《科学通报》(Chinese Science Bulletin)征稿简则

<正>《科学通报》(Chinese Science Bulletin)创刊于1950年,是中国科学院和国家自然科学基金委员会共同主办、《中国科学》杂志社出版的自然科学综合性学术刊物.《科学通报》致力于快速报道自然科学各学科基础理论和应用研究的最新研究动态、消息、进展,点评研究动态和学科发展趋势,要求文章的可读性强,能在比较宽泛的学术领域产生深刻的影响.2010年起《科学通报》改为旬刊,每月10     

云南高原湖泊群的统计学聚类识别 及水质响应模式研究

为探究湖泊群水质变量的响应模式,构建适用于监测数据匮乏的湖泊群聚类和响应模式识别方法体系(PCA-BN),包括4个步骤:数据预处理、PCA降维与湖泊聚类、贝叶斯网络构建及参数学习、湖泊响应关系模拟。以云南高原湖泊群为例开展研究,结果表明:所研究的26个湖泊可分为两类;由于第一类湖泊受到的人为干扰更严重,因而叶绿素a对总氮和总磷的响应比第二类湖泊更敏感;第一类湖泊表层水温高,溶解氧趋近饱和,随叶绿素a变化不显著,第二类湖泊溶解氧随叶绿素a升高而显著升高;两类湖泊的透明度与叶绿素a的关系一致。     

《华东理工大学学报(自然科学版)》

<正>《华东理工大学学报(自然科学版)》是教育部主管、华东理工大学主办的自然科学和技术科学方面的综合性学术期刊,国内外公开发行。本刊为双月刊,主要刊登化学工程、生物工程、化学与制药、材料、机械与动力、信息、资源与环境等学科有创新意义的研究论文。本刊为综合性科学技术类核心期刊,被美国《化学文摘》(CA)、SCOPUS数据库、俄罗斯《文     

基于科研项目的数学类研究生创新能力分析

利用重庆市所在高校数学类研究生的调查数据,通过SPSS统计软件对调查数据进行处理,采取频数分析法、描述性统计分析法,探讨了科研项目对数学类研究生创新能力的培养现状,在此基础上,提出利用科研项目培养研究生创新能力的相关对策和措施,对高校制定相关政策具有一定的指导作用。     

轮机工程专业电气自动化类课程教学模式探讨

面对新形势下对轮机员的要求，该文分析了航海类高校轮机工程专业电气自动类课程传统教学模式存在的问题。针对传统教学中对电气自动化方面要求较低、以应试为主，实践技能培养效果差等弊端，提出优化教学内容，采取创新型教学，注重实践教学等几点建议。     

椭圆曲线y~2=px(x~2+4)的正整数点

设p是奇素数,本文证明了,当p≠5时,椭圆曲线y2=px(x2+4)至多有1组正整数点(x,y);p=5时恰有2组正整数点(1,5),(4,20).     

对传媒类艺术学生开展挫折教育的思考

传媒类艺术生由于成长环境相对良好,成长道路较为顺利,具有纪律意识较差、文化基础不牢、自我认知缺乏、容易冲动、过于自信等自身显著的个性特征。日益激烈的竞争对传媒类艺术生的心理素质提出了更高的要求,因此,应通过开展挫折教育,提高他们的受挫能力,促进他们健康成长成才。     

炮掘巷道内CO浓度超限原因及分布规律研究

在井巷的掘进与开挖过程中,小孔径钻眼爆破方法作为一种经济高效的施工手段,已经得到了非常广泛的应用。但是在井巷掘进爆破时,炸药爆炸生成的气体含有大量的有毒有害成份。由于井巷作业空间相对狭小,通风条件较差,容易造成有毒有害气体浓度超标,对施工人员的身体健康和安全生产构成严重威胁。本文选取真实炮掘巷道为研究对象,采用试验的研究方法对自然通风情况下,巷道内CO的浓度变化规律进行分析,研究结果定量的给出了巷道内不同位置处CO达到标准浓度的时间,为施工人员再次进入到工作面作业提供可靠的时间依据。     

用于不稳定原子核研究的共线激光谱仪研制进展

不稳定原子核的基本性质是研究核结构的重要探针之一,有助于我们理解丰中子/丰质子核中出现的新奇物理现象,也是检验和发展核理论模型的重要依据.利用精密激光谱学技术测量核外电子的超精细结构光谱,可以精确提取不稳定原子核基态和长寿命同核异能态的自旋、磁矩、电四极矩和电荷半径等多个基本性质.本文简单介绍了国际上激光谱学技术的发展现状和超精细结构光谱的测量原理.在此基础上,详细介绍了在我国研制的基于荧光探测的共线激光谱系统及近期的优化升级现状.通过测量Ti原子和Ca离子的高分辨共振谱,有效验证了共线激光谱设备的整体性能.最后,结合我国现有和发展中放射性核束装置的物理目标,提出进一步优化升级激光谱技术,提高其分辨率和灵敏度,并用于不稳定核研究的计划.     

改进萤火虫算法与K-means算法结合的配电网负荷聚类特性分析

负荷聚类特性分析是实现配电网的定制电力、高品质供电、高可靠性供电的重要基础．然而现有的Kmeans聚类分析方法，受限于数据样本集和聚类初始中心的选取等，会出现因初始中心不同造成聚类结果差异大的问题．为此，针对配电网负荷数据特点，提出一种基于改进萤火虫算法和K-means算法结合的配电网负荷聚类特性分析方法．利用萤火虫优化算法全局搜索能力强的优势，考虑类内相似度和类间差异度，寻优K-means算法初始中心，使聚类结果的聚类有效性指标取得最小值；进一步针对萤火虫算法在处理负荷数据时的弱点，通过密度法为萤火虫算法加入优秀初代个体，改进吸引公式以及个体间概率吸引移动的方式优化迭代过程中的个体移动方式，加快萤火虫算法前期收敛速度，并实现后期稳定收敛，算法更快地接近极值，计算速度更快．算例验证了本文所提算法的聚类有效性，并针对某配电台区电力负荷数据，寻得K-means算法最优初始中心，使得聚类结果的戴维森堡丁指标(Davies-Bouldinindex,DBI)最小，负荷聚类结果类内差异小，类间差异大，最终聚类中心的特征代表性强，为负荷类型划分、聚类特性分析提供重要依据，为需求侧差异化电力服务定制...