的效果,并且在含少量粗差时不受粗差干扰。