关于Zn的拉回及其性质

通过代数和数论的方法, 研究了Z 模范畴中Zn的拉回, 给出了具体的描述, 并利用该结果给出了一类构造关于欧拉函数等式的方法。     

实有理函数展为Taylor级数的一般方法

在求实函数的f(x)=(Ax+B/(x2+px+q)k)(p、q、A、B∈R,k∈N,p2-4q＜O)Taylor级数展开法的基础上,给出实有理函数展开为Taylor级数的一个普适方法。     

制备特定尺寸的纳米金颗粒方法及性能表征

通过化学还原法制备出不同粒径的纳米金颗粒。利用紫外可见分光光度计和透射电子显微镜对纳米金颗粒的形貌及尺寸进行表征。讨论了还原剂种类、还原剂用量、试剂加入顺序、反应温度等因素对纳米金颗粒稳定性、粒径、形貌和分散性的影响。结果表明：Na3C6H5O7为还原剂制得纳米金颗粒粒径在15-20 nm之间,NaBH4为还原剂制得的...     

薄壁U型钢混凝土梁火灾-结构耦合的ANSYS分析

采用在空间上运用有限单元法与在时间上运用有限差分法相结合的方法,建立组合梁的火-结构耦合ANSYS分析模型;编制组合梁ANSYS热分析程序和全过程受火非线性分析程序,对组合梁在国际标准ISO834规定的标准火灾的温度场和挠度-时间曲线进行分析和计算.数值计算结果表明:在国际标准ISO834规定的标准火灾下,试验梁测点的...     

广西猫儿山自然保护区昆虫模式标本名录

对以采自猫儿山的标本为模式确立的昆虫物种的相关文献资料进行收集和整理,编制“广西猫儿山自然保护区昆虫模式标本名录”.本文共计记载昆虫98种,隶属于9个目,并提供了每个物种的原始文献及模式标本存放处等详细信息.     

框架结构稳定分析的泡函数有限元法

寻求一种既有普通杆件有限元的简洁性,又能求解所有框架结构临界载荷的有效方法．根据框架结构杆件失稳变形和泡函数的特点,采用新的基函数系,在普通杆件有限元的形函数中引入泡函数,得到泡函数有限单元法．泡函数是定义在有限单元上的一个模型,其在单元的边界上为零,而在内部非零．它的应用改善了普通杆件有限元法的收敛性,并使其适用于任何框架结构的屈曲分析．算例表明,泡函数有限元法对于框架结构的屈曲分析具有良好的适应性、稳定性、收敛性和求解效率,是一种进行大型结构屈曲分析的有效方法．     

Fe/C微电解-Fenton与O3耦合预处理废润滑油再生废水技术研究

采用Fe/C微电解-Fenton与O3氧化耦合工艺预处理废润滑油再生废水,分别探讨了Fe/C微电解、Fenton和O3氧化单独和耦合反应中工艺参数对处理效果的影响.试验结果表明,Fe/C微电解、Fenton、O3氧化及其耦合技术在最佳反应条件下CODcr去除率分别为45.1％、36.3％、28.7％ 和65.9％,相应...     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

《淮南万毕术》夏造冰之新解——兼与厚宇德先生商榷

二十多年来学术界关于《淮南万毕术》“夏造冰”问题的讨论颇具戏剧性.1983年洪震寰否定了这种可能性,十年之后李志超、赵虹君的相关研究得出了相反的结果.2004年厚宇德研究了李、赵肯定说实验方案,得到出乎意料的相反结论.本文根据原文提出一个新的技术思路,按此思路,则有可能实现“夏造冰”.实际操作中能不能达到预想的目标,还有待于实验验证.     

基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.