高校计算机基础课程与教学改革的探索

针对高校非计算机专业计算机基础教育存在的问题,提出了改革的设想:课程的设置应加强深度和广度,并强调针对性;优化计算机文化基础的教学内容;按层次分班教学;完善教学方法和改进教学手段等。     

醇类化合物气相色谱保留指数与分子结构关系的拓扑研究

用碳原子代替醇中的氧,由此构建出结构与原化合物相似的分子.定义原子i的特征值为gi,并在邻接矩阵的基础上提出一个新的连接性指数nT和定位基参数δ,用0T、δ与25种醇在6种固定相上的气相色谱保留指数RI进行关联,其相关系数均大于0.98,预测值与实验值的一致性令人满意.     

壳低聚糖硫酸盐的制备及其特性研究

壳低聚糖具有优越的生理活性,但其在长期的保存过程中容易变质。为了便于长期保存,将其制备成壳低聚糖硫酸盐。用高效液相色谱测定其分子量,用酸碱滴定法确定壳低聚糖硫酸盐的组成。以壳低聚糖为参照,研究壳低聚糖硫酸盐的吸湿、保湿性及其在不同时间、温度、pH值的稳定性。结果表明:样品中主要成分是壳低聚糖硫酸盐;壳低聚糖硫酸盐的保湿能力比壳低聚糖强;在不同时间、温度、pH值的条件下比壳低聚糖稳定。     

春季太湖水域无机氮湿沉降来源初探

对2003年春季太湖站降雨资料进行分析,结果表明春季太湖水域NO3--N、NH4 -N的平均浓度分别为0.9和1.6mg/L。NO3--N与降雨量的相关系数是NH4 -N的两倍。利用气团后向轨迹分类法以及天气形势得到春季影响太湖流域的主要是海洋性降水,春季海洋性降水中NO3--N、NH4 -N沉降通量分别为1.01 kg/hm2、1.95kg/hm2,而大陆性降水中NO3--N、NH4 -N沉降通量分别为0.13和0.26 kg/hm2。同时利用气团后向轨迹,在海洋性过程中对云下气团进行分类,结论是北方气团对太湖水域氮的输送及沉降负荷最大,NO3--N、NH4 -N的沉降量分别占总沉降量的53.5%和57.9%,西南气团次之,NO3--N、NH4 -N的沉降量分别占总沉降量的34.6%、32.8%,局地气团最小,NO3--N和NH4 -N的沉降量分别只占总沉降量的11.9%、9.3%。     

古代青铜器基体与其锈蚀产物铅同位素对比研究

利用Finnigan MAT262质谱仪和ICP—AES测试了不同地区出土的青铜样品的锈蚀产物和基体的铅同位素比值及其化学成分，以研究铅同位素在青铜器腐蚀过程中是否发生变化，以及是否存在因不同产地铅料混用引起的混合不均匀现象．结果初步显示，铅同位素组成不受青铜器锈蚀的影响，可以用锈蚀产物的铅同位素比值代替其基体的；同时，不同产地铅料在青铜器中的混用且又混合不均，可能造成青铜器基体的铅同位素比值和锈蚀产物的明显不同．     

汽车性能数据库的建模

基于人工神经网络在非线性系统辨识中的优越性，依据整车的各项参数、动力性及经济性的试验测试结果，分析了系统辨识精度的评价指标，确定了两隐层BP神经网络的神经元数、初始权值及初始阈值，建立了汽车性能数据库的神经网络模型．该模型可实现正向预测与逆向推理功能，可缩短汽车的研发周期，并利用实例进行了说明与验证．     

均值-CVaR模型下的两基金分离定理

两基金分离定理对资本资产定价模型的研究有重要意义.经典的理论以方差为风险度量方法,而CVaR是近年来提出的一种新的风险度量方法.本文基于CVaR风险度量方法,研究了正态情形下风险资产组合的均值-CVaR模型,得到了此模型下的两基金分离定理及其有关性质,并与均值-方差模型进行了比较.最后通过实例分析表明均值-CVaR模型下的两基金分离定理更能满足投资者不同的风险忍受水平.     

动态贝叶斯网络在复杂系统中建模方法的研究

提出了用动态贝叶斯网络(DBN)对复杂系统进行建模的有效方法。基本思路是将扩展后的隐变量引入了DBN的演化过程中来建立马尔可夫模型,并给出了引入扩展后的隐变量的DBN结构学习算法框架。进而,利用贝叶斯概率统计方法对后续时间片的充分统计因子进行了估计,并通过当前已存在的充分统计因子和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行了学习。原理性分析和仿真实验结果也验证了该方法的有效性。     

车载导航系统动态高精度初始对准技术

针对载车在运动状态下的初始对准问题,提出了利用航位推算算法进行精对准的新方法,阐述了航位推算轨迹和真实轨迹相似的原理。在载车初始粗对准之后,行驶一段路程到达一位置已知点,由航位推算结果并运用相似性原理求出初始粗对准的航向误差角,从而修正航向角达到精对准的目的。最后通过跑车试验验证了对准方法的有效性,当载车起始点和位置已知点间距离为6 km左右时,初始对准航向角可达到角分级精度。     

Comparative analysis of A,B,C and D genomes in the genus Oryza with C_0t-1 DNA of C genome

The genus Oryza includes two cultivated species, O. sativa L. and O. glaberrima Steud. and comprises more than 20 species[1]. The genomes of Oryza are classified into 10 types: AA, BB, CC, BBCC, CCDD, EE, FF, GG, HHJJ and HHKK[2,3]. Morphological variatio…