网络课程学习系统的建模研究

利用Rational公司提出的统一建模语言(UML),研究了其建模在网络学习系统中的应用,着重从实现的角度,提出建立学习系统的方法、思路,研究性地对学习系统的建模结构做了分析,时于开发具有重用和共享学习资源的个性化学习系统.在理论和方法上具有积极的意义.     

具有风险规避者加盟的供应链线性转移支付契约机制研究

提出了具有风险规避者加盟的供应链协作线性转移支付机制。证明了零售商的风险规避效应在一定范围时,转移支付契约能够协调供应链,并进一步证明了供应商提供的奖惩因子要大于零售商为风险中性时的奖惩因子,同时确定了零售商为获得正激励的最低销售区间。随着零售商的风险规避效应增大,供应链越难协调。     

淮北淤土不同利用方式下土壤有机碳组分的变异

分析了安徽省淮北地区不同利用方式(农地、林地、荒地)下土壤总有机碳、可 溶性有机碳和微生物量碳的含量及其剖面分布.结果表明:土壤剖面上,总有机碳、可溶性 有机碳和微生物碳含量在表层土壤中最高,均呈随着土层深度加深而递减的趋势;可溶性有 机碳、微生物量碳占总有机碳的比率分别在5.23%-13.45%和3.09%-8.82%之间波动.不同 利用方式对土壤有机碳及其活性组分的含量影响很大,林地土壤总有机碳、可溶性有机碳, 微生物碳含量最高,其次为农地,荒地含量最低;可溶性有机碳占总有机碳比率为林地＜农 地＜荒地,微生物量碳占总有机碳的比率为农地＜林地＜荒地.腐殖酸含量变化与总有机碳具有一致性.     

稀土掺杂锂电池正极锰酸锂的合成及电化学性能

采用X-射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、电池性能测试仪等系统分析了Pechini法合成的LiMxMn2-xO4(M=La,Ce,Nd;x=0,0.02,0.03)的结构、形貌、首次充放电及循环稳定性等.结果表明;除LiCe0.03Mn1.97O4、LiNd0.03Mn1.97O4样品含有微量杂质相(CeO2或Nd2O3)外,其他样品均具有纯的尖晶石型LiMn2O4结构;样品呈规则的球形或近球形,粒径为1.0～2.0μm;采用适量的稀土掺杂可显著提高LiMn2O4样品的首次充放电和循环稳定性能,LiLa0.02Mn1.97O4样品的首次放电容量为123.3 mAh/g,经30次循环充放电后的容量仍保持在112.8 mAh/g,容量保持率为91.5%,远高于相同条件下未掺杂样品的容量保持率.     

纳米ZnO粉体的制备及其影响因素

采用均匀沉淀法，以六水合硝酸锌为原料，尿素为沉淀剂，在不同反应条件下，合成不同晶粒尺寸的纳米氧化锌，用XRD、TEM和BET等方法表征所合成产品的形貌和平衡晶粒度等，讨论不同反应条件对产物性能的影响，并确定最佳反应条件。实验表明，在Zn^2 浓度为0．2mol／L、与尿素的量比为1：4时投料，于124℃搅拌下反尖3．5h，经离心洗涤和超声波处理，粗产物于80℃烘干后，在200℃煅烧3h，所得产物平均粒径为32．8nm，且粒径分布窄、分散性好，产率在85％以上。     

实时动态定位技术在地籍与房地产测量中的应用初探

实时动态（RTK）定位技术是GPS测量技术发展中的一个新突破，以其精度高、速度快、费用省、操作简便等优良特性被广泛应用于国民经济建设的各个测绘领域。RTK定位技术已成功应用于地籍与房地产专业测量的控制测量与碎部测量，并充分展现其先进性、高效性和极其广阔的应用前景。     

全球定位技术与精细农业

介绍了全球定位系统 (GPS)星座的建设与发展及GPS系统的组成 ,阐述了GPS技术的基本工作原理和方法 ,美国对其相关政策的变化及其最新进展情况 ;另一方面 ,从引入数字地球技术和世界可持续发展的战略思想出发 ,介绍了正在兴起的令世人关注的精细农业技术 ,阐明了其思想体系 ,基本技术及实施状况 ,并概述了其在国内外的发展现状和发展趋势 ,以及GPS技术在现代农业中的重要应用和发展前景     

含烃废水中硫化物生物氧化的影响因素

采用填充聚氨酯(FPUFS)载体的上流式生物氧化反应器处理含烃废水中的硫化物,考察了曝气量、水力停留时间(HRT)、进水硫化物浓度、pH值和进水石油烃浓度对硫化物生物氧化的影响。结果表明,在曝气量为300mL/min,HRT为90min,进水硫化物浓度<300mg/L,pH值为6.1～7.8的条件下,硫化物去除率在80%以上。在试验考察的石油烃浓度范围内,反应器对总有机碳(TOC)没有明显的去除效果,石油烃对硫化物去除率的影响不超过5%,但硫酸根转化率随石油烃浓度的增加显著下降。     

PSO算法在电力系统中的应用现状和前景探析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,在简要介绍PSO算法工作原理的基础上,描述了粒子群优化方法在电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面的应用,并对今后可能的应用指出了研究方向．     

一种初值优化的K-均值文档聚类算法

K-均值算法是文档聚类中常用的一种划分方法.近年来,为提高聚类质量,出现了不少优化初始中心的改进算法.该文在基于密度选择中心点算法的基础上,建立了相似度概率模型辅助密度参数的确定,有效减少了参数选择的盲目性.同时,该文提出一种二分快速确定K值最优解的方法.大量实验结果表明,该方法具有理想的效果.