L-半格的正则性

将格作用在半格上得到L-半格的概念,研究了具有最大元的格作用在半格上得到L-半格的正则性。同时,得到了正则性、投射性、忠实性之间的关系。     

影响镧系金属离子的结构参数与配合物稳定常数的关系研究

研究了镧系金属离子的EDTA配合物稳定性常数（log K）的变化规律及其影响因素,以一组参数（如离子半径、4f电子数、电负性以及所定义的周期因子）作为镧系金属离子的结构参数对其进行定量表征,采用MLR建立结构与log K值之间的显式QSPR模型,交互验证结果表明,所建立的模型具有很好的内在稳定性。     

一种基于判断矩阵的专家赋权方法

在现代矩阵理论中,一种矩阵的特殊运算——矩阵的向量化和半向量化运算越来越重要。因为它是处理矩阵相关问题的一种简单有效地方法。它将对矩阵相关问题的处理转化为对一列向量的处理,从而避免了对矩阵的行或列分别处理的麻烦和相关信息的丢失。从而为处理矩阵相关问题开辟了一条新的道路。它在线性模型,多元统计分析等分支的参数估计理论中有特别重要的应用。而在一个基于KHP（层次分析法）的群决策过程中,由于专家所处的社会环境、个人经验及职业偏好的不同,致使各个专家的权重几乎不可能一样。故须对各个专家赋予不同的权重。较理想的方法是通过专家给出的判断信息——判断矩阵,依据其相似性和差异性进行赋权。基于此,本文以专家给出的判断矩阵为基础,利用矩阵的向量化这一数学工具。通过对专家判断矩阵的准半向量化,把专家判断矩阵的相似性和差异性通过其准半向量化向量体现出来。从而得到各个专家评价的相似性和差异性,进而给出专家的权重。该方法依据专家的具体评价进行赋权,通过算例表明,此方法可行有效。     

初产仔母犬代哺黑熊

本文论述黑熊幼仔的犬代哺乳所涉及的问题。主要包括：恒温箱制作、犬代哺乳法。     

基于密度RPCL的K-means算法

目的探索同时确定K-means算法的最佳聚类数K和最佳初始聚类中心的方法,使K-means算法的聚类结果尽可能地收敛于全局最优解或近似全局最优解。方法以次胜者受罚竞争学习(Rival Penalized Competitive Learning,RPCL)作为K-means的预处理步骤,以其学习结果作为K-means的聚类数和初始聚类中心并依据数据集样本自然分布定义样本密度,将此密度引入RPCL的节点权值调整,以此密度RPCL的输出作为K-means的最佳聚类数K和最佳初始聚类中心。采用UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的带有噪音点的人工模拟数据集进行实验测试,并用不同的聚类结果评价指标对聚类结果作了分析。结果提出的密度RPCL为K-means提供了最佳的类簇数和最佳的初始聚类中心。结论基于密度RPCL的K-means算法具有很好的聚类效果,对噪音数据有很强的抗干扰性能。     

改善生态环境 建造园林城市

<正>改善与优化城市生态环境,对于开发和振兴经济关系甚大。1992年联合国召开的环境与发展大会所通过的《环境与发展宣言》,提出未来的城市应该是没有污     

怎样利用Visual Basic制作PowerPoint多媒体课堂时间显示器

针对现代多媒体课堂教学中,PowerPoint全屏放映时无法看到系统时间,影响教学效率这一问题,本文介绍了利用V isual Basic制作PowerPoint多媒体课堂时间显示器的设计思想和方法.     

当前城市园林建设中出现的几点问题

<正>二十世纪末,建设部提出了城市建设要坚持"以人为本,建设最佳人居环境"的指导思想。为引导城市建设发展方向,促进城市建设为构建和谐社会服务,国家建设部又颁布了《国家园林城市评选标准与办法》。之后,随着地方经济的蓬勃发展,全国上下各级政府掀起了创建园林城市的热潮。     

粉叶蕨配子体发育的研究

首次用光学显微镜对粉叶蕨Pityrogramme(L)Link配子体发育的连续过程进行了详细观察.孢子为四面体形;片状体生长点形成较晚,偏向一侧;原叶体为不对称的心形,无毛状体;精子器球形;假根具有多种形态.粉叶蕨配子体的形态,在发育过程中变化很大,假根的原始特征较明显.