同行评议学术图书内容的质量控制--GPRC标签

GPRC质量标签是用于保证同行评议图书内容质量的标志。该标签增强了学术图书出版的透明度和学术性，对于社会科学和人文学科的图书审核和出版以及高校研究项目的科技成果鉴定有着重要保障作用。介绍了学术图书同行评议的形式与内容，阐述了GPRC质量标签的产生背景及其实施与发展，讨论了与GPRC标签相关的问题，包括内容质量标签的重要性以及GPRC标签的利益动机。     

孔隙水压力梯度对煤层导向压裂控制影响

基于孔隙水压力梯度对孔壁及裂缝尖端应力作用,提出了煤层导向压裂扩展方法.通过研究有效应力变化,建立了导向压裂起裂压力及裂缝扩展压力计算模型.采用RFPA~(3D)-Flow流固耦合软件建立了孔隙压力梯度场下的导向压裂数值模型.对7组不同数值模型计算分析,研究了导向孔的布置方式、距离、控制水压三个主要因素对导向压裂作用效果.研究结果表明:孔隙压力梯度能有效降低压裂孔起裂压力及裂缝扩展压力.起裂压力及裂缝扩展压力降低幅度与导向孔控制水压呈正相关关系,与导向孔距离呈负相关关系.数值计算得到的起裂压力变化规律与理论计算预测相符合,论证了导向压裂起裂压力计算模型的正确性以及导向压裂裂缝控制方法的可行性.     

体积压裂裂缝分布扩展规律及压裂效果分析—以鄂尔多斯盆地苏53区块为例

体积压裂技术为致密砂岩气藏大规模经济有效开发提供了新的途径。为了分析裂缝在体积改造中的分布和扩展规律,基于鄂尔多斯盆地苏53区块储层特征和渗流-应力耦合理论,采用RFPA-flow软件建立了储集层砂岩体的流固耦合模型,模拟分析了引导裂纹、天然裂缝、围压对体积压裂中裂缝扩展的影响。然后通过对比区块内体积压裂井、普通压裂井和未压裂井的实施效果,体现出体积压裂在致密砂岩气藏开发中的明显优势。     

多尺度变换近邻传播算法

利用多尺度变换将高维数据映射成低维数据,便于近邻传播聚类。仿真证明,与传统近邻传播算法相比,基于多尺度变换的近邻传播算法聚类精度高,收敛速度快。     

Ad hoc网络消息传播过程的高阶描述模型

为避免采用随机抽样模型对Ad hoc网络消息传播过程进行定量分析时存在的高估消息覆盖节点数的问题,对现有模型进行修正,提出了一种高阶描述模型.该模型在转发消息时考虑了会对下一次消息转发到达新节点的概率产生影响的2个参数:节点被访问次数和节点度.节点被访问的次数越多,模型的阶数越高.在包含2 000个节点的随机图网络拓扑上的仿真试验结果表明,当消息覆盖的节点数超过1 800时,无论拓扑是否连通,一阶模型和二阶模型对Ad hoc网络消息传播过程的拟合度均优于随机抽样模型.当网络拓扑不连通时,一阶模型和二阶模型仍会高估消息覆盖的节点数;相反,当网络拓扑连通时,两者对仿真结果的拟合度较好,最终误差分别为-7%和-1%.     

正电子发射断层显像剂的氟-18标记?

氟-18正电子发射断层显像是建立在放射性核素示踪技术基础上的无创成像技术,可体外无损伤、定量、动态地在分子水平上观察人体内的药物分布,病灶的早期诊断和早期治疗是提高生存率和改善愈后与生活质量的关键,而氟-18正电子发射断层显像剂的标记合成是重要的前提条件.本文分类介绍了常用的氟-18标记的显像剂的制备方法.氟-18放射性标记的主要方法有:磺酸酯类亲核取代反应、季铵盐类亲核取代反应、卤交换反应、click反应、脱硝氟代反应等.氟-18正电子发射断层显像剂选择合适的标记方法可以提高其放化产率,更适合其在临床的应用推广.     

基于初始划分的标签传播社区发现算法

采用标签传播算法进行社区发现时间效率高,无需人工参数,但容易产生精度限制的问题.研究了启发式的标签传播算法,快速地进行社区的初始划分,大量减少了初始标签的个数,进行标签迭代传播来修正初始划分得到最终的社区.理论分析和实验证明这种方法在不增加时间复杂度的情况下,提高了准确率,并有效消除了精度限制的现象.     

混合法计算城市微蜂窝小区上空电场分布

由于基站电磁辐射对飞行器的飞行安全构成潜在威胁,本文提出了一种混合计算方法来研究城市微蜂窝小区上空电场分布情况.该方法通过将城市微蜂窝小区电波传播模型和二维宽角抛物线方程方法相结合,更加精确的计算出小区上空电场分布情况.计算结果表明,微蜂窝小区上空电场分布会受到小区布局的影响.并且在小区上空,出现多径快衰落现象.计算结果为人们研制具有抗干扰能力的飞行控制系统提供了重要的电磁环境参数.还可以帮助人们制定更加安全的飞行线路.     

Software Maintainability Prediction with UML Class Diagram

Software system can be classified into many function modules from the perspective of user. Unified modeling language( UML) class diagram of each function module was extracted,and design characteristic metrics which influenced software maintainability were selected based on UML class diagram.Choosing metrics of UML class diagram as predictors,and mean maintenance time of function module was regarded as software maintainability parameter. Software maintainability models were built by using back propagation( BP) neural network and radial basis function( RBF) neural network, respectively and were simulated by MATLAB. In order to evaluate the performance of models,the training results were analyzed and compared with leaveone-out cross-validation and model performance evaluation criterion. The result indicated that RBF arithmetic was superior to BP arithmetic in predicting software maintainability.     

基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法

针对运用半监督仿射传播聚类算法处理高维数据时聚类精度低和计算量大的问题,提出一种基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法.该算法首先通过LLE算法将高维输入数据集映射到低维空间得到低维数据集,计算低维数据集的相似度矩阵,再用半监督算法调整相似度矩阵,最后用仿射传播聚类算法对低维数据进行聚类分析.仿真结果表明,本文提出的算法与半监督仿射传播聚类算法相比,在处理高维数据时聚类效果更好,精度更高,迭代次数更少.