辣椒茎尖离体培养及植株再生

以4个辣椒品种茎尖为外植体，在MS 4mg／L BA 1mg／L IAA 4mg／L AgNO3培养基上诱导不定芽分化，在MS 2mg／L BA 0．1mg／L IAA，MS 0．5mg／L BA 0．1mg／L IAA诱导不定芽茎伸长．结果，平均不定芽诱导率达85％，平均不定芽茎伸长率可达110％，再生植株频率达75％左右．初步实验结果表明：与子叶及下胚轴培养相比，茎尖培养具有成苗率高、基因型不敏感、再生周期短等优势，是解决辣椒组织培养不定芽茎伸长困难，提高再生植株诱导频率的有效途径．     

基于实物期权的竞争与合作情形下战略投资决策分析

考虑市场中两家相同的企业，双方都拥有对某一新产品进行战略投资的机会，其中先投资的企业将获得先发优势．运用实物期权方法，从企业价值最大化的角度分别研究了两家企业在竞争与合作情形下均衡投资点的变化．结果表明，双方在合作情形下的均衡投资点优于在竞争情形下的均衡投资点，其原因是在竞争情形下企业双方对于先发优势的争夺使得均衡投资点从最优投资点前移，导致等待期权未被充分利用，造成了双方企业价值的损失．     

机械基础课中双语教学的实施

通过分析机械设计专业基础课双语教学的特点,提出机械设计专业双语教师应该具有的素质,并通过学生对双语教学的意向及反馈意见,提出了教师应该采取的措施。     

基于MVC的通用型模式的设计与实现

针对单机、C/S和B/S这3种主流结构在MVC模式层次结构上的异同点,提出了对3层MVC模式的表现层进行拓展,加入Model,构建通用型MVC模式的设计方法,解决了在系统开发中这3种结构间转换的难题,提高了系统的可扩展性、可维护性和可复用性,并以大学物理仿真实验为例实现了通用型MVC模式的设计.     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

指标均衡性对评价结果的影响

本文针对一类需要考虑指标间均衡性的决策问题,利用Gini系数,提出了一种新的多目标决策方法。     

外科重症病人的血液流变学比较

探讨外科重症病人血液流变学变化及规律，为外科重症病人治疗提供参考．对入住加强治疗病房的重症病人６０例与１００例正常对照组比较血液流变学指标．结果：外科重症病人的全血高、中、低切粘度，粘弹性，红细胞聚集指数，刚度指数均有显著性差异（Ｐ＜０．０５～０．０１），红细胞压积和血浆粘度无显著差异（Ｐ＞０．０５）．提示：重症外科病人术后早期存在血液粘稠度增高，在临床上应注意补充血容量，维持水电解质平衡，降低血粘度，疏通微循环，改善血液流变性．     

深山含笑和乐昌含笑的抗寒性测定

以3年生和6年生深山含笑和乐昌含笑为试材,通过低温处理,用电导法测定含笑叶片相对电导率．并用Logistic方程拟合求拐点值来估计其半致死温度,探讨其抗寒性。结果表明,经过冬季低温锻炼,除3年生乐昌含笑的半致死温度略高于-10℃外,其余均低于-11℃。深山含笑的抗寒性大于乐昌含笑,且随着树龄的增大、生长地气温的下降,抗寒性增加。在南京地区引种这两个树种成功的可能性较大。     

基于作战仿真的毁伤评估系统

为了提高作战仿真系统毁伤评估的精度,实现作战仿真系统的可用性,研究了一种基于作战仿真的战场目标毁伤评估系统.采用组件化软件设计思想,建立了基于分布式仿真平台的系统架构;给出了系统的体系结构、功能组成和毁伤的处理流程.引入基于武器终点效应/目标易损性的毁伤评估方法,将毁伤评估划分成毁伤机理、终点效应两阶段工程建模,而后建立了目标毁伤评估模型;定义了毁伤模型的接口,给出了模型的处理流程.结果表明,目标毁伤评估系统扩展性好、通用性强、建模难度低、结果可信度高,可对作战仿真环境中的目标毁伤仿真与评估提供有力的支撑.     

多用户正交频分复用系统中的自适应分配算法

提出了一种多用户正交频分复用系统中次最优的自适应载波、比特和能量分配算法．该算法依照最优化算法的分配思想，利用各子载波的瞬时特性，在保证各个用户服务质量(QOS)较好的前提下，通过优选适合发送的时频块，并根据信道状态信息，及时调整其调制等级，达到降低总的发射功率，提高误码性能的目的．仿真实验表明，该算法具有较好的性能．