杭州蜡梅品种资源调查分类及园林应用

对杭州地区的蜡梅（Chimonanthus praecox Link）品种进行了全面调查,根据花部形态进行了分类研究。结果发现,杭州地区目前栽培的蜡梅品种有65个。按照内被片紫纹的多少分为3个品种群,分别为乔种品种群（Ch. praecox Intermedius Group）、素心品种群（Ch. praecox Concolor Group）和红心品种群（Ch. praecox Patens Group）,同时编制杭州蜡梅品种检索表。此外,分析了蜡梅在杭州园林中的应用形式,提出在当今杭州城市绿化建设中,应多选用优良品种,充分发挥蜡梅的植物造景功能和文化功能。     

浙江红花油茶茶油中脂肪酸主要成分分析

对浙江红花油茶茶油中脂肪酸性状的组成变化进行了研究,结果表明各产地油茶茶油中脂肪酸组成的单株间变异主要可分为3类:硬脂酸、亚油酸、亚麻酸、花生酸变异系数较大,其次为棕榈酸,油酸的变异系数最小.亚油酸、亚麻酸、花生酸在产地间差异不显著,硬脂酸和油酸在产地间差异显著,棕榈酸在产地间差异极显著.     

东昆仑金水口南变余辉长岩地球化学及锆石定年

目的 限定东昆仑造山带在新元古代Rodinia超大陆裂解的时限.方法 依据主、微量元素地球化学判别变余辉长岩的构造属性,并通过LA-ICP-MS对其中的锆石进行U-Pb测年.结果 变余辉长岩富集大离子亲石元素,轻稀土元素(LREE)及高场强元素(Nb,Ta)弱亏损,形成于较典型的大陆裂谷环境;U-Pb锆石测年结果显示,变余辉长岩形成年龄为(796±41)Ma(MSWD=0.47).结论 东昆仑造山带在新元古代裂解的时间为(796±41)Ma(MSWD=0.47).     

广义Hirota-Satsuma耦合KdV方程的对称及应用

将广义Hirota - Satsuma耦合KdV方程作为研究对象,首先借助古典Lie点对称法研究了它的对称群理论,并且利用对称群的思想得到了四组新形式的精确解;其次,探讨了该方程允许的全部四阶对称;最后,作为对称在物理上的重要应用,还进一步地分情形给出了它的五条守恒律.     

生物可降解高分子形状记忆合金的研究和进展

高分子形状记忆材料近年来吸引了许多研究者的目光, 因其低廉的成本、优异的加工性能、良好的回复性、多变的力学和物理性能等优势迅速地发展起来. 但随着石油紧缺和全球暖化等问题, 开发绿色、可降解的生物高分子形状记忆材料成为新的发展趋势. 其中, 绿色材料聚乳酸以其优异的力学强度、生物降解性和生物相容性, 在可降解的生物高分子形状记忆材料的研究和应用方面有很大的发展前景. 本文主要就生物可降解高分子形状记忆材料的发展现状、形状记忆机理、材料选择和国内外最新研究进展等进行了介绍、评述和展望.     

基于空间群P3对称性的一种新型三维编织材料

用点群S₆ 对应的对称操作推导出一种新的三维编织几何结构单胞. 根据空间群 P3 描述的对称性, 对新的单胞进行对称变换获得了一种新的三维编织几何结构, 研究 了这种三维编织几何结构可行的编织工艺. 通过建立其几何分析模型, 预测了对应三 维编织材料的纤维体积百分含量及其变化趋势.     

图的局部连通性与上可嵌入性

研究局部连通图中支撑树的变换. 给出L.Nebesk定理的一个新证明, 并将其推广得到一类新的上可嵌入图.     

IPv4-IPv6过渡技术下基于CIDF的入侵检测系统研究

随着互联网下一代协议IPv6的应用越来越广泛,IPv4和IPv6之间的过渡技术将被大量使用,这势必会对网络安全提出新的挑战.传统的入侵检测系统主要检测对象是IPv4协议下的数据,针对过渡时期隧道技术中所存在的安全隐患,提出了一个实际可行的基于CIDF框架的入侵检测系统的设计方案.通过先期对网络中数据包的高速捕获,从中识...     

Schr(o)dinger方程各向异性有限元超收敛分析

讨论了在半离散格式下的各向异性双线性元对Schr(o)dinger方程的逼近.首先利用该单元的特殊性质,在没有利用对网格正则性和拟一致假设的条件下得到了与传统方法相同的超逼近性质,然后基于插值后处理的技巧,构造出合适的插值算子,得到了整体超收敛的结果.     

基于ZigBee网络的心音无线检测系统设计

针对众多连线的心音检测仪给病人带来心理上的干扰问题,介绍了基于Z igBee的无线传感器网络在心音信号传输中的应用,设计了一种心音无线检测系统,包括心音传感器、信号预处理、A/D转换电路、网络节点、检测基站和数据采集及自动分析部分.根据心音信号属于非平稳信号的特点,提出了基于复杂度的心音分析方法.实验结果表明,本系统能够对心音信号进行实时采集和有效传输,基于复杂度的算法能够成功地从心音信号提取S1和S2,并获取了3项医学指标:心率,第一心音与第二心音幅值比(S1/S2)和舒张期与收缩期时限比(D/S),初步实现了心音信号的自动识别.