基于动态部分缓存共享机制的改进RED算法

为了解决Internet中网络业务流量不断增长而引发的网络拥塞问题,采用部分缓存共享机制对随机早期检测算法进行改进。根据网络节点缓存资源实时使用情况模糊动态调整丢弃阈值,结合采用比例调度算法,提高了网络共享资源的使用效率,保证了不同网络业务的服务质量。仿真试验结果表明,改进RED算法可以提高网络节点的成功转发率,改善关键业务的延迟指标,具有更好的拥塞控制性能。     

活性污泥基因组DNA快速提取新方法及其指纹分析

建立了从活性污泥中快速提取基因组DNA的新方法,过程包括粗提与精制两个步骤,简化了繁琐的提取程序,提高了提取效率．用该方法提取的基因组DNA做模板,进行扩增核糖体限制性酶切片断分析（ARDRA）及核糖体基因间区序列分析（RISA）,均获得了理想的多态性指纹图谱;采用两对特异性引物（鞘氨醇单胞菌属和氨加氧酶基因）对所提污泥基因组DNA进行扩增,均获得了正确的PCR产物．该方法提取的污泥基因组DNA不但适用于研究污泥系统中菌群多样性分析,而且还可以对特定基因进行跟踪监测。     

基于统计分析的绩效评价方法研究

对绩效进行评价,指标的层次结构及其权重的确定直接影响评价指标体系的实用性和评价结果的客观性与科学性．为确保分析结果客观、科学,在分析了层次分析法分层和权重确定时存在不足的基础上,提出一种新方法．首先,运用统计分析中的因子分析方法,为指标进行分层归类;其次,根据因子分析中子因子在主因子上的载荷,确定各个子因子在其主因子上的权重值;再次,根据子因子在其主因子上的权重值,并结合各主因子在总目标（一级指标）上的贡献率,确定出各个子因子在总目标上的权重值;最后,通过实例证明了方法的实用性．     

基于VB的计算机考试复习系统的设计与实现

介绍了基于Visual Basic +Mirosoft Acess计算机考试复习系统的设计和实现,解决了数据库设计、操作过程等方面遇到的关键问题:登陆功能的实现,在大的总数据库基础上自动创建新的、能快速使用的数据库和表的实现,实现了试题的任意编辑和自动组卷,从而最大程度地加快了系统的速度和严密性.     

基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.     

基于GC-MS的小青龙汤挥发性成分研究

探讨小青龙汤组方药材组成复方前后挥发油成分和比例的变化.采用枟中国药典枠挥发油测定甲法提取小青龙汤复方、组方中含挥发油的单味药(麻黄、桂枝、细辛、干姜、五味子)及各单味药的阴性对照处方的挥发油,并采用GC-MS联用技术对其进行分析比较,应用峰面积百分比法计算相对百分含量.从小青龙汤中共鉴定出80个挥发性成分,其中百分含...     

国际临界带研究发展回顾与美国临界带研究进展介绍

基于对临界带国际发展态势的分析,梳理了临界带的概念;回顾了国际临界带研究的发展历程;并重点对美国在临界带研究方面的进展及其已经部署的6个临界带观测站进行了详细的介绍。     

信息可视化和可视分析：挑战与机遇——北戴河信息可视化战略研讨会总结报告

由天津大学软件学院发起并召集,东北大学秦皇岛分校和燕山大学承办的信息可视化战略研讨会于2012年6月9-10日在北戴河成功举行．本文总结了此次会议的讨论内容和达成的共识,对当前信息可视化和可视分析领域的挑战和国际上这方面的研究方向做了大致的分析,并对今后信息可视化和可视分析的大方向提出一些建议,以及对具体行动提出一系列倡议．     

船舶运动与受扰Kalman估计精度的统计分析

考察船舶水动力参数在标称值附近按均匀分布发生随机变化时,船舶纵向运动姿态及受扰Kalman估计的统计性能.针对某船,在5级海情,18节航速及45度航向常规工况下,当船舶水动力系数按均匀分布发生士10%、±20%随机变化时,给出船舶姿态及受扰Kalman估计精度的概率建模方法及应用.仿真结果表明,当水动力系数出现摄动时,估计精度服从对数正态分布,平均估计精度与未出现摄动时相比无显著变化.     

基于RBF神经网络的多变量系统PID解耦控制

针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参数,最终实现对系统的智能化解耦控制。给出了BRF神经网络的拓扑结构和算法,并对一组二变量强耦合时变系统的控制过程进行了计算机仿真,结果表明:基于BRF神经网络的PID控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该设计方案使得解耦后的多变量系统具备了良好的动、静态特性。