基于标记树的WEB页面净化技术研究

根据Web页面标记建立标记树,通过分析,保留有用信息的标记子树,达到获取页面主要内容,净化页面的效果.     

一种面向自然语言表达的不确定时态数据的建模方法

在医疗信息系统中,含自然语言表达式的时态信息起着关键性作用。如何处理基于自然语言的不确定时态信息问题一直没有得到很好地解决。针对医疗信息系统的需求,在此对时态数据模型的研究现状以及一些经典的不确定时态医疗信息数据模型进行了研究。对各种传统的时态原语类型进行不确定性扩展。提出了基于自然语言表达式的不确定时态数据模型NLTM。     

改进二次型Boost变换器的研究与分析

传统二次型Boost变换器具有较高的升压能力,但其开关器件的电压、电流应力较大,增加了电路的体积与成本。笔者在传统二次型Boost 变换器的基础上,结合高增益Boost 三端网络,提出改进二次型Boost变换器,并对其连续工作模式下的工作原理及各开关器件的电压、电流应力进行了分析。分析结果表明,改进二次型Boost 变换器不仅升压能力有所提升,而且在输出电压相同的情况下,开关器件的电压、电流应力有所降低。最后,通过仿真分析验证了该变换器的正确性和可行性。     

赣南花岗岩风化带岩土体强度特征及边坡破坏模式分析

为研究赣南地区花岗岩风化带岩土体强度特性及边坡破坏模式,采用室内岩矿鉴定、X粉晶衍射试验和电镜扫描等方法对原岩和全风化花岗岩进行矿物成分和微观结构分析,同时通过全风化花岗岩三轴固结不排水剪切试验,中风化花岗岩单轴和三轴试验对风化带岩土体的强度特征和破坏模式进行了研究。结果表明:随着围压增大,全风化花岗岩应力-应变关系发生了转型,破坏模式为先鼓胀再剪切破坏;中风化花岗岩在单轴压缩条件下经历了四个破坏阶段,三轴试验得到岩块的抗剪强度参数,经虎克布朗准则反演得到了岩体的强度参数。结合野外特征,赣南花岗岩风化带岩土体边坡失稳破坏模式主要有5种,其中坡面冲刷破坏占比较大。     

技术标准联盟的组织模式与效率研究

以技术标准联盟的联盟模式为研究对象,利用两阶段博弈方法对两种代表性联盟模式-“（研发）联盟-（市场）联盟”与“（研发）联盟-（市场）竞争”一技术标准的建立效率进行比较研究。发现：相对于“（研发）联盟-（市场）联盟”的全联盟模式,“（研发）联盟-（市场）竞争”的半联盟模式会降低技术标准的研发投入规模;但另一方面,会增加技术标准在市场开发阶段的投入规模;而且,市场开发投入的正增量大于研发投入的负增量。这些研究发现表明：半联盟模式可以对提高技术标准的总投入规模形成激励,从而以更高效率促进技术标准的确立。     

一种新的单CCⅡ-实现二阶电流模式滤波器

提出了用单ＣＣⅡ－实现二阶电流模式滤波器的新电路,仅用少量元件,即能实现二阶低通、带通滤波函数。电路用Ｐｓｐｉｃｅ程序进行了仿真。该电路具有电路简单、集成方便,无源灵敏度低等优点。     

跨境电商人才校企协同育人模式探析

针对跨境电商飞速发展导致人才缺口持续加大的问题,提出跨境电商人才需要具备外语交流、外贸实务、网络技术、国际物流和跨文化沟通等五个方面的素质,认为校企协同育人应是跨境电商人才培养的首选模式。构建了校企合作指导跨境电商实习、依托企业以赛促练、学生代理企业产品和共建跨境电商人才培养的课程体系。     

延误航班地面等待成本计算模型

分析了延误航班地面等待成本差异产生的原因,结合航班实际运行情况,构建不同供电模式下、不同旅客等待环境下的航班地面等待成本模型.以A320和B747主流运输机型为例,讨论了航班地面等待时使用机载APU（Auxiliary Power Unit）和桥载设备提供电源和气源的成本变化,以及模型中各子成本比例的变化趋势;分析了旅客在候机楼和客舱等待时延误成本差异,以及不同机型使用桥载设备的成本优化.仿真结果表明,延误航班地面等待时使用桥载设备比APU更经济,能有效地推迟为降低延误成本而卸客的时间.根据等待时间合理地安排旅客等待环境,选择经济的桥载设备对优化延误航班的地面等待成本有重要意义.     

冰封期河流中有机污染物削减模式

对冰封期河流中化学耗氧量（COD）削减问题进行了研究, 提出冰层的冻结对COD的削减作用. 给出沉淀作用、 生物降解及冰层的冻结对河流中COD的削减模型. 实例分析结果表明, 冰封期河流冰层的冻结对有机污染物的削减作用不能忽略.     

基于特征筛选的经验模式分解脑电信号分类方法

脑-机接口已成为一种独立于正常周围神经和肌肉的从大脑到输出设备的新型通信方式.而脑电信号处理是其中的关键技术之一.利用小波变换和经验模式分解对脑电信号进行分解重构出8个内涵模态分量(IMF),然后再对分解后的IMF计算排列熵,运用比较特征值的显著性差异(Pearson系数)筛选出特征冗余小的IMF熵值,并利用遗传算法优化支持向量机进行分类,准确率达到97.64％.