单分子的新奇物性及其调控

随着电学器件的尺寸逐渐减小，分子电子学，即将单个分子作为电路的组成元件，逐渐成为一个前沿研究领域．在分子电子学领域中，这种单分子器件不仅为未来电路器件的微型化提供了潜在的解决方案，更是由于其独特的纳米尺度而蕴含着大量新奇的物理性质．本文在简要介绍单分子器件的构筑方法后，详细介绍了单分子器件在电学、磁学和量子方面的部分新奇物性以及相应的调控方式，并对单分子科学在器件制备方法、测试手段和机制研究等方面进行简要的总结与展望．      

基于病例对照母子对数据的遗传关联分析中的经验贝叶斯方法（英文）

病例对照母子对数据常用于研究母亲和子代的遗传效应以及环境风险因子对产科和早期生命表型的影响。回溯似然方法可以充分利用已有的信息，如孟德尔遗传、母亲环境因子（协变量）在给定母亲基因型下与子代基因型的条件独立性，从而有效地提高统计推断。如对母亲基因型和环境变量之间不作任何关系假设，则相应估计量比较稳健。而假设母亲基因型和环境变量独立下的估计量可以显著提高统计推断效率，但是当独立性假设不成立时会有系统偏差。本文通过对上述基于回溯似然的两个估计量进行适当的加权，得到了两个经验贝叶斯（empirical Bayes,EB）估计量，这两个EB估计量可以直观地平衡统计效率和稳健性。我们对两个EB估计量建立渐近正态性，并利用该渐近正态性构建遗传效应和基因-环境交互效应的置信区间和显著性检验。模拟和实际数据分析说明了我们新方法的表现。     

基于数据挖掘技术的专业图书书目受众定位研究

采用数据挖掘技术,对图书馆管理系统中读者借阅记录进行深入分析和挖掘,建立了读者阅读书目模型,利用模型推荐与读者借阅行为密切相关的阅读书目。实例证明,该模型具有可操作性,可以激发读者借阅行为,促使图书馆资源合理地分配,从而提升了图书馆服务质量。     

ZnO/Mg_xZn_(1-x)O量子阱中的极化子效应

通过Lee-Low-Pines(LLP)变分方法研究了纤锌矿ZnO/MgxZn1-xO有限深量子阱中电子与光学声子(定域声子、半空间声子)相互作用对极化子能级的影响,给出了极化子基态能量、跃迁能量和电子-声子相互作用对基态能量的移动随着阱宽和组分的变化关系.结果表明,在窄阱中,对系统能级的移动半空间声子要高于定域声子,而在宽阱中恰好和窄阱中的情况相反.定域(半空间)声子对极化子能级的移动随着阱宽的增大而变大(变小),最后接近体材料的三维值(0).当阱宽不变时,随着Mg组分x的增加,定域声子对极化子能级的移动缓慢增大,而半空间声子对极化子能级的移动则缓慢减小,最后接近于0.     

一种基于证据决策的航迹相关算法

基于证据决策的思想,对传统的最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行改造,设计新的航迹相关判决准则,提出一种新的分布式多传感器航迹关联算法(EK-NN). 通过仿真试验分析,并与最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行比较. 结果表明,在密集目标环境下,基于证据决策的(EK-NN)航迹关联算法明显优于最近领域法(NN),较K近领域法(K-NN)也有一定的改进.     

基本概念格的关联规则挖掘算法

在已有的基于概念格的关联规则挖掘算法中,搜索频繁结点的范围太大,从而导致花费大量的时间来产生关联规则.针对这一不足,利用"索引链表"数据结构来辅助快速地找到所有的频繁结点,缩小了结点的搜索范围,降低了概念格中挖掘关联规则算法的复杂度.     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

科学探索未有穷期

在浩瀚的宇宙之中,是否存在着像我们一样适合生物存在的星球?相信这一问题一直萦绕在持续对外太空努力探索的科学家的脑海之中。月球应该是人类最早关注的星球,因为早在中国古代就有嫦娥奔月的传说。1609年伽利略利用自制望远镜遥望月球,看到了与地球十分相似的山峦和沟谷。而到了1969年,两名美国宇航     

基于BP网络的雷达与AIS目标关联算法与仿真

雷达与AIS(船舶自动识别系统)是海上交通获取船舶目标信息的2种重要导航设备,其目标信息在内容和精度上具有差异性,且具有互补性。为了获得目标更精确和更可靠的信息,需要将其目标信息进行融合,而目标关联判断则是融合最关键的环节。基于多传感器信息融合理论和神经网络中的BP算法原理,设计了合理的网络结构,提出了一种基于BP网络的雷达与AIS目标关联算法,基于实测数据,对关联算法进行Matlab仿真与分析,仿真分析的结果表明算法的可用性和有效性。     

基于量子模糊聚类算法的复杂网络社团结构探测

研究了复杂网络的社团结构特性,探讨了复杂网络的社团结构探测算法.针对现有算法中判断社团结构时的主观性问题,提出了量子模糊聚类算法,并将该算法用于复杂网络社团结构的探测.实验结果表明:该算法可以准确、有效地探测到网络中实际存在的社团结构.