QHD—Ⅱ模型中的核力

在泡泡图近似下，给出了量子强动力学ＩＩ模型中的核子－核子相互作用，由ＱＨＤ－１１模型给出的ＮＮ相互作用与通常的核理论符合得很好。     

两体关联核物质结合能的计算

在量子强子动力学（ＱＨＤ）框架中采用Ｗａｌｅｃｋａ模型计算了两体关联核物质中的结合能。在此模型中,核子之间的相互作用通过标量介子（σ）和矢量介子（ω）的交换而产生,其中的近似包括了一个自洽的相对论的“梯形”图的和,体系的一部分对自由空间的ＮＮ问题作了发展。其结论是,关联对于核子自能有一个较小的影响,但对于结合能产生了一个有意义的改变。     

一种新的核子—核子有效相互作用的检验

利用低能区（不大于８０ＭｅＶ０中的＾１２Ｃ（ｐ,ｐ’）,＾１２Ｃ（ｐ,ｎ）及＾４０（ｐ,ｐ‘）实验数据,在ＤＷＢＡ理论框架下,检验了由Ｈａｌｄｅｒｓｏｎ提出的一种新的低能区核子－核子有效相互作用,分析了此种核子－核子有效相互作用与Ｍ３Ｙ核子－核子有效相互作用的相似性及其差异,并采用不同方法对其张量力成分进行了修正 。     

一种新的核子核子有效相互作用的检验

利用低能区（不大于８０ＭｅＶ）中的１２Ｃ（ｐ，ｐ′），１２Ｃ（ｐ，ｎ）及４０Ｃａ（ｐ，ｐ′）实验数据，在ＤＷＢＡ理论框架下，检验了由Ｈａｌｄｅｒｓｏｎ提出的一种新的低能区核子核子有效相互作用，分析了此种核子核子有效相互作用与Ｍ３Ｙ核子核子有效相互作用的相似性及其差异，并采用不同方法对其张量力成分进行了修正．     

^132Xe核的微观sdgIBM—2描述

本文从壳模型组态和核子－核子相互作用出发，借助Ｄｙｓｏｎ玻色子展开，ＭＪＳ代换和适当定义的具体有很强集体性的玻色子。     

基于模糊算法的判决神经网络

在判决神经网络（ＤＢＮＮ）的基础上提出了一种基于模糊算法的模糊判决神经网络（ＦＤＢＮＮ）．在网络训练中引入置信度和容噪度的概念,提高了网络分类的稳定性,同时克服了（ＤＢＮＮ）在训练样本混有噪声时学习困难和泛化能力不高的缺点．因ＦＤＢＮＮ在学习时的不均匀性,大大加快了网络训练的时间,提高了训练的效率．实验结果表明,ＦＤＢＮＮ的性能高于ＢＰ网,而且也比ＤＢＮＮ在稳定性和识别率上有了显著的提高．     

量子强子动力学（QHD—Ⅱ）模型中核子的真空涨落对ρ介子质量的影响

利用热场动力学和量子强子动力学（QHD－Ⅱ）模型,计算了ρ介子的有效质量和屏蔽质量与密度的依赖关系,考察了由核子有效质量引起的真空涨落效应,证实了核子的真空涨落对ρ介子的自能修正很重要,它将导致在热密物质中ρ介子的质量减小,还比较了QHD－Ⅱ模型和矢量－张量耦合模型,得出了在核子－核子－ρ介子的相互作用中,张量耦合对解释最近的实验结果很重要。     

cis-(QH)_2[M_0O_2(C_2O_4)_2](Ⅵ)的晶体和分子结构

草酸与钼（Ⅵ）反应可以生成多种络合物。根据文献［１］方法，我们制得无色透明块状的ｃｉｓ－（ＱＨ）２［ＭｏＯ２（Ｃ２Ｏ４）２］晶体（式中ＱＨ＋＝Ｃ９ＮＨ８＋）。该晶体属斜方晶系，空间群为Ｐｃｃ２；晶胞参数：ａ＝１２．４９７（４），ｂ＝１０．２６２（３），Ｃ＝１６．７５０（３）Ａ；Ｖ＝２１４８．０８Ａ；Ｍ＝５６４．３２；晶体密度：ｄｏｂｓ＝１．７３ｇｃｍ－３；晶胞分子数Ｚ＝４（ｄｃａｌｃ＝１．７４５ｇｃｍ－３）。晶体在ＣＡＤ－４ 四园衍射仪上用Ｍ０Ｋａ射线收集三维衍射点强度数据，通过三维Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ函数和Ｆｏｕｒｉｅｒ函数合成方法，确定了ｃｉｓ－（ＱＨ）２［ＭｏＯ２）Ｃ２Ｏ４）２］的晶体和分子结构。最后，根据Ｉ＞２σ（Ｉ）的１３６３个独立衍射点的强度数据、用最小二乘法把结构精修到Ｒ＝０．０６０，Ｒｗ＝０．０５９。该晶体的阴离子由六个氧原子围绕着Ｍ０原子形成扭曲的八面体。分子具有Ｃ２对称性（ＱＨ）＋和［Ｍ０Ｏ２）Ｃ２Ｏ４）２］２－之间组成了Ｎ－Ｈ…Ｏ类的氢键。     

