刺纹车轮虫 18S rDNA 克隆与序列分析

首次对刺纹车轮虫(TrichodinacentrostrigataBasson,VanAs & Paperna, 1983)进行了 18S rDNA 的克隆测序并分析，研究结果显示：刺纹车轮虫是一种具有辐射状中央颗粒的淡水车轮虫，具有相对较高的 GC 含量而位于分子系统树的顶枝，它与海水环境中的车轮虫具有较高的序列相似性及较近的遗传距离从而聚为一枝。研究提示刺纹车轮虫具有较强的宿主适应性，在系统进化中分化较晚并与海水种类具有较近的亲缘关系；此外，车轮虫的同源性与 18S rDNA序列相似性、遗传距离具明显相关性，GC 含量与分子支序树分枝具有明显相关性。
     

以系统思想推动部队党委决策的科学化

着眼贯彻习近平主席的指示精神,努力实现决策的科学化,部队党委应构建可靠的信息系统、强大的咨询系统、高效的决断系统、有力的纠错系统,从而使自身职能作用得到充分发挥,不断增强新世纪新阶段我军履行历史使命的能力。     

基于马氏距离的二元退化可靠性分析

为解决二元退化产品可靠性建模困难,提出了基于马氏距离(Mahalanobis distance,MD)的二元退化产品可靠性分析方法。首先引入MD,将二元退化数据降维至一元MD,并采用蒙特卡罗方法确定MD失效阈值;然后分别采用了Wiener过程的基本模型和3个具有随机参数的Wiener过程模型进行退化建模,运用贝叶斯方法进行参数估计,并通过模型验证、分位数图(quantile-quantile plot,QQ图)和改进的留一法交叉验证等模型选择方法综合判断确定最优模型。最后采用裂纹增长数据实例验证了所提方法的有效性。     

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

一种立体织机平行打纬机构的设计与优化

针对多层织物织造过程中,各层纬纱打纬力需保持一致以及需要减少钢筘与纱线之间摩擦的要求,提出八连杆平行打纬机构,并根据工艺要求对打纬机构进行优化。以打纬机构的主轴转动140°时,筘座在后心位置处的近似静止位移Δs最小为优化目标,通过Matlab软件分析确定设计变量,优化钢筘在后死心位置的近似停留时间。运动学仿真结果表明,优化后的打纬机构不仅保证了钢筘的打纬动程和其在后死心处的静止时间,而且增大了钢筘的惯性打纬力,有利于厚重织物的打纬。     

基于Dempster-Shafer证据理论的矿山遥感分类

本文分析了矿山用地的特点,利用Dempster-Shafter证据理论用信任区间表示判决结果的特点,计算地类不确定性分布图,以CBV为最大划分像元归属类别原则对遥感图像上的矿山用地进行分类.实验结果表明,D-S证据理论用于矿山用地分类的精度高于最大似然方法的精度.     

方柱截面驰振分析的能量方法

针对驰振Den Hartog判据的局限性,发展了驰振的能量分析方法:应用CFD动网格技术,计算截面做强迫简谐振动时气动力输入结构的能量大小,判断截面是否具备发生驰振的可能.以方柱截面为主要研究对象,分别通过Den Hartog判据和能量分析方法判断了其不稳定驰振区域,并对两种方法的计算结果进行比较.在验证能量分析方法可靠性的基础上,进一步分析了振动频率、振幅、来流风速对气动力输入能量的影响,确定了方柱截面驰振的最大振幅及抑制振动所需的最小阻尼比.研究结果表明:Den Hartog判据和能量分析方法的结果较吻合,能量分析方法能够用于评判截面的驰振稳定性能.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

定逆序数的n元数码置换个数的一种方法

一个确定的n元数码的排列,其道序数是不难求得的;反之,“已知逆序数,求有多少个n元置换”的问题要复杂得多。从最小数码的位置着手,充分利用逆序数是定数,给出一种解决此问题的新方法——最小数码定位法。此法通俗易懂,由此得到了逆序数为k(k=1,2,3……c_n~2)的n元数码的置换个数的一个递推公式:q_k(n)=1+q_1(n-l)+q_2(n-1)+q_3(n-1)+…+q_k(n-1)。