几何不对称试件启裂前应力变化的激光实验研究

从裂纹技术的需要出发 ,对几何不对称试件进行了启裂前应力状态变化的激光实验力学研究 ,观察有切口试件的应力场变化情况 .结果表明 ,试件在启裂前的应力状态基本上是对称的 ,应力无大的变化 .     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

肿瘤细胞ECA109和PC12对二甲基亚枫耐受剂量的分析

通过观察不同剂量二甲基亚砜(dimethyl sulfoxide,DMSO)作用下ECA109和PC12细胞形态和生长状态的变化,确定该溶剂对上述两种肿瘤细胞的相对安全剂量。按照一定浓度梯度(V/V)将DMSO加入培养液,干预后的24 h、48 h和72 h于倒置相差显微镜下观察AO/EB染色前后细胞的形态特征;同时用四甲基偶氮唑蓝(MTT)显色法检测细胞的生存率并计算半数抑制浓度(50%inhibiting concentration,IC50)。结果:ECA109细胞和PC12细胞对DMSO的耐受性明显不同,DMSO的浓度为8 mL/L时,24 h内ECA109细胞生长正常,形态完整,活力与对照组无差别,浓度为10 mL/L时,细胞生存率可下降10%。对PC12而言,DMSO浓度不高于14 mL/L时,对细胞的形态和生长几乎没有影响;浓度提高到20 mL/L时,24 h时细胞生存率可下降27%。结论:PC12细胞对DMSO的耐受性高于ECA109;ECA109细胞24 h内的应用终浓度不应超过10 mL/L,PC12细胞DMSO的应用浓度可提高到14 mL/L;干预时间如需延长,DMSO的加入剂量应相应降低。     

基于可逆记忆CA融合时间延迟的图像加密算法研究

针对当前的元胞自动机加密系统不具备记忆功能,使其安全性\加密速度不理想;且目前的图像加密算法都忽略考虑时间延迟现象,无法体现加密的真实过程。对此,提出一种可逆线性记忆元胞自动机(cellular automata-CA)与时间延迟函数,采用二者相融合的加密算法来克服上述问题;并将非线性耦合置乱方法引入算法中。首先迭代一维线性分段映射所得到的一维数组,该数组通过非线性耦合置乱方法后得到一个置乱数组,并利用该数组对初始图像进行置乱处理,改变像素位置;然后将时间延迟引入到Logistic映射中,利用可逆线性记忆元胞自动机的演变规则对二者相融合所生成的时间延迟伪随机数组进行迭代,得到迭代数组。利用该迭代数组根据像素扩散机制对置乱图像进行扩散加密处理,改变其像素值。借助MATLAB仿真软件来验证算法。结果表明:提出的图像加密新算法具有优异的加密性能,加密机制高度安全,其密钥空间巨大,抗攻击能力大幅度提升。     

我国教育法治环境的构建

我国教育置于新的国际法律环境中,向多渠道、多途径发展延伸。教育服务贸易是教育实力的比较,教育法治环境建设是重要内容,营造我国教育发展适宜法律的环境,可以促使国内外教育服务有益互动,以保持我国教育在新的途径和渠道持续发展。     

基于项集分解的快速挖掘最大频繁项集算法

对Apriori算法的分析,提出采用分解事务数据库中最长的项集,使用前缀划分的表示方法,从而快速地归纳出事务数据库中的最大频繁项集.     

关于风险投资的若干深层次问题

80年代中叶,我国就开始了对风险投资的探索。1985年,在中共中央《关于科学技术体制改革的决定》中,首次引用了“创业投资”的提法。同年9月,国务院批准成立了我国第一家风险投资公司——中国新技术创业投资公司。此后,又相继出现了中国高新技术有限公司等。据不完全统计,至1998年,全国各省市建立的各类从事科技风险投资的机构已达80多家。但是,这些机构在促进科技成果转化方面所做的贡献率仅为2.3％。总起来看,我国的风险投资活动在进行了十几年的探索后仍处在一个小规模、低水平的发展状     

基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法

针对灰色系统理论在空间域对红外与可见光图像融合的不足,以及非下采样Contourlet变换（ NSCT）在图像融合领域的优势,提出了一种基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法。首先,对红外和可见光图像分别进行NSCT变换;其次,对红外低频分量应用灰色系统理论进行目标提取,并利用所提融合规则对低频分量进行融合,同时对高频分量采用常用融合规则进行融合;最后,对融合后高、低频分量进行NSCT逆变换,得到融合图像。通过与4种常用方法进行实验对比,结果表明,文中算法得到的融合图像视觉效果较好,某些客观评价指标提升明显。     

一种基于划分的带项目约束的频繁项集挖掘算法

为提高关联规则挖掘算法的效率及其对大型数据集的适应性,提出了基于划分的带项目约束的频繁项集挖掘算法Partition CHS Miner。算法按照约束条件裁减数据集,并采用基于约束的超结构CHS(con-straint-based hyper-structure)存储数据。对大型数据集,先将其划分为多个不相交的数据子集,使子集的大小适合主存,然后在子集上采用基于超结构的带项目约束的挖掘算法挖掘出局部频繁项集,最后合并所有子集中的频繁项集形成全局的带约束的候选项集,计算出全局频繁项集。实验证明了算法的有效性。     

联合灭火救援作战Swarm仿真

为建立多Agent联合灭火救援作战模型框架.将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究,实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,显示了互相影响彼此的行动过程.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,并构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(SWARM),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.研究结果表明:该方法可以提高消防部队的作战能力,实现快速、高效、科学决策.