基于模糊均值的细菌群体趋药性复杂网络社团结构发现

复杂网络的社团发现问题是网络数据挖掘中的重要问题之一.利用基于模糊C均值的细菌群体趋药性算法最大化网络的模块度,算法中模糊C均值的初始值由群体细菌取药性算法获得.模糊C均值算法在此基础上发现复杂网络的社团结构.其创新点在于最佳模块度的寻找.实验结果表明:该算法具有对现实世界网络社团划分的可行性和有效性.     

河南省新型农村社区建设的动力机制研究

为缓解城乡发展差距,推进农村的发展,中央先后提出"推进社会主义新农村建设"和"积极推进农村社区建设",通过完善农村的政治、经济、文化、社会保障等方面,达到城乡发展一体化。河南省作为农业大省,农村的发展显得尤为重要,但在农村发展过程中依然存在动力不足的问题,在中原经济区建设的背景下探讨河南省农村发展的动力问题则显得更有意义。     

基于养生理念的小区生态园林植物群落配置设计——以池州和泰星城小区为例

首先论述了小区生态园林植物配置的原则,提出养生保健理念配置具体手法,具体调查了池州市和泰星城小区绿化树种的选择以及群落配置,进行了系统分析评价,借以探讨池州养生宜居小区的建设。     

丙酸盐对厌氧氨氧化除氮性能及群落结构的影响

为了探究有机碳对厌氧氨氧化的长期影响, 向厌氧氨氧化膜生物反应器中添加不同浓度的丙酸钠, 研究对反应器的除氮效能以及微生物的种群结构和功能变化。结果表明: 反应器主要的脱氮过程由CandidatusBrocadia完成, 当丙酸钠浓度为100 mg/L时, 反应器中由于异养细菌的生长, 可实现碳氮的同步去除, 平均总氮去除率可达91.9%。当丙酸钠浓度为200 mg/L 时, 对Candidatus Brocadia的抑制作用导致反应器除氮性能下降, Candidatus Brocadia的丰度降至41.2%, 总氮去除率降至 78.8%。在有机碳抑制作用解除后, 反应器的除氮性能恢复为86.8%, Candidatus Brocadia丰度增加到54.0%, 但群落多样性下降, 属水平的微生物组成有较大的改变。     

合作创新的领导权博弈与利益协调研究

研究了合作创新的权力结构对知识创造及创新绩效的作用机理.考虑上下游企业合作创新的知识共享、创造及利益分配过程,界定权力均衡(LS)、上游企业领导(UL)、下游企业领导(DL)等领导权博弈模型并进行创新效率分析.研究发现:权力结构影响合作创新效率,LS模式下企业的知识产出与供应链利润优于UL、DL模式;企业的知识溢出既可提高合作伙伴的知识产出与创新利润,也存在知识外溢损失风险,UL、DL模式下领导者(跟随者)知识溢出与其创新利润正(负)相关,LS模式下企业的知识溢出与其创新利润呈"倒U型"关系;创新贡献率是引起合作利益冲突的主要原因,使用Nash协商模型检验了通过协商机制解决利益协调问题的有效性,比较发现LS模式的利益协调效果优于UL、DL模式.最后,讨论了研究的管理启示.     

本科教学中逻辑性课程《纳米材料》的主线设计探索

《纳米材料》课程主要讲解纳米材料的结构与性能之间关系的概念与理论,这种定位决定了纳米材料课应采用逻辑教学法.在这种方法下需找到课程逻辑起点,然后沿着起点设计出一条课程主线,建立课程理论体系,从而合理承接培养方案中的课程群.在《纳米材料》中,纳米结构就是逻辑起点,主线就是"结构与性能"的关系.故该门课程应按"结构和性能"这条主线展开.对现行纳米材料课程内容进行分析,大部分内容均可用主线串联起来.该方法为类似的逻辑性课程教学方法改革以及在课程章节内容之间建立逻辑关联提供借鉴.     

基于三导向条结构的枪钻深孔加工动力学分析及圆度误差优化

为了改善深孔加工的圆度形貌,依据枪钻深孔结构与加工中的实际受力情况,结合导向块对提高孔加工圆度形貌所起到的作用,设计出具有三个导向块的优化结构。在保证计算精度的前提下,通过有限元分析法及力学模型的特征矩阵推算出深孔加工过程中出现圆度误差的数学表达,并通过数值仿真分析与实验研究,对比分析了两导向块结构和三导向块结构枪钻在相同的加工条件下圆度误差形成的情况。计算结果表明,三导向块结构的枪钻加工孔的圆度误差更小。可见,三导向块结构可以有效降低圆度形貌变形的出现,提高加工质量。     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。