动物试验方法的专利申请

 为判断动物试验方法是否具备实用性，分析了中国关于实用性的相关规定，通过4个典型案例对动物试验方法是否属于非治疗目的的外科手术方法、是否具备实用性进行了分析，总结判断标准并给出了撰写权利要求的建议。在撰写动物试验方法的专利申请时，应当注意该方法的目的及该方法是否包含外科手术步骤，并针对该方法的不同情况采用不同的撰写策略。     

规模培养条件下高校研究生德育途径探析

随着研究生招生人数的大幅增长,研究生的培养模式已从精英化向规模化转变.规模培养下的研究生群体呈现出许多新的特点,以往的德育途径已无法满足研究生培养的需要,如何拓宽新途径是研究生德育的一项重要课题.本文在对高校研究生德育现状及德育对象进行分析的基础上,就规模培养条件下高校研究生德育的有效途径进行了探索.     

探究式在《仪器分析》课堂教学中的实践

为了提高《仪器分析》课程教学质量,该研究在环境工程与制药工程专业的《仪器分析》课程中分别采用了两种教学模式:一种是"填鸭式"的教学,老师讲学生听;另一种是探究式,引导学生对一些知识点进行探索.后者这种教学活动过程包括:设问质疑,做出猜测或假设、交流,得出初步结论.通过一学期的实践与比较,发现探究式的教学效果比传统讲授的教学效果要优越.     

基于小波分析对地面电场信号的去噪及闪电信息提取

基于小波分析方法,通过对7种小波函数在误差控制和阈值方法选取上的对比,参考信噪比及均方误差等计算结果,选取了较为合理的Rigrsure阈值分析方法和sym5小波函数作为地面大气电场信号的去噪处理方法.该方法不仅能够较好地对电场信号波形平滑处理,降低电场波形中噪声信号的叠加度,还可保留闪电引起的电场的快速变化.在此基础上,利用差分计算方法实现了对闪电信号的自动识别,引入了总闪电频数误差及分时段闪电频数与人工分析结果的相关系数等2个参考量来选取差分计算方法中电场差分阈值,通过该方法可以实现闪电频数和极性等有关信息的提取.     

基于语料库的中国理工科大学生英语口语手势的使用研究

以中国理工科大学生为研究对象,运用语料库分析法和统计工具,对英语口语中使用手势的情况进行了研究,探讨在口语中手势的使用特点及形成原因。研究发现,英语水平越高的学生越多使用辅助言语表达的手势,水平较低的学生使用适配性手势时持续时间更长;不同性别学生的手势使用情况无显著差异。     

汽车太阳膜综合隔热性能测试系统研究

设计了一种新的汽车太阳膜综合隔热性能测试系统,通过试验,客观地比较了汽车太阳膜的真实综合隔热性能,为鉴定相近理论参数汽车太阳膜的隔热性能提供了技术支持。     

宁波市公共自行车服务满意度评价模型构建研究

以宁波市公共自行车为例，将因子分析法与二项logistic法相结合，对采集的1 688份居民满意度有效问卷展开分析。利用因子分析法筛选出6个因子，利用二项logistic法剔除并筛选出5个有效因子构建公共自行车服务满意度评价模型，合理评估当前宁波市公共自行车服务满意度。同时，利用随机抽取并不参与建模的5%问卷样本对评价模型进行校验，以确保模型的准确性与合理性。该研究有助于合理评价当前宁波市居民对公共自行车的服务满意度，同时适用于对未来一段时间内公共自行车服务满意度的预测。     

环境规制政策与公共健康——基于环境污染的中介效应检验

为了探究环境规制政策对于环境污染及公共健康的影响,本文基于我国1978至2013年颁布的976条环境规制政策,利用从政策属性力度、政策内容力度两个维度对我国环境规制政策进行量化的数据,构建了针对环境规制政策效果的计量模型,通过将中介效应检验方法引入环境健康经济学分析,检验了环境污染对环境规制政策与公共健康的中介效应.研究结果表明:环境规制政策对公共健康具有促进作用;我国总体的环境规制政策对于防治环境污染产生了一定程度的积极效果;环境规制政策通过对环境污染显著的部分中介效应进而对公共健康产生了促进作用.本研究基于总体环境规制政策文献量化角度考察的"政策-环境-健康"三维动态关系结果,阐明了环境规制政策、环境污染以及公共健康三者的影响传输路径,对于有效评估环境规制政策效果,保障环境质量以及公共健康的可持续提升具有理论借鉴价值.     

基于耦合目标的近场双站散射测试方法

对于近场散射测试中存在多次耦合目标,从近场数据外推远场雷达散射截面时,需要完备的双站散射信息。传统的双站散射测试方法中,远场观测点的数目等于扫描面上的天线数目,测量所需时间成倍增加,难以工程化。因此,根据截断角域的选取原则,结合采样间隔设计了一种“一发多收结合转台旋转”的近场散射测试方法,用以验证“多发多收”双站模式的近远场外推方法的有效性和误差大小。通过在微波暗室对二面角进行测试,验证了该外推算法的正确性以及实验系统的可行性。     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.