石油降解菌株的分离筛选及降解性能研究

从大庆油田石油污染土壤中分离出8株能够以原油为唯一碳源和能源的石油降解菌株,经鉴定分属假单胞菌属(Pseudomonas sp.)、微球菌属(Micrococcus sp.)、产碱菌属(Alcaligenes sp.)、动性球菌属(Planococcus sp.)和纤维单胞菌属(Cellulononas sp.)5个属。同时对其中石油降解能力较好的两株菌进一步研究了其石油降解特性,发现原油浓度、pH值、N∶P等对菌株的降解能力有较强的影响。     

基于篇章结构相似度的复制检测算法

学术论文的复制检测研究对于知识产权保护和抑制抄袭侵权等行为有重要意义.国内外主要用数字指纹及关键词匹配等技术进行论文的复制检测.为解决目前中文复制检测难题,给出了一种基于篇章结构相似度的中文学术论文复制检测算法及其问题的数学模型.在分析论文篇章结构的基础上,利用数字指纹和词频统计等技术,经编程实现,用于论文的全抄、部分抄袭和拼抄等抄袭现象的初步检测.与基于全文数字指纹和基于全文词频统计的检测方法相比较,更适用于要求较准确的论文复制检测.     

全长人PPAR-γ的表达、纯化与结构确证

目的建立表达、纯化结构完整的全长人PPAR-γ的方法。方法构建pReceiver-B01-PPAR-γ质粒并转化E．coliBL21（DE3）细胞,诱导表达重组蛋白,优化细胞生长条件;利用亲和色谱和尺寸排阻色谱纯化重组蛋白;胶内酶解重组蛋白,用离子阱质谱仪分析二维AgilentHPLC-Chip纯化的酶解片段;基于MS／MS搜索IPI、Swiss．Prot、NCBInr和MSDB数据库,鉴定重组蛋白。结果在优化的细胞生长条件（TB介质、37℃、0．8mMIPTG、诱导3h）,从每升TB中可获得280mg重组蛋白;两步纯化后,获得176mg、纯度为95％的均质重组PPAR-γ蛋白;经质谱分析和搜索蛋白质数据库,获得均匀地分布在整个PPAR-γ多肽链中的33个阳性肽段,覆盖率为60％,表明重组蛋白为结构完整的全长人PPAR-γ。配体结合活性位点S289、H323、H449和Y473无突变,保证全长人PPAR-γ与配体结合的生物学活性。结论本文所建立的方法能成功用于大量表达结构完整的全长人PPAR-γ,有利于进一步的结构、功能研究和活性配体的筛选。     

大规模定制模式下的顾客需求管理：获取、识别和聚类分析

为了有效处理不同客户的需求以保证大规模定制生产的规模性和经济性,提出了一种以聚类分析思想为核心的定制需求管理方法。该方法在获取客户需求信息并进行有效化处理的基础上,采取模糊聚类的方法将数量众多的单个客户转化为具有相似需求的客户群体,指导企业产品的标准化、生产的模块化以及产品族的规划设计并提升客户满意度。文章最后,结合笔记本电脑的应用实例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于LVQ神经网络的植物种类识别

提出一种基于学习矢量量化（LVQ）神经网络的计算机植物种类识别新方法. 使用2-D不变矩、 多尺度2-D Gabor滤波器等多种方法分别提取了叶片的几何特征和纹理特征, 应用LVQ神经网络识别植物种类. 实验结果表明, 该方法对植物种类的识别效率较高.     

遥感岩性识别研究进展与展望

综述遥感岩性识别的岩石光谱学机理与岩石光谱特征,总结目前常用的遥感岩性信息提取方法.认为深入研究岩石矿物的光谱学机理,不仅要测量单个矿物的光谱,分析其诊断性特征,建立和完善矿物的光谱库,更重要的是测量和研究多种矿物、岩石组成的岩性地层单位的成分与光谱的相关性特征、规律及其诊断性特征.建议我国南方遥感岩性识别研究应开展不同岩性地层单位的岩石地球化学特征与其上部覆盖土壤化学特征和植被生物化学特征之间的相关分析,寻找其对应的遥感光谱信息变化规律;加强遥感信息与非遥感信息的综合分析,探索对新的高空间分辨率、高光谱分辨率的其它遥感信息的岩性识别方法.     

基于杯[4]芳烃的选择性识别有机酸的荧光传感器

以杯[4]芳烃为平台、氨基吡啶基团为识别位点、萘环为荧光基团,合成了一类新型荧光化学传感器.采用红外光谱、质谱、核磁共振和元素分析方法对产物进行了表征,并对产物的性能及荧光分子识别有机酸的机理进行了研究.结果表明,所合成的荧光分子在乙腈溶液中能选择性识别芳香族有机酸,表现出荧光淬灭现象,其与有机酸络合能力的大小依次为:对氰基苯甲酸>对氯苯甲酸>对甲氧基苯甲酸>苯甲酸.     

基于免疫算法的悬架系统参数的辨识

在ADAMS中建立了麦弗逊与双横臂两种不同悬架形式的1/4汽车模型,依据其输入输出数据,利用免疫算法分别对两者的车身质量、悬架刚度与阻尼、轮胎的刚度及轮胎质量进行了辨识.仿真结果表明:使用辨识参数的简化模型可以替代真实模型并能够合理反映出由于悬架结构不同而引起的性能差异;免疫算法是参数辨识的一种有效方法,具有较好的全局寻优特性.     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。