基于智能体模拟的结构性疏散计划设计研究

展示了一个基于Agent模拟方法的框架方法,用于为危急中的复杂技术系统设计结构性的疏散计划.该计划利用复杂自适应系统的模拟方式,并采用基于智能体模拟的方法作为认知工具来设计整体系统的疏散方案.结构化的疏散计划应用文中提出的整体性技术框架,没有采用标准化的常规方法.提出了一个使疏散人群能够更加适应的调整危机时刻的紧急情况和减少无效疏散的建议性方案.本框架方法在一个典型的复杂自适应系统一地铁火灾中得到应用.     

Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶

用覆盖数逼近的方法给出Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶.     

救荒野豌豆对根竞争的响应及其识别机制

以救荒野豌豆为材料,研究其对邻体根的响应机制以及根之间的识别方式.结果表明:邻体根存在时,叶、茎、冠、根生物量,根冠比和花数量均没有变化,而繁殖生物量明显增加,表明根的生长与繁殖不存在权衡,也表明救荒野豌豆能够检测到邻体根的存在并做出响应;根之间的识别方式既有直接接触,也有间接的化感作用.     

基于转移矩阵P的复杂网络聚类方法

提出了一种相对简单、有效的划分复杂网络社团结构的方法.该算法利用复杂网络的转移矩阵P和K均值聚类算法来划分社团结构,并且用F统计量判定最优的聚类结果,在探测社团结构明显的人工网时具有较高的准确度.     

制备特定尺寸的纳米金颗粒方法及性能表征

通过化学还原法制备出不同粒径的纳米金颗粒。利用紫外可见分光光度计和透射电子显微镜对纳米金颗粒的形貌及尺寸进行表征。讨论了还原剂种类、还原剂用量、试剂加入顺序、反应温度等因素对纳米金颗粒稳定性、粒径、形貌和分散性的影响。结果表明：Na3C6H5O7为还原剂制得纳米金颗粒粒径在15-20 nm之间,NaBH4为还原剂制得的...     

平面(kN+1)体问题正多边形解的简明数值方法

讨论平面kN或(kN+1)体问题正多边形解的数值方法.依照力学原理,建立正多边形解的条件方程组,把解微分方程组的问题,转化为解非线性方程组的问题.当质点的质量给定时,用牛顿迭代法解条件方程组.如果给定正多边形的外接圆半径,直接解线性的条件方程组就可以获得答案.     

冬眠及外源维生素C对中华鳖(Pelodiscus sinensis)稚鳖能量代谢的影响

观测了冬眠前饲料中添加外源维生素C(Vc)对冬眠中华鳖稚鳖能量代谢的影响.结果发现外源Vc不能提高冬眠期间中华鳖的存活率(P=0.57).稚鳖个体在冬眠期间生长能的平均值为-0.15 kJ.d-1,该值与代谢耗能相当.鳖体蛋白、脂肪、水分和灰分质量分数w在冬眠前后无显著差异(P>0.05),外源Vc对鳖的体组成没有明显影响(P>0.05).冬眠8周后,肝脏线粒体细胞色素C氧化酶(COX)和肝脏乳酸锐氢酶(LDH)的活性显著下降(P<0.05).饲料外源Vc对肝脏线粒体蛋白含量、肝脏线粒体COX和LDH的活性均无影响(P>0.05).     

斜纹夜蛾核多角体病毒感染甜菜夜蛾细胞的研究

 研究发现斜纹夜蛾核多角体病毒（Spodoptera litura nucleopolyhedrovirus,SpltNPV）不能成功感染同属甜菜夜蛾（S. exigua,Se）昆虫,为深入研究SpltNPV在离体Se301细胞中的感染进程以及病毒感染失败的原因,对感染后Se301细胞进行DNA复制、病毒基因转录以及病毒蛋白表达等检测。结果显示被感染的Se301细胞中病毒完成了DNA的复制和病毒早、晚期基因转录,但检测不到极晚期基因多角体基因（polyhedrin）的表达,病毒的蛋白表达受阻从而影响了病毒完成复制周期。 研究发现病毒蛋白表达受阻是SpltNPV在Se301细胞中无法形成子代病毒,完成整个病毒复制的主要原因,这为深入研究其感染失败机理奠定了坚实基础。     

基于人工免疫聚类的欺诈客户分析

针对传统aiNet聚类算法在处理欺诈客户分析时聚类精度差的问题,该文基于一种新的免疫聚类算法(SE-aiNet)提出了利用子群群体特征进化的免疫聚类算法,使收敛速度有显著提高,并在保持抗体种群规模的情况下有效提高了抗体的多样性;以训练所得的规则集来判断客户是否欺诈,经某银行的实际数据验证,算法的误分比例为24.0%,而相同环境下BP-NN算法的误分比例为32.3%,C-SVM的误分比例为28.6%。     

一种鲁棒的子空间聚类算法

针对聚类分析常面临的维数灾难和噪声污染问题,将样本加权思想与子空间聚类算法相结合,提出了一种鲁棒的子空间聚类算法.该算法结合现有子空间聚类方法,为每个类簇计算一个反映各维度聚类贡献程度的权矢量,并利用该权矢量对各维度加权组合,得到各类簇所处的子空间.此外,算法还为每个样本分配一个反映离群程度的尺度参数,以区分正常样本和离群点在聚类过程中的地位,保证算法的鲁棒性.在二维数据集、高维数据集以及基因数据集上的对比实验结果表明,对于具有不同噪声比例的各种维度数据集,该算法均能取得较高的聚类精度,表现出较好的鲁棒性.