封闭群东方田鼠的病理生物学特征观察

在野生动物进行实验动物化过程中 ,制定微生物控制的标准 ,可以采用两种方法 :(一 )从野生动物的各种器官组织 ,对各类病原体进行逐一分离 ,制定微生物控制的标准 ;(二 )先对野生动物进行病理学检查 ,全面了解在正常饲养繁殖条件下 ,动物各器官以及各种生理状态下它们的病理变化 ,根据病理变化的特点 ,筛选病原体。采用第一种方法 ,较盲目 ,费时。用第二种方法 ,一方面可以了解动物的病理生物学特点 ,积累基本的生物学数据 ;另一方面 ,可以根据病变的程度与特点 ,估计和预测可能的病原体的种类 ,达到筛选病原体的目的。通过对封闭繁殖的东方…     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.     

三聚氰胺结构的理论研究

采用Materials Studio软件中的DMol3模块对三聚氰胺结构进行了理论研究,获得了分子的几何构型、振动频率及各原子的电荷分布.在结构优化方面,三聚氰胺并不是平面分子,属于C1对称结构.在结构优化的基础上,比较了三聚氰胺的理论计算振动光谱与实验光谱,并对振动频率进行了确认.电荷分布方面,三聚氰胺分子上的碳原子易得电子为亲核试剂进攻点,而胺基上的氮原子因含孤对电子是亲电反应中心.     

供应链期权合同分类综述

由于市场需求的不确定性,零售商的订购策略和供应商的供给策略都将面临较大的风险;设计一种能够让双方共同承担风险的策略是理论界和实业界的一个难题,而期权因其弹性被学者们所青睐,期权合同是实现供应链协调、抵御风险和共享收益的一种形式;文章介绍了供应链期权合同的重要性,并对供应链期权合同进行了简单的分类,在此基础上进行综述研究,最后提出了供应链期权合同未来的研究方向.     

资本结构对公司绩效影响的研究——基于2007年沪深两市A股上市公司的研究

以我国2007年沪深两市的A股上市公司为研究对象,首先我们为避免指标选取混乱,用主成分分析方法构造出了一个公司综合绩效指标,然后进行实证分析.实证结果发现资本结构对公司绩效有重要影响,即资产负债率对公司绩效综合指标显著正向影响,同时我们按照债务的期限和是否需要付息进行分类,发现短期负债对公司综合绩效具有正向作用,而长期负债具有负向作用,无息负债和有息负债对公司的综合绩效均具有正向作用.而之所以有息负债对公司的综合绩效具有正向作用主要是因为有息负债结构里包括短期借款.     

直齿圆锥齿轮齿根动应力有限元分析

基于有限元分析及瞬态响应特性分析理论,将ANSYS软件和Pro/Engineer软件相结合,利用数据表进行阶跃式施加动载荷,分析了直齿圆锥齿轮在计其轴向力在内的动态载荷作用下齿根复杂的应力状态。得出了特定工况下完全齿及部分齿的齿根等效弯曲动应力的分布区域和变化规律;将相对精确的有限元解与传统计算方法的解进行比较,得出了完全齿有限元解的精确性、传统计算方法的实用性及部分齿有限元解的不可靠性的结论。     

增加光子奇(偶)对相干态的非经典特性

构造了增加光子奇(偶)对相干态并用数值模拟方法研究了它们的非经典性质.结果表明,增加光子奇(偶)对相干态都具有光子统计的亚泊松分布以及反聚束效应等非经典性质,是新型量子光场.在奇(偶)对相干态的两个场模上增加光子,都可以增强光场光子统计的亚泊松分布特性.     

层次分析法在雷达模拟器标绘评估中的应用

根据国际海事组织关于雷达模拟器标绘评估的要求,分析了目前标绘评估方法的不足和层次分析法在评估中的适用性.提出了标绘评估标准的层次结构和基于层次分析法的标绘评估方法,实际应用表明,该方法能对雷达模拟器标绘训练进行比较客观的评估,在一定程度上弱化了评估过程中主观判断的影响.     

基于土地利用变化的城市规划环境影响评价

城市规划的环境影响具有显著的不确定性,难以定量评价。该文将社会经济活动落实到空间网格上,以土地利用变化表征城市规划的实施,集成情景分析和Monte Carlo技术来模拟土地利用变化,并结合不确定性分析技术构建了城市规划环境影响的定量评价方法。对大连市发展规划的地表水环境影响评价进行了方法应用,识别了规划年主要河流的环境风险、环境压力、极端环境影响、关键污染物和关键污染源。该方法可以系统识别城市规划环境影响的不确定性并定量评价其影响,为科学规划提供决策支持。     

大数据哈希学习:现状与趋势

随着信息技术的迅速发展,各行各业积累的数据都呈现出爆炸式增长趋势,我们已经进入大数据时代.大数据在很多领域都具有广阔的应用前景,已经成为国家重要的战略资源,对大数据的存储、管理和分析也已经成为学术界和工业界高度关注的热点.收集、存储、传输、处理大数据的目的是为了利用大数据,而要有效地利用大数据,机器学习技术必不可少.因此,大数据机器学习(简称大数据学习)是大数据研究的关键内容之一.哈希学习通过将数据表示成二进制码的形式,不仅能显著减少数据的存储和通信开销,还能降低数据维度,从而显著提高大数据学习系统的效率.因此,哈希学习近年来成为大数据学习中的一个研究热点.本文对这方面的工作进行介绍.