双模SU(1,1)相干态场与2原子相互作用过程中的保真度

运用全量子理论,研究了双模SU(1,1)光场和2原子相互作用模型中保真度的演化特性.结果表明,平均光子数越大,2模光子数差越大,原子和光场之间的相互作用就越大,保真度越小;原子间的耦合常数影响系统、光场和原子的崩溃和回复周期,原子间的耦合常数越大,崩溃周期越短.     

基于非均匀B样条曲面的DTM内插模型

对非均匀B样条曲面在数字地面模型(DTM)内插中的应用进行了研究,首先探讨了非均匀B样条曲面基本理论及其最小二乘解法,然后提出了基于非均匀B样条曲面的DTM内插算法,最后利用提出的B样条算法与目前一些常用的内插算法,对数学曲面与实际地形进行了试验和比较.试验结果表明B样条算法具有良好的精度和稳定性,能较好地改善在构建DTM时常出现的“梯田”现象.     

不同连栽代次及龄组杨树林土壤微生物量氮动态

选择不同种植林龄和代次的杨树人工试验林地,2009年2至12月分层采集土壤样品分析了土壤微生物量氮(SMBN)的年动态变化规律和剖面分布特征。结果表明:所有试验林地SMBN的年动态变化规律相似,2月份SMBN含量最低,各试验林地SMBN的平均含量为48.36 mg/kg(0～10 cm)、38.74 mg/kg(10～20 cm)和22.64 mg/kg(20～40 cm),10月份含量最高,平均为23.32 mg/kg(0～10 cm)、17.91 mg/kg(10～20 cm)和8.18 mg/kg(20～40 cm)。随着杨树种植林龄和代次的增加,SMBN的含量呈下降趋势。结果还显示,在动态采样期内,随着土层的加深SMBN含量降低,CK、F1、F2、S1及S2表土层(0～10 cm)SMBN的含量平均比10～20 cm和20～40 cm土层的分别高出11.50 mg/kg和24.83 mg/kg(CK),13.40 mg/kg和25.30 mg/kg(F1),9.34 mg/kg和19.53 mg/kg(F2),7.17 mg/kg和19.00 mg/kg(S1),5.65 mg/kg和14.48 mg/kg(S2)。相关分析显示,SMBN含量与土壤有机质和全氮呈显著相关关系(相关系数分别为0.665 4和0.829 6)。     

液-液相转移催化法合成5-邻氯苯基-2-呋喃甲酸芳酯

在液－液相转移催化条件下，合成了１５个５－邻氯苯基－２－呋喃甲酸芳酯，并通过红外光谱和元素分析确定了其结构     

被加型噪声污染的信号的线性时频表示

讨论了噪声对确定性信号的线性时频表示的影响,通过理论分析和计算机仿真,证明了被白噪声污染的信号可以用短时傅里叶变换ＳＴＦＴ和小波变换ＷＴ来分析;而被脉冲噪声污染的信号可以用ＳＴＦＴ来分析,而不宜用ＷＴ来分析。     

一种基于网络编码的速率自适应多播MAC协议

针对现有IEEE 802.11协议在无线局域网多播应用中存在可靠性差、吞吐性能不佳等诸多缺陷,提出了一种基于网络编码的速率自适应多播MAC协议RAMPNC.该协议采用网络编码组传输模型发送多播数据,使多播接收节点通过对累积的编码帧进行解码操作恢复出所需的原始数据.此外,RAMPNC利用RTS/CTS 握手信号实现信道状态信息交换,并根据多播接收节点反馈的信道信噪比估值动态调整源端的物理层发送速率.通过使用NS-2模拟器评估RAMPNC协议性能,结果显示,该协议在多播吞吐量,平均帧传输延时和帧投递率等方面获得了比已有ELBP和ARSM协议更好的性能.     

管理信息系统中用户权限管理的实现方法

针对管理信息系统的应用模式,讨论了如何根据不同的应用模式选择信息系统的权限管理方法.并在已有权限管理方式的基础上提出根据应用程序中各个功能模块使用的数据库实体来定义具体用户的数据库访问权限,同时将应用系统的模块权限和数据库系统权限有机的结合起来,从而达到简便、准确、高可用的信息系统权限管理方案.     

C60-聚吡咯复合膜的制备及其电化学性质

制备了C60与聚吡咯的单层及双层复合膜。应用电化学分析法研究了它们的循环伏安性质以及石英晶体微天平性质。发现无论是单层还是双层C60聚吡咯薄膜的电化学行为都与C60固态薄膜和聚吡咯薄膜的电化学性质不同。结果表明,多层C60聚吡咯薄膜的电化学性质不如单层C60聚吡咯薄膜的稳定。且单层C60聚吡咯薄膜的电化学性质基本不受C60含量的影响。     

VaR与CVaR的对比研究及实证分析

对两种风险度量方法——风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的性质和最优化算法进行了比较．首先对它们具有的性质如平移不变性等进行了比较,其中CVaR独有的次可加性最能显示它相对于VaR的优越性．然后,通过引入顺序统计量,把现实中基于CVaR的最优组合问题转化成线性规划问题,并说明只有当收益服从高斯分布时,基于VaR和CVaR的两种最优组合问题的解才是一致的,基于VaR的最优问题才有意义．最后对深市股票进行了实证分析,验证了上述结论,并分析了可能存在的影响结果的因素．     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。