天津滨海地区3种典型土壤水分物理特性

采用压力膜仪法测定滨海地区盐渍土、吹填土和种植土3种典型土壤水分特征曲线,并用VG模型进行参数求解与曲线拟合.结果表明:VG模型能够较好地拟合天津滨海地区3种典型土壤的水分特征曲线,残差平方和较小.低吸力阶段,吹填土含水量最高,下降速度最快;高吸力阶段,吹填土的含水量介于盐渍土和种植土之间.心土层(20～40cm)、底...     

基于复数FastICA算法的盲多用户检测

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于复数FastICA的盲多用户检测算法.该算法首先利用复数FastICA算法的快速收敛特性来提高多用户的分离速度,同时利用信号的相关函数对复数FastICA算法引起的幅度不确定性和相位不确定性进行了修正,最后将所提出的改进算法与复数自然梯度学习算法(CNGLA)进行仿真比较.结果表明,相比于传统的自然梯度算法,所提算法不仅收敛速度较快,而且具有更低的误码率,另外随着接收天线的增多,信号的分离效果会更好.     

基于转录本组和蛋白质组数据的日本血吸虫候选疫苗分子序列的预测和分析

预测了可能模拟致弱疫苗免疫保护性效果的日本血吸虫抗原分子,为实验鉴定抗日本血吸虫候选疫苗分子提供基础.实验基于已发表的辐照尾蚴转化的童虫的特征性转录本组(曼氏血吸虫)和蛋白质组(日本血吸虫)序列,用BLASTP算法等搜寻来源于正常日本血吸虫童虫和成虫的转录本组和蛋白质组中的序列;应用在线软件、相关数据库及文献对这些序列进行序列注释分析.结果获得了与辐照尾蚴转化的童虫特征性表达的分子同源或一致的日本血吸虫序列131条,它们较高比例地出现在正常童虫高表达的分子集类中;进一步文献分析预测得到了52个日本血吸虫候选疫苗分子,它们的序列特征与存在于血吸虫体被的一些分子和已知的抗血吸虫疫苗分子的相类似.用数据挖掘技术获得了一批日本血吸虫候选疫苗分子,为进一步实验研究奠定了基础.     

不同维分数阶系统的无源同步控制

为解决不同维分数阶Lorenz 系统的无源同步控制问题,根据分数阶系统稳定性理论和无源控制理论, 设计了新的主动控制器和无源控制器,实现了不同初始条件下不同维分数阶系统的无源同步。该方法将同维 整数阶混沌系统的无源同步控制方法拓展到阶次小于1 的不同维分数阶系统,数值仿真验证了所设计控制器 的快速性和可行性。该方法可使驱动系统与响应系统的状态变量保持运动轨迹一致,控制方法具有针对性且 控制速度较快。     

茶皂素对蚯蚓、小菜蛾及枯萎病原真菌的急性毒性研究

为考察茶皂素灭杀害虫效果和对枯萎病原真菌的抑菌能力,采用浸液杀虫法和土壤杀虫法测定不同浓度的茶皂素对于蚯蚓的急性毒性效应;采用叶片药膜法考察茶皂素对小菜蛾拒食效果与毒力效应,采用平板法考察茶皂素对于枯萎病原真菌的抑制作用.试验结果表明,浸液杀虫法灭杀蚯蚓的有效茶皂素浓度为0.3 mg/mL,土壤杀虫法7 d内的LD50为0.8 mg/mL;茶皂素对于小菜蛾主要是拒食作用;高浓度试药(>0.39 mg/mL)的茶皂素对枯萎病原真菌有一定的抑制作用.     

基于状态观测器的超混沌同步保密通信

基于状态观测器的思想,提出了解决超混沌系统同步问题的新方法,将该同步方法应用于保密通信.由状态观测器的构造可以看出该方法对原系统没有特殊的要求,不需要计算Lyapunov指数,避免了计算的复杂性;同时可以根据需要选取不同的加密函数,只要保证加密过程可逆即可.通过对超混沌Lorenz系统的分析和数值模拟研究结果显示该方法提高了保密性能,被加密的信息信号可以较好地被恢复,可以用于通信和信息处理方面.     

基于集料破碎面模型的母岩分档破碎

针对母岩破碎前的处理工艺现状,根据母岩破碎后新鲜破碎面的变化规律,并考虑不同颗粒形状的差异性,通过建立数学模型,从理论上证明对母岩材料进行分档破碎的可行性,并根据算例得出不良母岩分档筛分破碎的筛孔控制范围。研究结果表明：实际生产中,可据此建立相应的破碎控制系统,得出各档集料破碎前后的要求粒径和筛孔,从而有效提高路用集料生产质量,同时达到资源利用最大化、能源利用最小化的目的。     

柠檬酸络合法制备ZnO粉体及表征

以硝酸锌为起始原料,柠檬酸为络合剂,采用溶胶-凝胶法制备了高纯度氧化锌粉体.通过X射线衍射仪,扫描电镜,激光衍射粒度分析仪等对粉体的晶相组成、形貌及粒度分布等进行了表征,并且对柠檬酸与Zn2+络合反应的机理进行了分析.结果表明:采用柠檬酸络合法在450℃即可制备出六角纤锌矿结构的ZnO粉体材料;在550℃下制备的粉体结晶度较高,形状较规则,粒径分布较窄,集中分布在0.5-1.2μm.     

变分不等式的修正松弛混合最速下降法

本文主要研究具有K—Lipschtz和η强单调性质的经典变分不等式问题,通过几个基本性质和Hilbert空间的性质给出了一类松弛混合最速下降算法,并且证明了该算法的强收敛性。     

基于改进经验模态分解和支持向量机的短期风速组合预测

为更精确地进行风速预测,提出一种利用带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法和蝙蝠算法(bat algorithm,BA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的组合短期风速预测方法。首先用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解,得到一系列不同频率的子序列;其次,使用BA-SVM组合模型预测对分解后的各个子序列分别进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加得到风速预测值。仿真结果表明,该模型提高了预测精度,减小了误差。