基于模糊线素特征与神经网络相结合手写体汉字识别

本提出了一种基于模糊方向线索特征（ｆｕｚｚｙｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｌｉｎｅｅｌｅｍｅｎｔｆｅａｔｕｒｅ,ＦＤＬＥＦ）与人工神经网络（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ,ＡＮＮ）相结合的手写体汉字识别方法（ＦＤＬＥＦ－ＡＮＮ）,解决了单一ＦＤＬＥＦ方法对相似字识别率低的问题。     

基于自适应模糊神经元网络的电力短期负荷预测

利用模糊神经元网络（ＦＮＮ）进行电力短期负荷预测．给出了模糊神经元网络结构和部分输入变量的模糊化．ＦＮＮ采用ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ－Ｍｅａｎ－Ｓｑｕａｒｅ）算法，并用历史负荷数据进行训练．一经训练，网络就能应用于在线负荷预测．在预测过程中，权值按最近的负荷行为自适应调整．测试结果表明，该方法具有较好的精度和较快的速度．     

天然气中分子氮成因及判识

天然气中分子氮（Ｎ２）的成因复杂多样,其同位素组成和其它地球化学特征各不相同。（１）大气源的Ｎ２：ＣＮ２／ＣＡｒ≤８４,且δ１５ＮＮ２≈０‰（ＡＴＭ）;（２）地壳超深部和上地幔来源的原生Ｎ２：δ１５ＮＮ２≈－２‰～＋１‰,伴生Ａｒ的４０Ａｒ／３６Ａｒ＞２０００和Ｈｅ的３Ｈｅ／４Ｈｅ＞１０－６,且Ｎ２和Ｈｅ含量具有正相关性;（３）微生物反硝化作用生成的Ｎ２：δ１５ＮＮ２＜－１０‰和地下水中ＮＯ－３及ＮＯ－２浓度异常高;（４）沉积有机质在未成熟阶段经微生物氨化作用形成的Ｎ２：δ１５ＮＮ２＜－１０‰;伴生ＣＨ４的δ１３ＣＣＨ４＜－５５‰（ＰＤＢ）;（５）沉积有机质在成熟（包括高成熟）阶段经热氨化作用形成的Ｎ２：δ１５ＮＮ２≈－１０‰～－１‰,且伴生ＣＨ４的δ１３ＣＣＨ４≈－５５‰～－３０‰;（６）沉积有机质在过成熟阶段裂解产生的Ｎ２：δ１５ＮＮ２≈＋５‰～＋２０‰;（７）沉积岩中无机氮在高温变质作用下释放出的Ｎ２：δ１５ＮＮ２≈＋１‰～－３．５‰,ＣＮ２／ＣＡｒ８４．对这些潜在源的特征进行了综合论述。     

单糖-NaCl的相互作用与糖的立体化学的关系

前文报道了用离子选择性电极（ＩＳＥ）测定糖－电解质－水三元系的活度系数的新方法［１］．本文运用此方法研究了一些单糖（Ｄ－葡萄糖,Ｄ－半乳糖,Ｄ－木糖,Ｄ－阿拉伯糖）与ＮａＣｌ在水中的活度系数及其相互作用的自由能参数．所得结果列于表１．表１　单糖和ＮａＣｌ在水中的相互作用参数ａ（２９８．１５Ｋ）Ｃ１／１０－２Ｃ２／１０－２Ｃ３／１０－２Ｃ４／１０－２Ｃ５／１０－２Ｃ６／１０－２δｂＲｃＧｌｕｃｏｓｅ９．０５４－７．９８５－０．７０９７３．７５５０．２８８６０．０３２３３０．００２１０．９９８Ｇａｌ…     

吡啶－2，6－二甲酸铕（镧）配合物结构的NMR研究

合成了稀土肴（Ｅｕ）和镧（Ｌａ）与吡啶－２，６－二甲酸（Ｈ２ＤＰＣ）形成的二元配合物，并对上述配合物的结构作了核磁共振氢谱（１ＨＮＭＲ）、碳谱（１３ＣＮＭＲ）和氨谱（１４ＮＮＭＲ）及红外光谱（ＩＲ）的研究和比较．     

