氯代苯甲醚类致嗅物的生成机理及影响因素

以苯甲醚作为前体物,探讨氯代苯甲醚的生成途径机理以及在氯消毒过程中pH值、氯投加量(氯的质量浓度)、苯甲醚初始质量浓度、温度和金属离子对生成的影响.结果表明,pH值对反应起决定性的作用,苯甲醚只能在酸性和弱酸性条件下才能发生氯代反应.氯投加量、苯甲醚初始质量浓度、温度的升高不仅加快了苯甲醚的反应速率,也增大了氯代苯甲醚的生成量.金属离子Fe3+,Al 3+对反应有催化作用,Al 3+的促进效果最好,反应速率提高约25%,而Mn2+,Zn2+对反应没有促进作用.氯投加量、苯甲醚初始质量浓度、温度3个因素的影响对反应体系的影响强度不同,分别和生成量呈线性相关.氯代苯甲醚的生成量和3个影响变量之间符合多元线性相关,氯投加量和苯甲醚初始质量浓度对氯代苯甲醚的生成量影响显著,二者的显著性小于0.05,温度对反应的显著性不明显.三者对反应的影响强度由大到小为氯投加量、苯甲醚初始质量浓度、温度.     

应用TFLS算法寻找SBEGN模型具最多叶子生成树

用动态网络模型来逼近和模拟现实网络是研究网络的重要手段之一,从构造单边界增长网络模型入手,验证该模型具有增长性、层次性．设计了时间优先层次搜索算法,利用该算法来寻找单边界增长网络模型具有最多叶子的生成树,并证明了所找到的具有最多叶子生成树具有无标度性这一重要的网络拓扑结构．     

一种优化的组播网络路由树机制设计与实现

为实现组播用户追逐自身利益最大化,同时保证整个路由树的通信效率,基于经济机制设计理论,以成本最低为原则,提出了一种具有最小链路传输代价的组播路由树机制及实现算法.通过Floyd-Warshall和MPH算法对其进行评估.该方法可以最大限度减少信息总传输成本,减少组播指定成员之间的连接,降低数据传输成本和网络资源消耗.实例分析结果表明,该网路组播路由树机制和实现算法是可行的、有效的,具有很好的应用前景和推广价值.     

灰色GRM（1，1）模型的改进

将 X（1）的第n个分量作为初始条件与优化背景值相结合对灰色GRM （1,1）模型进行了改进。应用实例表明,改进的灰色GRM （1,1）模型在一定程度上消除了传统灰色模型在背景值获取和初始值选取时造成的误差,提高了预测精度。     

Nn(CH)8-nH8(n=0-7)环状结构与性质的理论研究

采用密度泛函理论的B3LYP方法,在6-311++G**基组水平上对N8H8最稳定的环状构型分子,用等电子体-CH-基团逐个取代N原子后分别得到32种Nn(CH)8-nH8(n=0-7)的异构体,并进行了构型的优化;应用自然键轨道理论NBO和分子中的原子理论AIM分析了这些化合物成键特征和相对稳定性,G3MP2方法计算了各异构体的能量及生成热;结果表明:N原子孤对电子到相邻的碳氮键的超共轭作用是影响碳氮键长变化的主要因素;随着等电子体-CH-基团取代分子中氮原子的个数的增加,分子的生产热逐渐减小,而分子的能量将逐渐升高,且有很好的线性相关性。     

不含C8和相邻三角形的连通平面图的BB染色

证明了如果图G是一个连通的平面图且不包含C8和相邻三角形,那么肯定存在一棵G的生成树T使得χb(G,T)≤4。     

度、直径约束最小生成树问题及其算法

提出了度、直径约束最小生成树问题,证明了该问题是NP-完全的.建立了该问题的数学规划模型.给出了启发式求解算法,其时间复杂性为O(mn).分析和实例实验表明,该算法有良好的效果.     

一种基于多叶节点生成树的低延时数据融合调度算法

无线传感器网络是物联网信息采集的基础载体。数据融合技术在节省无线传感器网络资源的同时会引起较大的延时。在实时应用场景下,研究最小延时数据融合调度问题就非常关键。首先给出了最小延时数据融合调度问题的形式化描述,依据多叶节点融合树有利于增加同时传输的节点数量的思想,提出了一种基于多叶节点生成树的低延时数据融合调度算法(LDAS),该算法包括多叶节点数据融合树的构建阶段和融合调度阶段。最后通过仿真和对比证明了方案的有效性。     

基于LSTM和特征生成的网络流量分类

本文提出了一种将特征生成和长短期记忆（long short term memory,LSTM）模型相结合的网络流量分类方法。该方法采用矩阵乘法特征生成方式,分析对比了不同特征生成方法的分类性能。通过实验比较了原数据和特征数据在分类问题上的准确性,并比较了卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和本文方法用于网络流分类的效果。在统计特征时采用核函数,使其可以适应LSTM输入维度,获得更佳的分类效果。对真实网络流数据的实验结果表明,本文方法在细分类中的准确度可达93.9%,而在粗分类任务中可达99.2%,其性能明显优于现有其他分类方法。     

小学数学应注重课堂的动态生成

传统的课堂教学过分强调认真执行教案，导致课堂缺乏应有的生气和乐趣，并丧失宝贵的教学资源，和许多“美丽的图景”失之交臂。现在，我们关注课堂教学的生成性，但这绝不意味着预设已不再重要。恰恰相反，课堂教学生成的实际效果，很大程度上取决于预设是否科学和充分。充分的教学预设是有效的教学生成的基础，二者相辅相成，和谐统一。