关联规则挖掘的一种多剪枝概念格方法

多数据源上关联规则挖掘方法,由于各数据节点间相互通信的候选项集数目过于庞大或者挖掘过程需要对数据库进行多次扫描,导致挖掘算法效率不高。研究剪枝概念格(pruned con-cept laffice,PCL)中概念与频繁项集表示关系,定义剪枝格上的导出频繁项集,设计了一个利用多剪枝概念格从多数据源上挖掘近似所有关联规则的算法UMPCL(union algorithm of multiplepruned concept lattice)。利用一个频繁概念表示一些频繁项集以减少挖掘过程中产生的侯选项集数,使用与全局支持度相等的局部支持度对各子概念格进行剪枝,最后融合、剪枝各子剪枝格并提取全局关联规则。理论分析和实验验证表明该算法是有效的。     

微型方直管中液滴的流动与变形

讨论了二相流体在微型管中的流动问题、边界条件与表面浸润现象,给出了微型管中二相流体的输运方程.针对方形微型管道,利用有限差分法给出了输运方程的数值求解方法.模拟了方形直管中单个和多个液滴的流动与变形过程,通过数值模拟结果发现,量纲为一的参数Pe和Ca对液滴的变形有很大影响,随着Pe的增大,液滴的变形急剧增大,当毛细数在0.35~0.50之间时,液滴尾部的曲率逐渐减小,由正值开始变成负值,形成一个凹陷.     

n次积分C-半群的谱映照定理

在C0半群谱映照定理的启发下,得到了n次积分C-半群与其生成元的谱之间的关系.     

关于两类布尔迭代律的注记

给出了SD（TD）-QL蕴涵满足布尔送代律函数方程I（x,y）=I（x,I（x,y））的充要条件,然后在标准理论（[0,1],T,S,N）的框架下给出了布尔送代律函数方程S（a,b）=S（T（a,b）,T（S（a,b）,N（T（a,b））））有解的2个充分条件。     

黑线仓鼠与大仓鼠线粒体DNA控制区全序列SNPs分析

以华北地区大仓鼠和黑线仓鼠为研究对象,运用第三代DNA分子标记SNPs(single nucleotide polymorphisms)技术,研究了其线粒体DNA控制区(mtDNA D-loop)全序列的单核苷酸多态性.结果表明:在黑线仓鼠和大仓鼠种群中共检测到11个单倍型,22个多态位点,其中只有2个是颠换,其余都是转换.不同种群的核苷酸多态性不同,种群内的核苷酸多态性小于种群间的核苷酸多态性.线粒体DNA D-loop全序列适合作黑线仓鼠和大仓鼠的核苷酸多态性和遗传进化关系的分析.     

巨型框筒-钢子框架结构动力特性的参数影响分析

巨型框筒钢子框架结构是一种新型的结构体系,本文以1栋48层巨型框筒钢子框架结构为例,运用Midas软件建立三维空间有限元模型,并进行了模态分析,考查了该结构的自振特性;并改变该结构各构件刚度、质量等关键参数,采用弹性时程分析方法,研究了子结构、巨型框架、核心筒刚度的变化对结构动力特性的影响.研究表明巨型框筒钢子框架结构具有良好的抗震性能,并给出了参数影响规律.     

Volterra积分微分方程的正周期解的多解性

讨论几类具有分布时滞的Volterra积分微分方程正周期解的存在性和多解性问题.利用锥不动点定理,分别获得了这类问题存在正周期解和存在至少两个正周期解的充分条件,推广和改进了已有文献的相关结果.     

HPLC法测定5年及6年生黄芪中黄酮类成分的含量

通过冷浸、回流提取、超声提取法分别对山西浑源 5 a和6 a生黄芪中水溶物、槲皮素,5-O-甲基维斯阿米醇苷和芒柄花素进行了提取分离,并进行了含量比较.采用Zorbax SB-C18色谱柱,以甲醇-0.4%H3PO4(V:V=50:50)为流动相,流速为1.0 mL/min,在254 nm处同时测定了槲皮素,5-O-甲基维斯阿米醇 苷和芒柄花素的含量.结果表明:槲皮素,5-O-甲基维斯阿米醇苷和芒柄花素的线性范围分别为:0.028 0 μg～0.350 0 μg,0.400 0 μg～30.000 0 μg,0.080 0 μg～ 0.600 0μg.回收率分别为:91.25%,111.02%,95.15%.RSD分别为:1.59%,4.28%,1.84%.该方法简便,准确,重复性好,可用于黄芪药材的质量评价.     

HPLC-ELSD法测定黄芪甲苷含量供试品溶液制备方法改进

通过对提取方法、提取时间、D101树脂柱体积、洗涤洗脱条件的选择,改进了HPLC-ELSD法测定黄芪及其复方中黄芪甲苷含量的供试品溶液制备过程,并且建立了新的供试品溶液制备方法:先索氏提取4 h,然后通过D101(直径1.5 cm、柱高12 cm)树脂柱,经碱、稀醇溶液洗涤,乙醇洗脱,蒸干,甲醇溶解成供试品溶液.结果表明本方法操作简便,重现性好,能有效测定黄芪及其复方中黄芪甲苷的含量.     

面向移动协同的扩展式动态环境演算范型研究

针对已有移动协同研究中尚缺乏既能描述移动性、又能描述协作性的演算系统,提出了一种扩展式动态环境演算范型(EMA).在对动态环境演算中的基本概念"环境"进行深入解析的基础上给出其在协同计算情境下的新语义,之后抽取刻画协同行为的基础动作A,并将A作为刻画协作性的基本单位.进而将动作行为理论引入到动态环境演算中,即在动态环境演算的基础上将A作为参与环境演算的基本实体,从而借助已有动态环境演算对移动性的描述能力来刻画移动协同计算的移动性,同时借助A刻画了移动协同中的协作性.最后给出了基于EMA的移动协同行为实例描述.较之经典动态环境演算,EMA弥补了不能刻画移动协同中的协作性缺陷,为移动协同理论框架的完善提供了依据,为移动协同应用的构建提供了一种新的理论基础.