基础化学实验教学体系教学改革的实践与探讨

针对基础化学实验教学改革,从实验教学改革的目标,实验体系的优化与完善,实验教学的实施等方面进行探讨.着重对基础化学实验教学改革体系中物理化学实验教学的改革进行了探讨;阐述了物理化学实验教学改革中进行的实施创新教育,建立新实验教学体系,加强教学和科研结合,培养学生创新精神和实践能力.     

工科大学物理实验教学改革研究

物理学是一门实验科学,大学物理实验是工科院校中必修的一门公共基础课,在培养学生科学素质、创新能力和实验能力方面起着不可替代的作用.结合工科大学物理实验教学及改革现状,提出了工科大学物理实验教学改革的思路,并对工科大学物理实验教学模式进行了探讨研究.     

包囊游仆虫休眠细胞中大核和线粒体DNA的多态性

为了探索纤毛虫休眠细胞中两套遗传系统的作用特征,对包囊游仆虫（Euplotes encysticus）休眠细胞与营养细胞大核DNA和线粒体DNA进行了RAPD比较.结果显示,在所选用的35条随机引物中,包囊游仆虫大核DNA共扩增出220条片段,其中以休眠细胞大核DNA为模板扩增出18条特有片段,以营养细胞大核DNA为模板扩增出44条特有片段,两者存在28%的差异.在所选用的32条随机引物中,线粒体DNA共扩增出154条片段,其中以休眠细胞线粒体DNA为模板扩增出19条特有片段,以营养细胞线粒体DNA为模板扩增出25条特有片段,两者有29%的差异.这些结果表明,包囊游仆虫休眠细胞与营养细胞的大核DNA结构存着一定的差异;两者的线粒体DNA结构也存在差异.因此,包囊游仆虫在休眠细胞形成过程中,大核DNA、线粒体DNA结构可能都发生了一定的变化,并且这些变化可能与休眠细胞形成过程中的形态结构和代谢活动等剧烈变化以及休眠状态下的生理生化变化密切相关.所得结果为揭示纤毛虫细胞结构的分化与细胞遗传物质的作用关系提供了基础资料.     

基于免疫网络理论的动态超变异免疫算法

基于免疫网络理论,提出了一种动态超变异免疫算法,该算法通过采用新的超变异方法增强了算法在解域的搜索能力。同时根据抗体的激励水平进行免疫调节操作,保持了抗体群的多样性。最后根据随机过程的理论知识,证明了该算法的收敛性。仿真结果表明:该算法采用格雷编码时的性能优于用二进制编码实现的算法,与遗传算法和克隆选择算法相比,不仅收敛速度快,而且全局搜索能力强。     

基于能量特征的左右手运动想象脑信号的识别方法

提出了一种基于能量特征的左右手运动想象识别方法,利用快速傅里叶变换分析特定脑电(μ波和β波)的频率分布,然后利用小波分解去噪,再利用小波包分析脑电能量,提取能量特征,最后基于支持向量机(SVM)进行左右手运动想象的识别。本文把能量作为特征的支持向量机(SVM)识别法分别与自适应自回归系数法(AAR)和相同步分析法进行比较。仿真结果表明:在相同样本数据情况下,能量特征作为特征向量的SVM识别准确率明显高于其他2种方法。     

基于HMM的多维数据下扶贫对象状态预测

针对扶贫领域中贫困、脱贫和返贫状态预测不准确,影响状态变迁的关键因素难以识别的问题,从扶贫基础数据和多个行业数据中提取8个关键特征和22个观测状态,构建观察状态和隐含状态关联关系,建立扶贫对象状态预测隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)。以某深度贫困县连续3年的数据为样本,进行参数训练、测试实验和结果验证,结果表明该方法对返贫、贫困和脱贫状态有较强的预测能力,误差率较低,且能准确识别出影响返贫的关键要素。该方法对指导精准扶贫工作具有非常重要的实际意义。     

基于CPN的智能合约交易顺序依赖漏洞的验证

智能合约的形式化验证工作主要集中在编程语言层面的漏洞研究,而交易顺序依赖作为区块链层面的漏洞更不易被检测。基于着色Petri网对智能合约中潜在的交易顺序依赖漏洞进行形式化验证。以Decode悬赏合约为对象,分析合约中潜在的漏洞,自顶向下地对合约本身及其执行环境建立着色Petri网模型,并引入攻击者模型来考虑合约遭受攻击的情况。通过运行模型以验证合约存在交易顺序依赖漏洞,最后基于Remix平台在以太坊网络中证实结论的正确性。     

具有预防维修策略的两个不同型部件组成的冷贮备系统的可靠性分析

研究了具有预防维修策略的两个不同型部件组成的冷贮备系统.所谓预防维修策略是指当工作部件的工作时间达到指定时间T系统尚未故障时则立即对工作部件进行预防维修,经预防维修,部件恢复如新.利用补充变量的方法,求出了系统的可用度和故障频度的Laplace变换.     

两株产纤维素酶细菌的分离和筛选

从林区土壤中分离能够分解纤维素的细菌菌株共15株,采用刚果红染色的初筛平板获取透明圈较明显的菌株8株。在此基础上,进行液体培养并测定酶活,得到2株酶活较高的菌株,分别编号为X18和X10-1-2。这两株菌均为G( )、形态杆状、可产芽孢、好氧,初步鉴定为芽孢杆菌属的两个不同种。     

基于完全样本的两参数Weibull分布的参数估计

结合概率图、数值计算方法及Monte-Carlo法给出了在完全样本下两参数Weibull分布参数极大似然估计(MLE)的数值解和区间估计的枢轴量,最后针对具体实例利用随机模拟实现了极大似然估计和区间估计,效果良好.