函数S-粗集与它生成的F-遗传规律

利用函数S-粗集,给出系统粗规律的F-生成, F-遗传概念,给出了系统粗规律的F-遗传特性;提出了系统粗规律的F-遗传特性定理,系统粗规律的F-遗传依赖于属性集α上的属性补充，并提出了系统粗规律的F-遗传的属性特征定理.利用这些讨论,给出了依赖于F-遗传的规律挖掘.     

一种基于关联规则的搜索引擎结果聚类算法

提出一种搜索引擎结果的聚类方法，采用关联规则方法确定网页文档中的显著短语，并把这些显著短语作为对相应聚类的描述，聚类中包含的文档就是显著短语所关联的文档，然后对形成的聚类按照相关度分数进行排队，最终把结果展现给用户.     

粗糙图与它的结构

将粗糙集理论和传统图论相结合，给出基于粗糙集思想的传统图的等价定义及粗糙图的定义，并进一步给出了粗糙图的矩阵表示及粗糙图的粗糙性分析．粗糙图推广了传统的图论结果，是可用于不确定性问题研究的图，它是分析系统粗特征的有效新工具．     

机器人足球识别算法研究

在基于YUV色彩空间上采用混合方法进行颜色分类基础上，提出了一种基于种子填充的新目标机器人搜索算法——二分搜索法，从而明显减少了识别过程中的计算量。通过在F180机器人足球系统上的试验，证明此方法是有效的，可以在保证识别精度的前提下，快速识别机器人。     

本生烟组织培养及遗传转化体系的建立

本文研究了通过农杆菌侵染获得本生烟(Nicotiana benthamiana)转基因植株的方法。将本生烟中上部叶片消毒后切成5mm×5mm左右的小块作为外植体,在含有6-BA(3mg/L)和NAA(0.2mg/L)的MS培养基中培养2~3d,用含有表达载体的农杆菌侵染后共培养3~4d,转入含有6-BA(3mg/L)、NAA(0.2mg/L)和卡那霉素(100mg/L)的MS培养基中培养2~3周。将外植体边缘产生的愈伤组织和芽点转移到只含有卡那霉素(100mg/L)的MS培养基中继续培养,2周后分化出大量不定芽。继续培养2周,当芽长1~3cm时,将芽转移到含IBA(0.1mg/L)的MS培养基中分化生根,得到再生植株。当再生植株高8~10cm、根长4~5cm以上时,移栽到经过灭菌的营养土中。通过实时荧光PCR扩增,从获得的植株中检测35S启动子和NOS终止子外源基因片段,判定所得的植株的确为转基因植株。最后对本生烟组织培养中应该注意的问题进行了讨论。     

发达国家教师专业化的经验及对我国的启示

教师专业化是现代教育发展的必然要求。发达国家在积极推进教师专业化水平方面,为我们提供了有益的经验和启示:一是重视教师专业化的发展;二是提高教师在职培训的成效,使教师在职培训不断走上制度化的轨道;三是严把教师入口关。     

ATO包覆TiO2导电粉中锑的作用行为以及煅烧温度对导电性的影响

本文以五水四氯化锡(SnCl4·5H2O)、三氯化锑(SbCl3)和超细二氧化钛粉为主要原料,采用共沉淀的方法,通过在TiO2表面包覆ATO制备导电TiO2.系统研究了ATO包覆TiO2导电粉中Sb的行为,以及对导电性的影响.Sb在ATO中,一部分以替代原子进入了SnO2晶格中,一部分富集、偏析于SnO2的表面,并随着掺杂量,煅烧温度的改变,表层的元素发生变化,本文中给出了定量的分析;Sb在ATO表层中的价态是一个非常复杂的问题,Sb5+、Sb3+的比例随着Sb的掺杂量、煅烧温度不同而改变,并影响其电阻率.     

粒子群优化算法及其应用

粒子群算法是一种群体优化算法,详细介绍了粒子群算法的基本原理、参数选择及其应用领域.     

低温锻炼对野生型colombia拟南芥在渗透胁迫下的适应性初探

本文探讨了低温锻炼后野生型colombia拟南芥在渗透胁迫下的适应性，结果表明：低温处理的材料POD酶活性和游离脯氨酸含量明显高于未低温处理材料，并且SOD酶活性维持相对的稳定性，具有相对较强的适应性。     

动态混合型SMC+Turbo MIMO解调算法

递归蒙特卡洛（Sequential Monte Carlo，SMC）算法是一种有效降低算法复杂度的次优化算法，该算法嵌入到迭代Turbo接收机中可形成低复杂度、高解调性能的SMC＋Turbo MIMO解调接收机．该文针对该解调接收机中的混合型SMC MIMO解调算法，运用动态化参数进行改进．仿真结果表明，动态混合型SMC＋Turbo MIMO解调算法可以在不增加算法复杂度的基础上有效地提高一般混合型方案的性能．