不同历史时期小提琴作品演奏特征的变化分析

小提琴是所有弓弦乐器中应用最为广泛的一种乐器，早在十七世纪的西方音乐中，小提琴就渐露锋芒，在乐坛中扮演了重要的角色，受到了广泛的关注。小提琴演奏艺术的奠基人是17世纪的小提琴家柯莱里，然后又依次经历了巴洛克时期、古典主义时期、浪漫主义时期、近现代时期等多个重要的历史阶段。在不同的历史时期，由于受到当时社会背景、文化差异、人文主义、审美取向等因素的影响，小提琴作品都呈现出差异比较大的不同演奏特征。只有了解并区别不同历史时期小提琴作品的演奏特征，才能够正确的处理小提琴作品的演奏艺术，增加演奏的文化内涵，从而促使演奏更加完美。     

多载荷作用下动涡旋盘应力和变形研究

利用NX建立动涡旋盘的三维实体模型,运用有限元法研究了动涡旋盘在气体载荷、温度载荷下的应力与变形;并对气体载荷以及温度载荷耦合作用下的动涡盘应力和变形进行了研究;仿真结果表明,温度载荷作用下,最大应力和变形发生在涡旋齿齿头部位;气体载荷作用下,最大变形在啮合点处,最大应力在涡旋齿中心及尾部;耦合作用下在端板与涡旋齿连接处产生最大应力,在涡旋齿中心及尾部位产生了最大变形。     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

小蜻蜓尺蛾Cystidia couaggaria (Guenée)生物学特性及白僵菌防治效果

小蜻蜓尺蛾［Cystidia couaggaria (Guenée)］是红叶石楠的一种重要害虫。2018—2020年，对明溪、福州等地红叶石楠林开展调查，对小蜻蜓尺蛾形态特征和生物学特性进行初步观察，同时开展球孢白僵菌（Beauveria bassiana）防治幼虫试验。结果表明，该虫在明溪、福州1 a发生1代，以卵越冬，翌年3月中旬越冬卵孵化为幼虫，4月下旬化蛹，5月中旬羽化成虫，3 d后开始产卵。利用1.0×108孢子·mL-1悬浮液防治幼虫，施菌后9 d，幼虫死亡率为78.3%~84.0%，防治效果良好。     

应用于精准发酵的激光CO2尾气在线检测技术研究

针对精准发酵过程特征气体实时在线监测的需求，采用可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）方法对发酵尾气中CO2进行了检测技术研究，并结合精准发酵工艺特点，研发了一套激光CO₂在线监测分析系统，检测量程为0~2%，实现了全量程范围内测量误差小于0.08%，响应时间达到5.46 s。现场试验结果表明，该系统具有较高的灵敏度、稳定性与可靠性，并且使用寿命较长，适用于精准发酵过程特征气体的在线监测。     

艇体对螺旋桨紧急倒车诱导涡的影响

为探究艇体对紧急倒车时螺旋桨诱导涡的影响,基于大涡模拟(LES)湍流模型,以Star CCM+为工具,对Sub-off后的E1619桨周围的流场特性进行计算,并对网格和时间步长进行收敛性分析,提高计算结果的可靠性.计算结果表明:上游艇体的存在会明显加剧螺旋桨诱导涡的变形和演化,进而增加其载荷波动程度及载荷平均值,反之,螺旋桨的紧急倒车运转亦会增加艇体阻力的均值和波动;极限载荷工况下桨叶间的流动分离是造成环状涡急剧变形和分离的重要原因.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

基于traceroute的多特征子网发现与分析

互联网测量的研究促进了路由器级拓扑发现的发展，而网络层的子网能为其提供更详细的中间互补视图.针对子网边界条件以及完整性考虑不足引起的准确率较低问题，提出了一种多特征结合子网发现算法.研究了同一子网IP的traceroute路径特征，将多个特征结合设计更精准的子网边界判定条件.通过筛选子网的完整性，缩小候选子网的搜索空间，启发式求解子网发现问题.实验结果表明，本文算法与现有其他算法相比，能更准确地发现子网，有效地减少子网误报情况，同时效率有所提高.最后，对六个地理上分散的ISP进行子网推断，并分析了这些ISP之间常见的各种子网特征.