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91.
SSR分子标记是一种基于DNA重复序列长度多态性的分子标记技术,是进行群体遗传学结构分析、构建遗传连锁图谱非常有力的工具,应用该技术的前提条件是要有相应的SSR引物.综述了几种有代表性的SSR引物开发策略,旨在为各物种SSR标记的开发提供参考.  相似文献   
92.
自动测试系统中并行测试任务调度方案一直是尚未解决的难题.在基于Petri网理论的基础上,建立了并行测试的时间Petrl网模型,并且首次将遗传-蚁群算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案.仿真结果表明,该算法能够以较大的收敛概率快速地收敛,最终得到最优变迁序列.  相似文献   
93.
采用中国剩余定理的群签名方案的安全性分析与改进   总被引:1,自引:0,他引:1  
运用RSA公钥密码体制共模攻击原理,分析了Chen方案的安全性,证明Chen方案在群成员的加入、删除、身份验证等环节中存在安全漏洞:只需在任一群成员帮助下,不需经过群中心,任何攻击者都可伪装成群成员,群成员之间也可以互相伪造签名.针对Chen方案存在的安全缺陷,提出了一种新型的群签名方案,并对其安全性数学原理进行了分析和研究.结果表明,该新方案可以抵抗共模攻击,具有可撤消、不可伪造、抗联合攻击、防陷害等性质.  相似文献   
94.
莲房多酚的微波辅助提取技术   总被引:4,自引:0,他引:4  
采用微波辅助提取莲房中多酚类化合物,并与体积分数60%丙酮回流提取法相比较.通过考察溶剂体积分数、微波输出功率、料液比、微波辅助萃取时间四因素,设计正交试验,优化莲房多酚提取工艺条件为:提取时间90 s,微波输出功率700 W,丙酮体积分数为60%,料液比1: 25(g·mL-1).在此条件下,莲房多酚和原花青素的提取得率分别为11.88%和5.58%,是体积分数60%丙酮回流提取法结果的2.1倍和2.6倍.经IR分析和HLPC检测,微波对莲房多酚类物质的结构和组成无影响,表明微波辅助法适合莲房多酚的提取.  相似文献   
95.
时间Petri网应用及其分析技术   总被引:5,自引:0,他引:5  
利用带时间的P/ T网建立了客户/ 服务器系统的动态模型, 并通过平衡方程分析其平均客户进程数和客户进程平均等待时间等参数,对进一步研究带时间的Petri网的建模技术及其分析技术的一般方法具有一定的实际意义.  相似文献   
96.
油藏地质模型数据体粗化技术   总被引:5,自引:0,他引:5  
在油藏描述过程中 ,由地震解释出的三维地质模型一般产生几十万至几百万个网格数据体 ,由于目前计算机水平的限制和工作效率及费用等方面的考虑 ,需要对该数据体进行合理的粗化。用严格满足渗流流动规律的调和平均方法处理相邻网络之间的渗透率 ,这样求解渗流力学方程组得到的结果与一维理论解完全相符 ;对辽河油田某一大型油藏进行粗化后进行数值模拟 ,结果表明全油藏累积产油量、累积产水量的拟合误差均比较理想。该粗化方法可以应用在整装油田的大规模数值模拟运算上  相似文献   
97.
潜体在不同浪向的双色波中受到的二阶慢漂力   总被引:8,自引:1,他引:7  
为了采用谱分析方法预报海洋结构和船舶在随机海浪中所受的二阶波浪力,必须先求得海洋结构物和船舶在任意单色波和双色波中受到的二阶波浪力,本文基于严格的量级分析,对有航速的细长体(浮体或潜体),建立由不同浪向双色波作用在细长体上产生的二阶波浪力的切片理论;并考察了不同浪向的双色波作用在椭球体上产生的慢漂力及其在不同的频率以及浪向角组合下的变化规律。  相似文献   
98.
支持向量机方法(SVM)是基于结构风险最小化原理,采用核函数处理技术,较好的适应小样本、非线性和局部极小点等实际问题,克服了常规统计方法的局限性,避免了维数灾难。能够在有限的样本集基础上,兼顾模型的通用性和推广性,有效解决了学习性和延拓性的问题,预测精度更高。实际生产中影响储层产能因素众多,各因素间相互影响,在综合考虑地层因素的基础上,提取了测井产能预测参数,利用支持向量机方法对产能进行了预测,预测结果与实际一致,并将处理结果与多元回归及BP神经网络处理结果进行了对比分析。实践表明支持向量机方法优于后两种方法,是一种值得推广使用的方法。  相似文献   
99.
非方阵被控对象闭环增益成形算法及其应用   总被引:9,自引:1,他引:8  
在被控对象为非方阵的系统中,由于求解控制器时涉及到矩阵求伪逆问题,很大程度上增加了闭环增益成形算法的难度。考虑到此系统的闭环传递函数阵一定是奇异的,将闭环传递函数阵即补灵敏度函数设为奇异阵,设计出鲁棒控制器。将闭环增益成形算法应用于舵阻摇系统。通过观察、分析并比较各仿真曲线,可以看到,航向跟踪效果和减摇效果均较理想。说明设计的控制器具有良好的鲁棒性能和鲁棒稳定性。  相似文献   
100.
一种基于模糊神经网络的变压器故障检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
阐述了基于模糊神经网络变压器故障检测的方法及数学模型.从传统的BAM 网络入手,结合模糊理论,根据变压器油的气相色谱分析,运用基于模糊Hebbian 学习律的模糊联想记忆(FAM),进行变压器故障类型和严重程度检测的方法步骤.模型算法分为两个步骤:激励阶段和冲突解决阶段.试验表明,该方法精度较高,应用方便.  相似文献   
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