基于模糊聚类规则的网络性能分析方法

利用模糊聚类方法对网络性能进行分析,解决了网络性能分析数据自动聚类分析问题.重点探讨了网络性能分析数据的数据模型的建立和聚类过程,以及根据隶属度函数确立了数据对象的隶属关系,并给出了一个具体的模糊聚类算法.     

光纤法-珀腔声传感器温度特性研究

利用低精细度法-珀干涉原理,建立了光纤法-珀腔声传感器的温度数学模型,包括干涉光谱随温度变化的关系和声传感器输出信号随温度变化的关系.利用建立的温度数学模型,并通过仿真分析和实验验证,分析了影响光纤法-珀腔声传感器温度特性的关键-材料的热膨胀系数差异.提出复合光纤插芯结构,获得较大的热膨胀系数,以补偿腔长的变化,从而使光纤法-珀腔声传感器具有良好温度适应性.对采用复合光纤插芯的光纤法-珀腔声传感器进行了测试,测试结果表明,在-20~+40℃温度范围内,该传感器具有良好的温度适应性.      

广义r-部完全超图的边色数

研究了广义r-部完全超图的边色数的问题.在r-部完全超图与t-一致完全超图的着色基础上,确定一类特殊的广义r-部完全超图的边色数,对一般的广义r-部完全超图的边色数给出了上界,推广了r-部完全超图与t-一致完全超图的着色结论.      

UGC社区中的信息过载防控机制研究

本文分析了UGC社区信息过载出现的原因以及会给用户带来的危害,从社区平台和用户两个角度出发提出防控信息过载的一系列措施。     

基于特征融合的视频异常事件检测方法

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。     

高校课堂上的弊端及改进策略

课堂教学是学校教学工作的基础。课堂教学质量是学校教学质量的集中体现,要最大限度地发挥课堂教学的优越性,课堂教学中的弊端必须首先找出来。1999年高校扩招以来,高校就一直在更多的学生与教育资源严重不足之间抗衡。高校教改的当务之急是立足现实,看清高校课堂中存在的弊端,找出行之有效的方法。     

模糊神经网络间隔调速模型的研究

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型，以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力，能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。     

基于MATLAB/SIMULINK的双馈调速系统的建模与仿真

传统的无速度传感器双馈调速系统,采用磁链定向,在同步速附近存在较大的工作死区.由此,本文提出了一种无速度传感器采用转子电流定向的方案,从而避免了磁链积分带来的误差,可广泛应用于调速范围不大的风机泵类负载,实现在调速范围的准确定向,并基于MAT LAB/SIMULINK软件包建立了双馈电机调速系统的仿真模型,给出了主要的仿真波形,对该调速方案的合理性及可行性进行了实例论证.     

磷对水生植物菱及睡莲叶生理活性的影响

研究了不同磷营养水平对睡莲（Nymphaea tetragona Georgi.）和菱（Trapa bispinosa Roxb.）叶生理活性的影响。结果表明：随磷营养水平的升高，叶内的无机磷含量升高，叶绿素含量基本呈下降趋势，Chla/Chlb升高；对多肽组分无明显影响；光合速率、呼吸速率、菱叶的ATP含量、睡莲叶的有机磷含量和PSⅡ电子传递活性都呈现钟罩形的变化趋势，在最适磷浓度时达到最高，低或高的磷水平下都有所降低。在本实验条件下菱的最适磷浓度为0．1mmol/L，睡莲的最适磷浓度为0．5mmol/L。光呼吸速率在低磷营养水平下较高，表明低磷促进光呼吸。淀粉含量的变化趋势在两种植物中不同，在菱叶中呈先升高后降低趋势，在睡莲中则呈先降低后升高趋势。     

菱异形叶光合特性的比较

比较分析了处于营养生长时期的水生植物－－菱（Trapa bispinosa R.）的异形叶在光合特性方面的差异。结果表明：沉水叶叶片的叶绿素含量、光合速率、呼吸速率及光呼吸速率明显低于浮水叶，其类囊体膜PSⅠ、PSⅡ电子传递活性相对较弱，分别为浮水叶的69．40％和72．51％；而二者的类囊体膜室温吸收光谱形状相似，但沉水叶类囊体膜在400－500nm的光吸收值要强于浮水叶；沉水叶类囊体膜680nm处有较强的荧光发射峰。浮水叶和沉水叶类囊体膜多肽组分也存在比较显著的差别。