计算微分方程(组)古典和非古典对称的Ritt-吴-微分特征列集算法理论

给出计算（偏）微分方程（组）（ＰＤＥｓ）对称的Ｒｉｔ－吴－微分特征列集（消元）算法理论．把古典和非古典ＰＤＥｓ对称的计算问题统一在Ｒｉｔ－吴－微分特征列理论框架之下．给出了产生ＰＤＥｓ对称的无穷小方程和验证已知向量场为ＰＤＥｓ对称向量的机械化证明原理．为计算ＰＤＥｓ对称提供了有效的新的算法理论．     

相对论重离子碰撞中e~＋e~－对奇异粒子信号的干扰及其排除

对每核子２００ＧｅＶ能量的硫（Ｓ）束流与固定靶铅（Ｐｈ）相互作用中所产生的ｅ＋ｅ－电子对的性能进行了研究，研究了ｅ＋ｅ－对奇异粒子和Ｋｓ°造成的本底干扰，寻找到了有效排除ｅ＋ｅ－本底的条件．     

高能P—Ca碰撞的核效应与价夸克分布和海夸克分布

提出了一个由ｌ－Ａ的深度非弹性散射和核Ｄｒｅｌ－Ｙａｎ过程的实验数据得到价夸克分布和海夸克分布的核效应的函数ＲＡｖ（ｘｔ）和ＲＡｓ（ｘｔ）的方法．这两个函数可以用来检验核子结构函数的核效应的理论模型．文中以钙核为例求出了ＲＣａｖ（ｘｔ）和ＲＣａｓ（ｘｔ）．     

高能碰撞中的粒子关联研究

Ｂ－Ｅ关联与Ｆ－Ｄ关联是研究强子发射源的最有力工具之一。根据非微扰理论提出一种源分布－Ｑ＾－ｖ ＫＶ（Ｑ）分布，据此研究全同π介子的Ｂ－Ｅ关联和全同质子的Ｆ－Ｄ关联。总结了轻子－轻子，核子－核子，介子－核，核－核碰撞时的粒子关联研究结果。     

中国人群DMD基因含外显子片段的限制性带型和RFLPs研究（Ⅰ）──BglⅡ片段的杂交带型及限制性片段长度多态的频率

采用ＤＭＤ基因的全长ＣＤＮＮ（４ｋｂ）为杂交探针，分析了中国人群ＤＭＤ基因含外显子片段（ｅｘｏｎ－ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｆｒａｇｍｅｎｔ）的ＢｇｌⅡ限制性片段和ＲＦＬＰｓ．新揭示出四个ＢｇｌＩＩ片段，ＤＭＤ基因全长范围内含外显子的ＢｇｌⅡ限制性片段总数至少为５９个，这为制作ＤＭＤ基因的ＢｇｌⅡ部分限制图奠定了重要基础；另分析了四个ＢｇｌⅡＲＦＬＰｓ在中国人群中的等位频率，在ｃＤＮＡ２ｂ－３、ｃＤＮＡ４－５ａ和ｃＤＮＡ５ｂ－７三个亚克隆探针的杂交带型中，杂合体频率预期值（ＥＨＦ）分别是０．３３、０．３３和０．４４，实际观察值为：０４０、０．４０、０．４８，表明有较高的临床应用价值．此外，在ＢｇｌⅡ／２ｂ－３和ＢｇｌⅡ／４－５ａ的带型中，还分别发现一个新的罕见等位片段．     

非线性电-强相互作用中的海森堡测不准关系(S=4～1800GeV)(英文)

所谓“纽结破坏测不准关系”是很轻率的．在多重强子物理学中，测不准关系迄今都是正确的．对于（ａＱ）－νＫν（ａＱ）分布，测不准关系ΔｘΔｐ＝４［１－（２／３）２γＢ（ｇＲ，ｅＲ）］１／２３不会因为非线性相互作用而破坏，这是由于存在收敛条件（Ｄ－４）＜γＢ（ｇＲ，ｅＲ）＜（Ｄ－３），其中的Ｄ＝４－ε为时空维度．     

基于DRNN的机器人轨迹跟踪自适应控制

针对模型未知和动力学非线性机器人轨迹跟踪,提出了一种基于分布式动态回归神经网络（ＤＲＮＮ）的自适应控制方法．该方法在ＰＤ动态反馈控制的基础上,引入神经网络辨识器（ＮＮＩ）在线逼近对象的非线性动力学,并设计出神经网络自适应控制器（ＮＮＣ）来补偿机器人动力学非线性造成的误差．仿真结果表明该控制方案具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性．