ε-聚赖氨酸研究进展

ε-聚赖氨酸(ε-poly-L-lysine,ε-PL)是通过白色链霉菌(Streptomyces albulus)发酵产生的一种由赖氨酸单体在α-羟基和ε-氨基之间形成酰胺键连接而成的均聚氨基酸,是一种安全、高效、耐高温、水溶性好、抗菌谱广的食品防腐剂。在酸性和微酸性环境中,对革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌、酵母菌、霉菌均有一定的抑菌效果,尤其对其它天然防腐剂不易抑制的革兰氏阴性的大肠杆菌、沙门氏菌抑菌效果非常好。本文综述了ε-聚赖氨酸的结构性质、生产现状、抑菌机理及其应用等。     

非游荡集上的逐点伪轨跟踪性

讨论了非游荡集上的逐点伪轨跟踪性,证明了定义在紧度量空间上的连续满射若具有逐点伪轨跟踪性,那么它在非游荡集上的限制具有伪轨跟踪性.     

灰色马尔科夫链在连续刚构桥梁施工线形控制中的应用

介绍利用灰色马尔科夫链对连续刚构桥梁分段悬臂施工时进行线形控制的基本原理,经过工程实例的应用表明,灰色马尔科夫链能较好地应用于连续刚构桥梁悬臂施工的线形控制,该方法能充分利用桥梁施工过程中各段的历史数据给予的信息,对随机波动性较大的数据也能进行较高精度的预测,具有较高工程实用价值.     

基于量子的免疫进化算法及收敛性

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

扩充的Sturmian序列的性质的补充

Sturmian序列是具有最低复杂性的一类符号序列,对Sturmian序列进行扩充,使其更具一般性.本文对扩充的Sturmian序列进行了进一步的研究,从而使其应用更加广泛.     

端点预搜索的Freeman直线段识别算法

直线段提取对于数字图像中规则目标的形状分析、识别来说是一个基本且必要的前期信息提取步骤.本文提出了一种以角点充当直线段的端点,在得到直线段端点和直线段主次方向基础上使用Freeman准则对直线段进行扫描.由于在直线段搜索前已经获取了直线段端点的位置信息,因此该算法能够高速准确地对直线段进行扫描,具有较强的抗噪声能力.实验结果验证了该算法的有效性,并且该算法对较粗直线段也具有良好的检测能力.     

一株高产抗菌活性物质链霉菌的初步分类鉴定

对一株土壤中筛选出的可以产抗菌活性物质的链霉菌进行了研究，测定了该菌的抗菌谱，发现该菌株对多种植物病原性真菌及细菌有拮抗作用，但对植物病原性真菌的抑制效果低于植物病原性细菌.通过形态特征、培养特征、生理生化特性及抑菌谱等系列比较，发现该链霉菌菌株与链霉菌属的黑胡桃链霉菌(Streptomyces nogalater)的特征基本相符；通过16S?rDNA序列比对，发现该菌株16S?rDNA与黑胡桃链霉菌的16S?rDNA同源性达99％.根据多项分类原则和系统进化树的构建分析，将该菌株暂归入黑胡桃链霉菌类.     

一种防范多阶段网络攻击的综合分析方法

提出了一种防范多阶段网络攻击的综合分析方法，首先捕获系统漏洞、攻击者的能力、以及这些信息之间的关系，将其模型化；然后利用改进的模型检测器NuSMV自动产生只包含能对系统造成危害的漏洞的攻击链；最后以攻击链为基础建立简化的攻击树，通过将攻击树量化进行风险评估、可靠性评估、最短路径分析等等。仿真实验表明该方法不仅能够有效的防范多阶段攻击，而且能够对网络进行脆弱性评估。     

异步电机直接转矩控制系统中定子磁链的观测方法

介绍了几种异步电机直接转矩控制系统中定子磁链的观测方法,并讨论了各自的实质及其优缺点,以及今后研究定子磁链的观测方法的实际意义。