基于K-means聚类的电信企业客户分群决策

数据挖掘应用开发对电信企业的发展有重要意义,其中客户分群可以准确认识客户总体构成,使得服务和营销更具针对性。以常州市电信企业为例,采用K-means聚类分析技术,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出了一个电信客户分群的解决方案。实践表明,该方案是有效的。     

基于OPC/WEB的实验锅炉的Internet控制

以罗克韦尔公司的软硬件设备为基础,结合ActiveX技术、OPC技术和Web技术的发展,提出了一种基于OPC和Web的实验锅炉远程监控系统的设计方案。介绍了实验锅炉的远程控制总体框架及功能,给出了针对实际锅炉系统的远程控制实验:手动阶跃响应曲线控制和PID自动控制。同时介绍了远程实验的具体操作过程及实验结果。实现了实验锅炉的远程监控。     

抽象空间中三阶奇异两点边值问题的正解

通过构造一个特殊的锥,证明了Banach空间中三阶奇异两点边值问题正解的存在性和不存在性,给出例子说明主要结果。     

川渝部分地区野生黄鳝RAPD引物筛选及其在绵阳群体的验证

采用RAPD技术对产自四川绵阳、内江、雅安和重庆忠县的24尾野生黄鳝基因组DNA进行引物筛选,40条随机引物中有4条引物扩增出片段。选择在4个地区黄鳝个体间多态性较丰富的RAPD引物A10在绵阳黄鳝群体进行扩增分析。RAPD引物A10在6个绵阳黄鳝个体的扩增,产生比较清晰的条带并且呈现一定的多态性,绵阳黄鳝群体内的平均遗传相似率为0.8947,群体内的平均遗传距离为0.1053,从一定程度反映出绵阳地区黄鳝较低的遗传多样性。本研究所筛选引物可为黄鳝分子标记和遗传多样性的分析、亲缘关系和种质的鉴定以及遗传资源的保护利用提供参考。     

大学生常食用腌制食品细菌学卫生检测及分析

目的:调查大理学院下关校区大学生常食用腌制食品的卫生状况,为大学生安全食用腌制品提供依据.方法:对大学生常食用的两类腌制食品(腌菜和腌卤腐)进行随机抽样30份进行卫生细菌学检测.结果:30份样品的细菌总数总合格率为56.7%;其中腌菜类的细菌总数合格率为60%,腌卤腐的细菌总数合格率为53.3%,大肠菌群,肠道致病菌均未检出.采用Fisher确切概率法经过SPSS 17.0统计软件统计后,发现大学生常食用的两类腌制食品的卫生状况差异无统计学意义(P>0.05).结论:两类腌制品的细菌总数合格率均不高,大学生应注意安全食用腌制品.     

POMS在评价体育专业毕业生情绪中的信效度研究

为修订并检验简明心境量表（POMS）的信度和效度,通过对高校339名体育专业毕业生施测该量表,并对其中60人间隔10天评定重测信度。结果是POMS的重测信度系数在0．428—0．680之间,a系数在0．716—0．891之间．具有较满意的信度。修订后POMS的紧张维度与SAS和慌乱、抑郁维度与SDS的相关系数分别为0．589、0．612和0．608．有良好的效标效度。该量表具有良好的信效度,是评估心境状态的有效工具。     

网状组织工程肌腱支架增强体的降解性能

以聚乙醇酸(Polyglycolic Acid,PGA)纤维和聚乳酸(Polylactic Acid,PLA)纤维为原料,用编织的方法制成一种网状圆筒形组织工程肌腱支架的增强体,探讨不同孔径支架增强体在体外降解过程中的断裂现象、拉伸强力、断裂伸长、质量衰变特征.得出组织工程肌腱支架增强体的拉伸断裂规律,孔径大小对支架增强体在降解过程中的强力、伸长和质量衰减性能影响不大.将支架增强体与PGA纤维复合构成组织工程肌腱支架,并在其上种植皮肤成纤维细胞.试验结果显示孔径大小对组织工程肌腱支架的力学性质有较大影响,其生物相容性良好.     

注银碳基生物医学材料的抗菌机理研究

选用革兰氏阴性菌-大肠杆菌,采用平板菌落计数法对注银碳基生物医学材料样品直接接触和间接接触的抗菌效果进行对比.研究结果表明:注银后材料表面形成的富银层是材料抗菌性的主要原因.对注银剂量相同的样品,直接接触比其滤液的抗菌效果好,说明注银碳基材料的抗菌性是溶出的银离子和材料表面未溶出的络合状银离子共同作用的结果,且以银离子溶出杀菌为主.通过紫外光谱法探究银离子和细菌染色体DNA的相互作用机制,发现银离子与DNA之间存在静电和碱基作用,导致DNA分子天然构象遭到破坏,起到抗菌作用.     

最佳4NF的数据库自动化设计

提出了一种最佳4NF的总体逻辑模型自动化设计算法.在概念设计的基础上给出DBMS相关的数据库逻辑模式对内部数据模型(即推导出来的最小覆盖集)进一步的优化,找出保存原有全部信息,但关系数目最少的一组4NF关系,即最佳4NF关系组.     

一种发现交叠社团的快速层次化算法

针对大多数层次聚类算法无法识别实际复杂网络中存在的交叠社区等缺陷,提出1种度量社团间连通性的指标,并在此基础上设计1种发现交叠社团的快速层次化算法F-HOC。F-HOC以社团连通性为依据,用凝聚法对k-团进行弱社团检测、递归合并,以达到网络可交叠层次化快速聚类的目的。采用人们普遍接受的基准随机网络作为标准数据对算法进行测试,并应用该算法对足球网络进行分解。研究结果表明:与目前可以发现交叠社团的层次化算法EAGLE相比,对于社团结构明显的复杂网络,F-HOC具有更大的敏感度和更高的运行效率;随着大规模网络数据的不断增加,EAGLE的运行时间呈指数增长,而F-HOC保持线性增长,F-HOC更适用于大规模的复杂网络。