海洋真菌液体发酵产淀粉酶的研究

研究了分离自乐清湾红树林的1株海洋真菌(真菌#34)液体发酵产淀粉酶的条件．结果表明,最优培养条件为:培养时间95 h、培养温度30℃、起始pH值5．8、盐度1(即天然海水);最优培养基配方为:淀粉3 g、麸皮14 g、酵母膏6 g、KH_2PO_4 0．5 g、MgSO_4·7H_2O 0．4 g、海水1000 mL．     

支持垂直引导进近的多星座RAIM算法

为了充分利用未来的全球导航卫星系统(GNSS)中多星座多频点的卫星信号,使接收机自主完好性监测(RAIM)技术能够用于垂直引导进近(APV)飞行阶段,提出了一种基于双星故障假设的多星座RAIM算法。算法将全部可见卫星分为3组,分别计算定位解,对3个分组定位解加权平均作为最终的定位解,通过迭代寻找最优加权因子,使得在满足定位精度要求的前提下极大化算法的可用性。仿真结果表明:该算法能够以100%的可用性支持APV-Ⅰ飞行阶段,以高于99%的可用性支持APV-Ⅱ飞行阶段。     

Rough集-神经网络系统在信息融合目标识别中的应用

研究了Rough集和神经网络方法在信息融合目标识别中的应用 .提出将神经网络学习机制引入到Rough集系统 ,同时通过Rough集的条件和决策属性构造神经网络结构 ,并针对三种不同谱段下的三种不同目标图像进行了实验 ,试验表明 ,Rough集 神经网络相结合的识别算法的识别率要明显高于单独使用一种融合算法的识别率 ,训练时间也大大缩短 .     

基于J2EE构架的药物与靶点综合数据库及其查询系统（DTDB）的设计与实现

本文扼要介绍了作者收集、整理目前已发现的所有药物及其作用靶点的相关信息,并整合现代分子生物、药物、化学等的最新进展,采用业界领先的Java的j2ee框架,建立一个综合的数据库系统的过程。同时在该综合数据库系统的基础上,嵌入药物分子和靶点的对接技术,使得我们的系统除用于一般的药物分子和靶点查询之外,还能实现基于分子反向对接的虚拟筛选和通过药物分子寻找其作用的潜在蛋白靶点。本数据库暂时只能本机访问,对外访问地址尚在建设中。     

基于多源数据融合的冰雪条件下车速变化关联性分析

基于多源数据融合,利用关联规则分析中的Apriori算法研究天气条件、路面条件、养护作业等因素与车速变化的关联性,通过速度降低与回复现象有效评估冬季道路养护的效益.结果表明:车速变化与能见度、路面条件和降雪量具有较强关联性,与湿度、风向、工作日、节假日和流量没有相关性.通过数据挖掘技术将存储的多源数据转化为有效的知识和信息,从而可为冬季道路养护提供有效的决策支持.     

超临界流体技术在PET解聚中的应用

研究了ＰＥＴ在超临界甲醇中的解聚行为及温度、压力和反应时间对ＰＥＴ解聚率的影响,发现ＰＥＴ在超临界甲醇中可迅速地完全解聚。红外光谱检测解聚产物是纯度很高的对苯二甲酸二甲酯（ＤＭＴ）单体和乙二醇。     

基于四元数的空间全方位算法研究

基于误差四元数的概念,研究了四元数扰动对姿态角和四元数转换精度的影响,提出了姿态角和四元数的全方位转换算法.该算法将姿态角和四元数的转换范围由-90°~90°的传统转换空间拓展到-180°~180°空间,使基于全角度算法的姿态控制比非全角度算法有抗扰动的能力,并通过论证和仿真证明了算法的正确性.     

位相共轭及色散补偿孤子通信系统的误码率

终端位相调制及正色散补偿是光孤子系统中的一种新的传输控制技术，本文首次对系统参数对误码特性的影响进行了分析，发现恰当地选择系统的光纤色散参数，终端散补偿因子以及传输速率能使系统的误码率达到最低。     

加强机关事业单位工会组织规范化

就机关事业单位工会组织的规范化,论述了要以强化民主管理工作为重点的规范化建设,全面提高其工作水平,促进机关事业单位的决策科学化、民主化和民主政治建设,调动干部职工的积极性、创造性,增强机关事业单位凝聚力,推动各项工作圆满完成.     

Improved Approximate Minimum Degree Ordering Method and Its Application for Electrical Power Network Analysis and Computation

Electrical power network analysis and computation play an important role in the planning and operation of the power grid, and they are modeled mathematically as differential equations and network algebraic equations.The direct method based on Gaussian elimination theory can obtain analytical results. Two factors affect computing efficiency: the number of nonzero element fillings and the length of elimination tree. This article constructs mapping correspondence between eliminated tree nodes and quotient graph nodes through graph and quotient graph theories.The Approximate Minimum Degree(AMD) of quotient graph nodes and the length of the elimination tree nodes are composed to build an Approximate Minimum Degree and Minimum Length(AMDML) model. The quotient graph node with the minimum degree, which is also the minimum length of elimination tree node, is selected as the next ordering vector. Compared with AMD ordering method and other common methods, the proposed method further reduces the length of elimination tree without increasing the number of nonzero fillings; the length was decreased by about 10% compared with the AMD method. A testbed for experiment was built. The efficiency of the proposed method was evaluated based on different sizes of coefficient matrices of power flow cases.