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141.
宋孝金 《中国高校科技与产业化》2014,(7):32-34
应用型本科教育是一种新型的教育体系。在高等教育大众化的背景下,应用型本科高校要按照高等教育分类管理和人才培养结构战略性调整的要求,围绕自身的办学定位,以应用型人才培养为主要任务,走以提高质量为核心的内涵式发展道路。从基础性、根本性、发展性和保障性四个层面推进专业对接、人才适应、学科支撑、制度协调,走出一条有别于传统本科而定型于应用型的发展道路。 相似文献
142.
为评估光电干扰目标的威胁度,选取了目标的类型、速度、高度、距离、角度和目标的航路捷径等指标,构建了干扰任务分配模型,应用遗传算法对分配任务模型进行了求解,并通过实例验证方法的可行性。 相似文献
143.
在密集高效无线局域网部署场景中,针对传统802.11协议造成用户公平性差和吞吐量低的问题,提出一种以用户为中心的资源配置方法。该方法通过对用户进行识别分类,以用户为中心配置信道和功率,在保证用户公平性的前提下,最大化网络吞吐量。提出的功率控制机制和用户识别方法可以很简单的应用于现有无线局域网系统中。仿真结果表明,提出的资源配置方法平均提升单位基本服务集吞吐量47.3%,干扰最严重的基本服务集的吞吐量提升190%,每个基本服务集的边缘用户的吞吐量平均提升约74.3%。 相似文献
144.
间歇采样转发干扰是一种对现有体制雷达具备高度威胁的新型干扰,典型样式包括间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰和间歇采样循环转发干扰。干扰信号与真实回波时频域、分数阶域混叠,常规信号处理方法难以做到有效分离。针对该问题,分析了3种干扰样式时域、最优分数阶域特征,构造了两种分数阶正交字典,即分数阶大字典和分数阶联合字典,区分弱干扰背景回波信号和强干扰背景回波信号,采取不同的干扰抑制方法,从而构建了基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法。仿真结果表明,所提算法适用强弱干扰背景,弱干扰背景下恢复信号与真实回波相似度更高,强干扰背景下恢复信号信噪比(signal to noise ratio, SNR)损失更低。 相似文献
145.
针对频控阵(frequency diverse array, FDA)在对与目标位置相近的平台外干扰进行抑制时, 传统FDA与非线性频偏结合不能实现距离-角度去耦合、对数递增FDA主瓣展宽较大和汉明窗加权FDA距离维旁瓣过高的问题, 在充分研究汉明窗加权的线性FDA(Hamming linear FDA, HL-FDA)方案的基础上, 对4种频偏方案的性能进行了分析, 提出采用FDA多输入多输出结构代替传统的一维均匀线性FDA结构, 通过结合最小方差无失真响应(minimum variance distortion free respinse, MVDR)准则, 将HL-FDA应用到MVDR自适应波束形成层面, 对平台外干扰进行抑制。仿真验证了HL-FDA在结合MVDR自适应波束形成算法后能有效地对抗距离-角度二维平台外干扰。 相似文献
146.
病原菌在侵染寄主植物过程中分泌多种效应子作为武器,在胞间或胞质干扰寄主的生物学过程,以促进病原菌的侵染和定殖.解析病原菌干扰植物免疫的功能和作用机制是认识病原菌与植物互作的关键,也可为开发和建立植物病害新型抗病策略提供理论基础.近年来,随着测序技术的发展、各种功能基因组学研究方法的建立和结构生物学的发展,我们对病原菌效应子的特征、数量、转运和功能有了较为深入的认识.对病原菌效应子功能的认识从抑制寄主免疫信号传导拓展到对植物代谢、微生物组等各种生物学过程的干扰.同时,病原菌效应子激活免疫的机制研究取得了突破性的进展,抗病小体的发现解答了植物NLR抗病蛋白识别效应子后如何激活和介导植物抗性这一科学难题.本文对近年来病原菌效应子的研究进行了系统的总结和评述,并对未来效应子的研究进行了展望. 相似文献
147.
148.
具正负系数和阻尼项的高阶泛函微分方程的振动性 总被引:3,自引:0,他引:3
杨甲山 《华东师范大学学报(自然科学版)》2014,(6):25-34,38
研究了一类同时具有正负系数和非线性中立项及阻尼项的偶数阶非线性变时滞泛函微分方程的振动性,通过引入参数函数和Riccati变换,结合Holder不等式及一些分析技巧,获得了该类方程振动的一些新的判别准则,所得结论推广并改进了现有文献中的一些结果.给出了具体例子,用以说明文中的主要结论. 相似文献
149.
针对多部干扰机协同干扰多部雷达的干扰资源分配问题,提出一种基于遗传-蚁群融合算法的干扰资源分配算法。首先采用综合集成赋权法结合逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)对目标雷达进行威胁评估,然后建立干扰资源多约束优化分配模型,最后采用遗传-蚁群融合算法对模型进行求解。融合算法利用遗传算法快速寻找出若干组优化解,将这些优化解用于调整蚁群算法中初始信息素的分布,利用蚁群算法对问题进一步优化,从而找到最优解,提升了算法的求解精度和求解时间。仿真结果表明,融合算法的性能在收敛速度和寻优准确性等方面相较于其他算法都有了较大提升。 相似文献