省师专数学校际协作组在我校召开会议探讨教学计划和大纲

福建省师专数学校际协作组于八四年十月五日至十一日在龙岩师专召开会议。到会的有三明、南平、宁德、泉州、漳州、龙岩等师专及师大福清分校数学科代表共二十三名。 会议认真讨论了三年制师专数学专业教学计划,根据当前改革精神和我省实际情况,提出了若干修改意见。 会议还分组讨论了解析几何、高等几何、高等代数、数学分析四门课程的部分教学大纲,交流各校的教学情况和教学终验。抽象代数课程还没有部颁教学大纲,代数组通过认真讨论,初步确定了这门课程的教学大纲。     

大学《计算机基础》课程的教学改革与实践

针对我校《计算机基础》课程的教学实际和面临的问题,本文从课程设置、理论与实践教学方法、考核方式等方面论述了我校计算机基础课程所进行的革新。实践表明,这一改革能够实现因材施教,激发了学生的学习主动性,更好地提高了大学生的实践操作能力。     

仔猪断奶前腹泻的防治

症状：仔猪出生后5日以内突然表现厌食、扎堆、排黄色稀粪且内含凝乳块、身上沾满黄色稀粪、迅速脱水、消瘦，最终死亡．因排黄色稀粪故称黄痢。仔猪15～30日龄发病，表现被毛粗乱、体温稍高、食欲不振，排白色粘性粪便，我们称之为白痢。黄痢和白痢均是由肠毒素性大肠杆菌引起的。     

K、Ca、Mg铁酸盐的丙烷氧化脱氢制丙烯催化性能研究

采用微波草酸盐共沉淀法制备了K、Ca、Mg铁酸盐催化剂，用BET、XRD、H2-TPR、电导测量等对催化荆进行表征，并研究其对丙烷氧化脱氢制丙烯反应的催化性能．结果表明，Ca铁酸盐催化剂表现出较好的丙烷氧化脱氧制丙烯催化性能，873K时丙烷的转化率为23．95％。丙烯的选择性为17．29％．收率是Fe2O3的2倍．     

影响根癌农杆菌介导大岩桐转化因素的研究

以大岩桐为外植体,探讨根癌农杆菌介导的大岩桐遗传转化中存在的问题,找出影响转化的因素。     

关于CL-空间和几乎CL-空间的一些性质

讨论具有"平坦性"凸性单位球结构的Banach空间的一些性质.首先根据CL-空间的定义证明了Banach空间l1是CL-空间.通过证明l31和l3∞具有非CL-子空间证明了维数大于2的CL空间不具继承性,即具有非CL-子空间,另外,总结了有限维CL-空间与其它一些Banach空间类的等价性.最后讨论了CL-空间和几乎CL-空间包含Banach空间c0与l1的一些性质以及实对偶空间成为几乎CL-空间的两个必要条件.     

实现双偏振光波信号单向传输的二维光子晶体异质结构设计

将全反射引入到异质结交界面,设计了一种双偏振态下可以实现光信号单向传输的二维四方晶格固固光子晶体异质构。该异质结构是由硅柱嵌入二氧化硅背景材料的光子晶体和二氧化硅柱嵌入硅背景材料的光子晶体叠加而成。该结构实现了光通信中心波长1 550nm附近的双偏振态光波信号单向传输。分析了不同偏振态下的能带结构,结果表明:由于在异质结交界面处的全反射耦合作用,该异质结构不再受到方向能带的束缚,实现了光波信号的单向传输。此外,还优化了结构周期和输出波导宽度,使得TM和TE偏振的单向传输效果得以增强,对比度提高,并且拓宽了单向传输范围。     

基于Spark的改进K-means快速聚类算法

针对大数据环境下聚类算法所处理数据规模越来越大、对算法时效性要求越来越高的问题,提出一种基于分布式计算框架Spark的改进K-means快速聚类算法Spark-KM.首先针对K-means算法因初始聚类点选择不当导致局部最优、迭代次数增加而无法适应大规模数据聚类的问题,通过预抽样和最大最小距离相结合对K-means算法进行改进;然后对原始数据进行矩阵分割,并存储在不同的Spark计算框架的结点当中;最后根据改进的K-means算法,结合分布式矩阵计算和Spark平台进行大数据快速聚类.结果表明,文中算法可以有效减少结点间的数据移动次数,并具有良好的可扩展性.通过该算法在单机环境和集群环境的对比测试,说明该算法适用于大规模数据环境,且算法性能与数据规模成正比,集群环境较单机环境也具有很大的性能提高.     

粒子群高斯诱导核模糊C均值聚类算法

为了避免陷入梯度法局部极值以提升模糊聚类算法聚类性能,提出PSO高斯诱导核模糊C均值聚类算法(PSO Gauss-induced kernel fuzzy C-means clustering algorithm,PSO-GIKFCM)。首先将高斯核函数应用于模糊C聚类算法(FCM)目标函数,得到高斯核模糊聚类目标函数。然后在高斯核特征空间和输入空间利用梯度法得到两空间聚类中心,将特征空间聚类中心与样本的内积核矩阵代入输入空间聚类中心,从而得到高斯诱导核的聚类中心。最后在解空间利用粒子群算法(PSO)对模糊隶属度进行寻优估计,并结合目标函数和聚类中心构成PSO-GIKFCM参数估计迭代流程。PSO-GIKFCM算法基于粒子群算法保证其收敛性,聚类中心仅为模糊隶属度的函数,PSO生物进化算法在解空间全局寻找优解,且将模糊指标扩展为大于0的情况。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。