干部分层下马克思主义理论素养的调查与分析

我国省级以下的干部分为三层,即厅级、处级和科级.这三级干部占我国干部队伍的绝大多数.这三级干部队伍建设的好坏与否,直接关系到执政党的生死存亡.因此,提高这三级领导干部的马克思主义理论素养非常重要.总的来看,这三级领导干部马克思主义基础知识、基本理论的认知能力和对马克思主义信仰的坚定是比较强的.但是也存在一些问题.因此加强马克思主义理论的学习,进行思想政治教育创新,坚定理想信仰还非常必要.     

基于事件的文本相似度计算

大量研究成果已经表明,事件在很多文本中是客观存在的.从语义的角度理解,诸多文本是由事件组成的,事件是文本表示的最小语义单位.给出了基于事件的文本表示模型,在此模型的基础上,从文本类型相似度计算和文本内容相似度计算两个层面论述了文本相似度计算的方法.     

基于VaR的我国股票市场波动性分析

首先通过对我国沪深股市的统计特征分析表明,我国股票市场存在着丛集效应,且不服从标准正态分布,然后再根据统计特征分析选择合适的模型应用Excel计算上证指数和深证成份指的日对数回报VaR值。再者通过对沪深两市的统计分析和VaR值的分析得出：我国股市波动具有很强的丛集性,股市极不稳定,1996年以前股市波动尤其剧烈。最后针对这一结论提出相应的措施。     

脉冲激光沉积法制备氧化铋薄膜及其电化学性质研究

首次采用355nm脉冲激光沉积在不锈钢基片上制备了氧化铋薄膜，X—射线衍射(XRD)测试表明在基片温度为300℃，沉积时间为0．5h制备得到的Bi2O3薄膜具有四方结构，SEM和Raman光谱测定对该Bi2O3薄膜的表面形貌和锂化前后的结构进行了表征，结果表明薄膜由小于100nm针状晶粒组成，锂化后的产物可能是LixBi2O3。此外，由电位阶跃法测定了上述Bi2O3薄膜电极的锂离子扩散系数。电化学测定表明，上述Bi2O3薄膜具有充放电循环性能,在电压范围为0．70～3．5V，该氧化铋薄膜在充放电速率为2C时的比容量大约为100mAh／g，并且保持经100次以上充放电循环而没有明显的衰减。     

基于MapX的分层路网拓扑结构的构建方法

最优路径规划是车载导航系统最主要的功能之一,而实现这一功能的关键在于构建道路网络的拓扑结构.针对这一问题,首先利用MapInfo对道路网络进行分层处理,添加道路的等级、方向等与导航密切相关的属性信息;再通过MapX控件及其基本分析函数,在Visual C++6.0平台上完成道路网络的预处理;最后按层次提取道路的交叉口、路段的拓扑信息和属性信息,并自动存储于Access数据库中,以便供最优路径规划计算所用.实验结果表明,经过分层抽象处理之后,重建的高层路网数据规模骤减,这为路径规划的实时性提供了良好的基础.     

传统汽油机改进成混合动力Atkinson循环专用发动机的节油效果

基于传统汽油机的实测数据建立GT-POWER模型;分析改进成Atkinson循环发动机的节油潜力及爆震指数。先选择3种方案并利用GT-POWER模型对部分负荷与万有特性对Atkinson循环进行计算,3种方案分别为:(1)只用可变气阀正时(VVT)技术推迟进气阀关闭时刻;(2)增加凸轮型线包角并用VVT技术推迟进气阀关闭时刻,(3)在第二方案上将压缩比由10增加到12。计算结果表明:方案三节油效果明显,在5个典型工况及全转速范围上中小负荷节油率达7%以上。再分析推迟排气阀开启时刻对实现部分负荷节油基本没有应用价值;传统汽油机改进成Atkinson循环发动机的最佳方案为增加进气凸轮型线包角使进气持续期为350o,用VVT技术推迟进气阀关闭时刻来调节负荷,再将压缩比由10增加到12,而排气凸轮型线及相位不变。     

尖顶羊肚菌深层发酵菌丝体营养成分的研究

利用采自甘南的尖顶羊肚菌菌株，经人工引种驯化、组织分离，用摇瓶培养制得菌种，并经发酵罐放大进行深层发酵制得发酵液和菌丝体，以此为样品，分别测定了其中所含的营养成分     

改进型PDC钻头在辽东油田群的探索与应用

辽东湾海域分布着多个大型油田群,贡献突出,但特有的底砾岩层常导致PDC钻头过快损坏,严重制约了作业时效再提升。为攻克此难题,联合PDC钻头厂家,在分析已钻数据及岩石特性的基础上,对力平衡设计、结构稳定性、刀翼防涡设计、井底流场优化等方面进行针对性改进优化。改进型PDC钻头从根本上解决了PDC钻头钻砾岩层及毗邻砂泥岩复合层的难题,节省了大量作业时间,经济效益明显,具有重要的推广应用价值。     

基于GA优化BP神经网络的WSN数据融合技术研究

为减少无线传感器网络中节点的数据通讯量,降低能量消耗,达到数据融合的目的,设计了一种基于遗传算法优化BP神经网络的数据融合算法(BPGA),阐述了数据融合原理、BP神经网络和遗传算法,介绍了遗传算法优化BP神经网络的数据融合方法,利用遗传算法优化神经网络的权值、阀值及隐含层结构,然后通过优化后的神经网络提取无线传感器网络中原始数据的特征信息,并将特征信息发送给汇聚节点,从而提高网络数据采集效率,延长网络生命周期。最后通过与LEACH、BPNDA算法进行仿真实验比较,证明了其有效性。     

采用BP算法和深度SAE网络的学生综合能力评价方法

针对现有评价方法需人工提取特征且评价准确率低的问题,提出基于反向传播(BP)算法的深度堆栈编码器(SAE)网络的学生综合能力评价方法.通过SAE网络对输入的学生各项指标成绩进行无监督训练,将SAE学习到的特征结合相应的样本标签,利用柔性最大值分类器(Softmax)进行有监督式分类.采用BP算法进行反向传播调整隐层权重,优化整个模型,以避免过拟合现象的发生.结果表明:该评价方法有利于解决需对传统神经网络进行人工提取和分析特征的问题,可提高评价结果的准确率.