损失数据自回归模型的随机梯度辨识算法

运用多项武变换技术将损失观测数据自回归模型转化为一种特殊形式的模型,该模型可以利用稀少观测数据来辨识模型参数,再利用模型等价原理来估计损失观测数据,提出了基于残差的随机梯度辨识算法,仿真结果验证了提出算法的有效性.     

基于WebGIS的粮食作物品种动态区划智能系统的开发与实现

农业专家系统大都偏重于局部的、微观尺度上的各单一种、养植专家系统,且缺乏一个良好的交互式的用户界面来发布、管理和分析宏观农业,使其可视化等．笔者从宏观尺度在大农业信息化方面做了有益的探索,以吉林省为例通过利用GIS及其相关技术,特别是WebGIS技术（ArcIMS）的应用,提出地理信息．网络发布的技术路线,建立了一个基于WebGIS的粮食作物品种动态智能系统．     

锌、钙改性三聚磷酸铝防锈颜料的制备及应用

通过聚合-沉淀法合成了锌、钙改性的三聚磷酸铝生态防锈颜料。XRD物相分析表明样品为三聚磷酸铝、磷酸锌、磷酸锌钙和部分未知物的复合材料。SEM形貌分析发现样品为类球形,粒径约100—200 nm。将样品制成醇酸水性防锈涂料喷涂到钢铁表面,测试其耐盐雾等一系列性能。结果表明,复合磷酸盐所制备的水性防腐涂料的各项性能指标、尤其是防腐性能均优于单一磷酸盐产品和德国的ZPA产品。与单一磷酸盐产品相比,其耐盐雾性能由72 h提高到196 h。     

硼酸铝晶须预制块制备工艺的研究

高质量复合材料预制块是获得高性能复合材料的基本要求和关键要素之一．通过对没有任何粘接剂的硼酸铝晶须,从晶须的清洗、晶须的分散、预制块成型、预制块烘干及预制块烧结技术方面进行了研究,提出了获得用于制备镁基复合材料的硼酸铝晶须预制块的制备工艺．     

基于边缘的字符串定位算法

为了对强干扰噪声图像中的字符串进行实时的检测定位,该文提出了一种基于边缘的字符串定位算法,它引入了边缘密度图和边缘连接强度两个新的概念。该算法首先通过对边缘密度图进行投影分析进行自顶向下的粗定位,然后在此基础上利用垂直边缘的连接强度进行自底向上的精确定位。新算法有效地克服了噪声的影响,运算复杂度低,因而能够实现对强干扰噪声图像中的字符串的实时定位。采用该算法对集成电路芯片图像中的编号字符串进行定位,实验结果证明其在处理强干扰噪声图像时是有效的。     

苏云金芽孢杆菌伴孢晶体中20-kb DNAs上染色体基因的鉴定

已有的研究表明苏云金芽孢杆菌(Bacillus thuringiensis,Bt)4.0718菌株菱形晶体中含有与原毒素紧密结合的20-kb DNAs,利用PCR-RFLP分析发现在这些20-kb DNAs上含有cry1Aa、cry1Ac、cry2Aa和cry2Ab基因.本研究利用特异引物从4.0718菌株中20-kb DNAs上分别扩增出带有自身调控序列的cry1Ac和cry2Aa基因,并将其分别电转至Bt无晶体菌株Cry-B中获得重组菌株Cry-B(pHC42)和Cry-B(pHC39).SDS-PAGE和透射电镜分析表明这两种重组菌株能够分别产生由130-kDa的Cry1Ac原毒素形成的菱形晶体以及由65-kDa的Cry2Aa原毒素形成的方形晶体.毒力生测的结果显示,这两种菌株的表达产物对棉铃虫(Helicoverpa armigera)幼虫具有预期的杀虫效果.重组菌株分别形成的两种晶体经不同的缓冲液溶解后能释放出与20-kb DNAs紧密结合的原毒素,同时在20-kb DNAs上均可检测到源于Bt染色体的spo0A和nprA基因片段.     

区分度与测验进程相匹配的CAT选题策略

选题策略是计算机化自适应测验(CAT)的核心.该文提出了一种新的选题策略,是一种相对严格的“升a”方法,它选择区分度参数的百分等级尽可能接近测验进程的项目,而且还可以通过调整控制参数的取值来满足不同测验场景的需求.Monte Carlo实验结果表明:该方法在测验精度、项目曝光率控制和题库利用率等方面均表现良好.     

叶片宽度比对同心双螺旋静态混合器混合性能的影响

同心双螺旋静态混合器是一种新型的静态混合装置,能够实现流体在混合管内的同心反向螺旋流动。为探究同心双螺旋元件内外叶片宽度比对混合效果的影响规律,利用Fluent中多相流混合模型对低雷诺数状态下该混合器内的混合过程进行了数值模拟,研究结果表明：在较低雷诺数下,同心双螺旋静态混合器与对应尺寸的传统Kenics型混合器相比混合效果明显提升,在叶片宽度比e为0~3/2时混合效果提升6.9%~28%;随着内外叶片宽度比的增大,混合效果呈现先增后减的规律,当e=2/3时混合效果最好;在不同的宽度比下,流体的分离强度沿混合管轴向变化规律相同,即在第一个混合元件内分离强度下降缓慢,第二、三个元件内下降迅速,第四个元件内几乎保持不变而处于维持混合状态,说明本文所研究的混合器使用较少的混合元件即可达到较好的混合效果。     

基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法及其在眼底病历图像中的应用

为提高K-means算法全局搜索能力,提升聚类效果,提出一种基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法。该方法首先利用经典的混合蛙跳算法取代K-means算法中原有迭代公式,获得更优秀的聚类结果;然后对获得的聚类结果,使用基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means算法不寻找聚类中心,而是直接对簇的划分进行修改。UCI数据集实验结果表明,使用改进的聚类算法获得的聚类结果,较其他算法结果更为优秀。最后将改进后的聚类算法应用到医学眼底病历图像中,可以得到较好的血管切割效果。