一类正则二部图的邻强边染色

研究了一类正则二部图的邻强边染色,验证了文献[1]中猜想是正确的.     

分光光度法测定加氢裂化原料油中铁的含量

采用邻菲罗啉比色法和硫氰酸根比色法对加氢裂化原料油中的铁含量进行了测定,并将其与电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)的测定结果进行了比较。对于邻菲罗啉比色法,Fe2 在0.06~2.00 m g/L遵守朗伯-比尔定律,线性回归方程为A=0.397 3c-0.001 5,R2=0.999 7;对于硫氰酸根比色法,Fe3 在0~8.00 m g/L遵守朗伯-比尔定律,线性回归方程为A=0.142 1c 0.007 6,R2=0.999 9。结果表明:两种测试方法操作简单,准确度高,精密度好,测定结果与ICP-AES的结果一致。     

RS-GA-KNN算法识别灵长类动物DNA序列剪接位点

以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象,将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据,用粗糙集方法和遗传算法对原始变量数据进行变量筛选,即以粗糙集方法选取的变量为基础,用遗传算法进行变量的二次搜索,从样本序列各碱基中挑选出保守性强的碱基对应的变量构成变量集,采用最近邻聚类识别灵长类动物DNA序列剪接位点类型,总识别准确率达90．66％,明显高于直接使用原始变量数据或将粗糙集理论方法和遗传算法单独用于变量选取的识别结果．     

邻硝基苯酚与脱氧核糖核酸相互作用的研究

为了探讨邻硝基苯酚（o-NP）与脱氧核糖核酸（DNA）的相互作用方式,用荧光光谱法、紫外-可见光谱法、量子化学方法,研究了pH为7．42磷酸盐缓冲溶液中o-NP与DNA的相互作用．o-NP在脱氧核糖核酸开链过程后的荧光光谱曲线、紫外光谱曲线的吸收峰改变较大,未经开链的改变较小,量化计算表明邻硝基苯酚位于DNA的碱基附近．邻硝基苯酚在脱氧核糖核酸开链过程中形成了新的DNA加合物．     

基于LWSVR的繁忙机场航班滑出时间预测

针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型。该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型。通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数。结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33%,模型更加稳定。     

吲哚啉螺吡喃化合物的合成及光致变色性质研究

合成了6-硝基-1,′3,′3′-三甲基吲哚啉螺苯并吡喃,通过红外光谱和元素分析确证其结构,并研究了闭环体与开环体的光致变色性能,解释了在不同溶剂介质中紫外吸收光谱的溶剂效应,并比较褪色反应速率常数的差异.     

苯酚和甲醇气相邻位烷基化反应催化剂的研究进展

综述了近年来苯酚和甲醇气相邻位烷基化反应方面的研究进展,着重分析了用于该反应的各类催化剂体系的研究状况,探讨了催化剂的酸碱中心性质和反应性能的关系、苯酚和甲醇烷基化的反应机理以及催化剂的失活原因等问题,并对今后的研究方向进行了展望。     

基于抵消技术的邻道干扰抑制

针对无线设备间的邻道干扰,提出了一种干扰抑制方法。在接收机中设计邻道干扰重建支路,利用记忆多项式估计信道的非线性参数,构建邻道干扰信号模型并重建干扰信号,最终从接收信号中消除邻道干扰信号。所提方法能够有效减小邻道干扰影响,提升期望信号接收信噪比,使有限带宽内容纳更多通信设备。计算机仿真与软件无线电平台实验结果表明,在实验室视距环境中,甚高频频段,信号带宽25 kHz,所提方法能够抑制18 dB的邻道干扰,为有限空间内无线电设备间邻道干扰抑制提供了新的研究思路。     

光谱法研究一种含咪唑啉酮类衍生物与牛血清白蛋白的相互作用

应用荧光光谱及紫外可见光谱的方法研究了2-氨基-5-苯亚甲基-4H-咪唑啉-4-酮衍生物(BPH5)与牛血清白蛋白(BSA)的相互作用.实验发现BPH5能强烈猝灭牛血清白蛋白的荧光强度,其荧光猝灭机理为动态猝灭.在此基础上计算了二者相互作用的结合常数、结合位点数及△H,△G,△S等热力学参数等.结果表明BPH5与BSA以1∶1结合,其反应主要是熵驱动的,相互作用力主要为疏水作用力.根据F(o)rster无辐射能量转移理论计算了给体(BSA)与受体(BPH5)之间的结合距离.     

约束的移动对象最近邻轨迹查询

提出了一种新的查询概念,即约束的移动对象最近邻轨迹(constrained nearest neighbor search on moving objects trajectories,简称CNNMOT)查询.针对两阶段算法分阶段处理最近邻查询和范围查询的缺陷,对传统空间最近邻算法进行了改进和扩展,使其能够合并到一步完成,并对传统的mindist定义进行了修改.实验结果表明:该改进算法能较好地克服两阶段算法的缺陷,并在数据量较大时仍保持较高的性能.