长江三峡阶地的年代对比法及其意义

长江三峡的成因是一悬而未决的难题,而阶地的划分对比又是解决三峡贯通问题的切入点.作者在详细研究的基础上提出在阶地对比中的年代对比法.利用对比结果,结合在三峡出口处记录水系演化历史的宜昌地区第四纪早期沉积特征、物源分析及ESR测年等方面的研究结果,认为贯通三峡的长江在宜昌地区出现的时间晚于湖相沉积结束的时间(0.75±0.08) Ma,而长江三峡段的阶地最多可以划分为5级,其中最老一级阶地的年龄为0.7～0.73 Ma.由此证实了长江三峡是形成于中更新世早期的相对年轻的河谷.     

基于改进的反向传播神经元网络复杂煤岩层对比方法研究

为了提高复杂地区煤岩层对比的准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本文把求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法有机地结合起来,取长补短,用于复杂地区煤岩层对比。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络进行复杂地区煤岩层对比工作。本文利用测井曲线采用小波变换分析沉积旋回,并用于煤岩层对比。该新方法在钱营孜煤矿的复杂煤岩层对比中,取得了较好的效果,比常规的单一方法和简单的组合方法效果要好。     

非绝热、非周期演化量子相位特征与测量研究

以二能级原子系统为模型, 细致地研究了非绝热演化量子相位特征. 基于量子干涉原理, 提出了一种测量非绝热演化量子相位的新方法. 且阐述了这种测量方法的物理机理, 利用这种方法在原子态布居几率的干涉条纹中可直接获得量子相位的分布信息.     

基于缓存机制的VTS数据交换模型研究

论文以海事局VTS（Vessel Traffic System）项目为研究背景,设计出一种基于缓存机制VTS数据交换模型,该模型由数据层、适配层和传输层组成,在数据层引入缓存机制,为实现高可靠、松耦合、可扩展和通用的数据交换提供了一种有效的解决方案。     

浑善达克沙地“草原牧鸡”生态与经济效益研究

 在群体控制试验的基础上研究了放养条件下柴鸡的饲料需求情况,并探究了浑善达克沙地放牧柴鸡对草地生产力的影响.结果表明,在草原上放牧柴鸡,能够节省26%的饲料粮,"草原牧鸡"模式下的柴鸡每产出1kg毛鸡比笼养模式下的柴鸡少消耗饲料1.48kg;在草原上放牧柴鸡,对草场生产力的影响较小,显著低于放牧牛羊,有利于退化草地植被的恢复,还能够增加牧民的经济收入,"草原牧鸡"模式下,每公顷草场可比传统放牧模式收入高1500元左右;另外,"草原牧鸡"模式产出的大量生态有机柴鸡肉和柴鸡蛋产品能够满足人们对健康食品的需求.     

基于极化对比增强的导引头抗箔条算法

当质心干扰和雷达目标不可分辨时,如何对抗质心干扰是公认的难点问题。对利用极化对比增强技术抗质心干扰进行了研究。首先建立了干扰和目标不可分辨情况下极化雷达导引头的回波模型,然后对单脉冲比幅测角的结果进行了理论推导,得到了质心干扰下雷达角度测量值的统计特性。在此基础上,提出了通过极化对比增强抗质心干扰的方法。最后结合反舰导弹抗箔条质心干扰的背景,对本文方法的抗干扰性能进行了分析,证明了本方法的有效性。     

盐酸头孢吡肟缓释微球的制备与工艺优化

以O-羧甲基壳聚糖(OCMC)为载体、戊二醛(GA)为交联剂,采用乳化交联法制备包覆盐酸头孢吡肟(CD)的药物缓释微球.以OCMC质量分数、CD与OCMC质量比(m(CD)/m(OCMC))、交联剂用量(V(GA)/m(OCMC))及油相乳化剂Span80质量分数为自变量,以载药量和包封率为因变量,采用星点设计-效应面法优化制备工艺,并对优化后的工艺进行验证.所得最优制备条件如下:OCMC质量分数为2.7％,m(CD)/m(OCMC)为0.665,交联剂用量V(GA)/m(OCMC)为8 mL/g,Span80质量分数为4％;在最优工艺条件下制备的微球外观圆整,平均粒径为7μm,粒度跨距为1.52,载药量和包封率分别为(21.4±0.5)％和(42.3±0.7)％,缓释时间达到10d以上;星点设计-效应面法预测性良好.     

和频过程中的Rabi振荡与Landau-Zener遂穿过程

依据宏观现象与量子物理现象之间的相类似之处,利用干涉原理解释了和频场强度随着传输距离发生类似于原子系统中的Rabi振荡的物理机理,从Landau—Zener遂穿（LZT）N角度揭示了光学参量转换过程中的能量转移机理,以渐进解、解析解的形式详细展示出和频产生过程中的能量转移过程．     

面向循证医学网络文献的SVM分类方法

支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,是一种高效的分类识别方法.首先分析支持向量机原理,然后提出一种使用Bagging组合学习方法改进SVM算法的网页分类方法.基于循证医学网络文献分类的实验表明,该方法使训练数据规模大大减小,且比传统的SVM算法分类性能更好,具有较好的精确率和召回率.     

再生障碍性贫血中VEGF和MVD的相关性研究

目的：研究再生障碍性贫血患者血管内皮生长因子（VEGF）的表达,微血管的生成与疾病病理临床改变的关系。方法：用免疫组织化学染色方法检测35g4再生障碍性贫血患者和35例正常人的骨髓蜡块的VEGF表达情况,并用CD34标记血管内皮细胞,对VEGF和微血管密度（MVD）的表达进行平均光密度测定。结果：再生障碍性贫血骨髓的VEGF表达低下,MVD也降低,与正常对照组比较有显著差异（P〈0．05）。VEGF和MVD的表达呈显著正相关（r=0．988,P〈0．01）。结论：VEGF在再生障碍性贫血中的下调可能和MVD的改变有着密切的关系,针对血管生成的治疗可成为再生障碍性贫血治疗的另一新途径。