县域生态环境功能区划与生态经济发展研究

结合中国环境功能区划框架体系与现代GIS技术,采用“自上而下”的区划方法,以武城县老城镇为例,将其分为四个生态环境功能区。研究表明,小城镇的生态建设分区管理与生态环境可持续发展的基础可依赖于生态环境功能区划的应用,也为县域经济又快又好地发展奠定了基础。同时阐明了生态环境功能区划在可持续发展指标体系中的重要作用。     

案例教学法在自动控制原理中的应用研究

针对本科院校自动化专业自动控制原理专业课课堂教学中“填鸭式”和“满堂灌”的常规教学法,提出了“案例式”教学法.相对于常规教学法中学生单一和被动地接受教师传授的知识的缺点,“案例式”教学法能让学生主动接受教师所传授的知识,激发学生学习的积极性,更重要的是能提高学生课堂听课效率.     

大腹圆蛛包卵丝的化学组成与物理机械性能

分析了大腹圆蛛包卵丝的氨基酸组成，包卵丝中极性氨基酸含量较高，小侧基氨基酸含量较少，利用SEM及计算机图像处理技术分析了大腹圆蛛包卵丝的形态结构特征，包卵丝的断面形状基本为圆形，包层包卵丝的细度约为内层包卵丝的2倍，并且外层包卵丝的纤维断面内有许多无规分布的纳米级孔隙，经冷冻干燥后，孔隙率增加了2倍左右，在此基础上，研究了大腹圆蛛包卵丝的拉伸机械性能，光泽和热性能，初步探索了性能的形成机理，大腹圆蛛内层包卵丝具有比其他功能蜘蛛丝和丝素纤维好得多的力学性能，其强度高，伸长率大，韧性好，包卵丝在光泽和热性能方面与蚕丝丝素纤维有一定的差异。     

匣母和余母在粤方言中的古今演变

以广州话和古劳话为代表，探讨了古匣母和余母在粤方言中的演变规律。匣母演变成半元音［ｊ］［ｗ］和辅音［ｘ］［ｆ］，余母演变成半元音［ｊ］［ｗ］和辅音［ｘ］。这种变化与发音时的气流有关：如气流强，匣母会变成［ｘ］［ｆ］，余母会变成［ｘ］；如气流弱，又受了介音［ｉ］［ｕ］的影响，匣母和余母都会变成半元音［ｊ］［ｗ］。     

1993～1996黄海及其周边地区MαCS的普查分析

使用日本GMS静止卫星红外云图普查了1993～1996年夏季黄海及周边地区中-α尺度对流系统(MαCS)的发生情况.结果表明,该地区是一个MαCS的多发区,并且MαCS的发生发展具有一定的间歇性.影响该地区的MαCS多数发源于大陆,但也有相当数量发源于海洋上,发源于朝鲜半岛的较少;有一半以上的MαCS在海洋之上消散;只有少数的MαCS对朝鲜半岛有影响.     

基于 AD5933的电磁金属探伤电路设计

设计电磁探伤电路,该电路体积小、操作简单、成本低,其中阻抗芯片AD5933由单片机控制以产生激励信号并解调检测信号。同时,设计控制软件,该软件具有激励频率设置、数据读取模式设置、通道设置等功能。实验结果表明,该电路可以探测样品是否存在缺陷及缺陷的大概位置,在未来的船舶港口机械金属结构探伤中具有实用潜能。     

MUC1基因遗传多态性与密码子偏好性的生物信息学分析

为分析MUC1基因在物种间的遗传多态性和密码子偏好性, 本文运用生物信息学方法对来自普通牛、印度牛、冈比亚按蚊、褐家鼠、野猪、人这6个物种的32条MUC1完全编码区域序列进行分析. 结果表明, MUC1基因具有丰富的遗传多态性, 且它的遗传多态性在种间大于种内;MUC1基因在GCT等27个密码子的使用上具有偏好性, 尤其在GGC、CCA、TGA上偏好性较强.     

基于过程神经网络的汉字特征提取方法的研究

文章研究了一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字特征提取方法。采用描述汉字整体构架性和可拆分性的笔划类型、笔划位置、笔划顺序以及拓扑结构特征的融合,给出了一种脱机手写体汉字特征表征方法以及冗余容错表征形状。采用过程神经网络模型的横向时间累积和纵向空间加权求和方法,模拟手写体汉字从左到右和从上到下的书写过程,给出了提取脱机手写体汉字特征的算法与步骤。采用粒子群优化学习算法保证过程神经网络的全局学习能力和收敛能力,建立了手写体汉字特征知识数据结构表,对SCUT-IRAC中的手写体汉字特征提取进等了仿真实验,结果表明该方法具有良好的“认知”手写体汉字特征的能力。     

基于室内对流换热人体热反应模型的生理参数预测

为了在不同对流换热方式的室内环境中对皮肤温度、核心温度等人体生理参数进行有效的预测,基于Fiala模型,综合考虑不同对流方式对人与环境换热量的影响,尤其是通过修正不同对流方式的对流换热系数、平均辐射温度以及服装热阻等,建立了室内对流环境中的人体热反应模型。通过将模拟值与文献实验值进行对比来验证所建模型的有效性,结果表明两者高度吻合。在自然对流、混合对流环境下,平均皮肤温度预测误差以及受迫对流环境下人体大部分部位局部温度预测误差均小于1℃。所建模型可用于各种对流空调环境下的人体生理参数预测,为新型对流空调系统设计、评估以及规范修正等提供参考。     

基于重心原理的大规模网络异常检测算法

针对当前入侵检测技术不能满足大规模网络的性能要求这一问题,提出了基于重心原理的大规模网络异常检测算法.实验结果表明,对当前流行的多种拒绝服务攻击,应用该箅法的入侵检测系统都能够有效的检测出异常状态.