平面二包环面蜗轮的特征建模

在环面蜗杆螺旋线解析几何方程的建模和平面包络环面蜗杆三维实体构建的基础上，分析讨论了平面二次包络环面蜗轮的几何特征，应用蜗杆特征模型，采用有限次数逻辑运算逼近方法完成平面二次包络环面蜗轮实体构建，实现了平面二次包络环面蜗轮副传动的组建．该方法简洁实用，三维实体具有真实的运动型面，能为数控加工提供精确的坐标参数，也能为平面二次包络环面蜗轮副传动的性能优化提供有用的研究方法．     

N''''-(4,6-二甲氧嘧啶-2-基)-N-β-吡啶甲酰基硫脲的高效液相色谱分析

建立了N'-(4,6-二甲氧嘧啶-2-基)-N-β-吡啶甲酰基硫脲的高效液相色谱分析方法.采用ODS色谱柱,以乙腈∶水=90∶10(v∶v)为流动相,流速1 mL/min进行分离,以紫外检测器在波长224 nm下进行测定.该方法回收率在98.76%～100.18%之间,线性相关系数为0.9996,标准偏差为0.119,变异系数为0.123%.     

两个2-芳基-2,3-二氢-1,5-苯并噻庚因-4(5H)-酮化合物的合成并用XRD和热分析对其表征

用改进的方法合成和确证了2-苯基-2,3-二氢-1,5-苯并噻庚因-4(5H)-酮(PDBT)和2-(2-呋喃基)-2,3-二氢-1,5-苯并噻庚因-4(5H)-酮(FDBT)两个化合物,其纯度分别为99.5%和99.6%.并得到了其X-射线粉末衍射图谱,最强线用Hanawalt法表示.另对这两个化合物的TG和DSC曲线进行测试,并对其特征值进行指征.结果发现,两化合物在熔化时就发生了分解,其熔点测定具有程序性,就此引起不同文献报道的熔点值存在明显差异.根据GB/T617-1988对其熔点测定,给出了两化合物的熔点值:PDBT T始175.86°C,T终177.09°C;FDBT T始158.54°C,T终159.31°C.     

4,4′-联噻唑衍生物配合物的合成、表征及抗菌性研究

用自行制备的2,2＇-二（苯甲酰肼基）-4，4＇-联噻唑（L1）和2，2＇-二（水扬酰肼基）．4，4’-联噻唑（L2）做配体，合成了它们的Co（Ⅱ）配合物．配合物的组成和结构已由元素分析、红外光谱和核磁共振谱所表征，并时它们进行了抗茴活性研究．     

蝗虫cyt b基因部分序列的多样性和分子系统学研究

利用蝗虫线粒体DNA(mtDNA)基因组中细胞色素b(cyt b)基因部分序列,研究其系统进化关系,所测序列与黑尾果蝇的同源序列一起经Clustal X1．8软件比对,选定46条片段均为432 位点的cyt b基因序列,其中变异位点共有137个;选定13条片段均为258个位点的cyt b基因序列,其中变异位点共有72个;选定27条片段均为640位点的cyt b基因序列,其中变异位点有235 个．利用MEGA 2．1软件,以黑尾果蝇为外群,用p-distance及k-2参数模型、N-J法和ME法构建系统进化树．对蝗虫的系统进化关系进行了研究,确定其分类地位,并对蝗虫进化关系进行初步探讨．     

在线增强型复值混合信号盲分离算法研究

基于二阶统计量，对在线分离复值混合信号法进行了研究．假设源信号是独立的且非常态，信号的伪协方差矩阵能增加约束条件，从而可证明二阶统计量能够完全分离复值混合信号，而且对信号是否平稳不作要求．结合非常态信号的独立性，构造出代价函数，利用梯度下降法推导出在线盲分离算法．通过盲分离算法的仿真试验，发现所提出的盲分离算法能充分利用复值非常态信号的二阶统计量，算法具有鲁棒性好、运算速度快和可在线实现等优点．     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

EMV和EUV理论在投资风险决策中的应用

期望货币值(EMV)客观分析几种情况出现的收益或亏损值及可能出现的概率;计算期望值(EUV)进行方案决策,但是它没能体现投资者(决策人)的价值观、偏好、经济承受能力.期望效用值准则是决策者在确定环境下对每个方案的隐含价值或偏好的一种量度,正好补充了期望货币值的不足,两者结合能够取长补短,达到更符合实际的决策方案.     

二乙酸碘苯氧化卟啉原

报道了生成meso-四苯基卟啉时，用二乙酸碘苯作为氧化剂，将卟啉原氧化，目标化合物收率为46％．     

基于不同分布假设的GARCH模型对上证指数风险值预测能力的比较研究

采用GARCH模型对上海股票市场的潜在风险进行了度量．通过对三种不同分布（Normal，Student-t，GED）进行返回检验，可看出GED分布能更好地刻画上证指数的尖峰厚尾特征，从而也能更准确地预测沪市的风险值．