基于混沌-量子粒子群的分簇路由算法

针对粒子群分簇路由优化算法存在的收敛速度慢、 易陷入局部最优等问题, 提出一种混沌-量子粒子群 的双子粒子群分簇路由算法。 该算法以簇头的能量、 簇头与汇聚节点的距离以及与簇内成员节点的距离构造 最优簇头的代价函数, 主粒子群利用混沌粒子群寻优, 辅粒子群利用量子粒子群寻优, 加入量子波动理论, 使 算法具有较好的全局收敛性。 双子粒子群采用收敛速度快的凹函数递减策略优化权重。 仿真结果验证了该算 法可使无线传感网络节点能量消耗均衡化, 显著延长网络生命周期, 与 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议、 PSO-C(Cluster setup using Particle Swarm Optimization algorithm)协议相比生命周期分别延长了 80. 1%和 41. 4%。     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

最大团问题的竞争决策算法

分析了最大团问题的数学性质,根据推导出来的性质设计求解最大团问题的竞争决策算法,且算法的时间复杂度分析结果为O(n~3)。并用提出的算法求解最大团问题中的标准测试示例,测试结果表明,算法具有良好的求解效果。     

PVA改性半纤维素-g-AA/膨润土复合高吸水树脂合成研究

为使再生纤维和造纸行业生产过程中产生的带碱半纤维素废液得到有效利用,解决传统高吸水树脂成本高、耐盐性差、凝胶强度低等问题,以半纤维素、部分中和的丙烯酸、膨润土为原料,过硫酸铵-亚硫酸氢钠为氧化还原引发剂,N,N′-亚甲基双丙烯酰胺为交联剂,引入聚乙烯醇（PVA）,在微波辐射条件下合成了聚乙烯醇改性半纤维素-g-丙烯酸/膨润土半互穿网络高吸水树脂,采用FTIR,TG和SEM对产物结构和性能进行表征和测试,考察PVA的引入及其与黏土的协同作用对树脂网络结构和吸液、保水性能的影响。结果表明：在半纤维素-g-丙烯酸/膨润土基础上引入适量的PVA,可以成功制得聚乙烯醇改性半纤维素-g-丙烯酸/膨润土复合高吸水树脂;当PVA质量分数为3%时,树脂的吸水率和吸盐水率分别提高了40.6%和34.7%;改性后树脂的三维网络结构得到有效改善,表现出良好的吸液性能和保水性能。在纤维素综合利用中,利用半纤维素废碱液制备高吸水树脂,可以变废为宝,经济效益和社会效益明显。     

CNa42+团簇的结构及其储氢性能研究

氢是一种理想的二次能源,它将成为化石燃料最有希望的替代能源之一,也是亟待开发的重要能源。而氢能的储存成本高,危险性大是急需解决的问题。理论上预测CNa_4~(2+)的储氢性能,通过理论分析,发现了每个CNa_4~(2+)团簇最多可与16个H2分子有效结合,获得23.5%的质量储氢密度。在B3LYP理论水平上,H2分子与CNa_4~(2+)团簇的平均相互作用能在2.107～4.948Kcal/mol之间。由于CNa_4~(2+)的质量储氢密度在7.1～23.7wt%之间,符合美国能源部的要求目标(5.5 wt%)。研究结果表明,CNa_4~(2+)在一定环境条件下可逆吸放氢性能良好,可作为潜在的理想高容量储氢材料。     

微波消解-ICP-OES法测定山麦冬中无机元素

采用浓HNO_3-H_2O_-2混合酸体系作为消解剂进行微波消解,以电感耦合等离子体发射光谱法对不同地区山麦冬块根中无机元素含量进行测定分析。结果表明:不同产地的山麦冬块根中所含12种元素在其线性范围内线性关系良好,r2为0.9994~0.9999,RSD为1.15%~4.47%,各元素的检出限为0.0507~0.5040μg/m L,加标回收率为95.16%~104.54%。所测山麦冬样品中含有丰富的无机元素,其中有5种常量元素K、Ca、P、Na、Mg,7种微量元素Fe、Al、Zn、Mn、Sr、Cu、Ba。微量元素Ni、V、Co、Li及重金属元素Pb、Cd、Cr、Hg未检测出。山麦冬植物块根中无机元素的种类及含量积累规律与山麦冬药材中的情况基本一致。研究结果为山麦冬植物资源的开发利用提供了一定的科学依据。     

成年雄性斑胸草雀脑多巴胺D1受体的分布

多巴胺是脑内关键的神经递质,它通过与多巴胺受体的作用及其下游的一系列反应来影响基因表达、神经调节和行为活动.在成年鸣禽中,中脑多巴胺能神经元投射到X区、HVC和RA等鸣唱相关核团,释放多巴胺的量受一定社会情境的影响,从而表现出directed song和undirected song等不同鸣唱行为.获得斑胸草雀脑中多巴胺受体的表达情况,为与社会情境有关的鸣唱行为及其他和多巴胺相关的行为活动的神经机制探究提供了基础,并可促进行为学、电生理等方面的研究.我们发现D1受体在斑胸草雀脑中的分布与其mRNA的分布基本一致:在脑的绝大部分区域都有分布;主要鸣唱核团HVC和RA有表达,与其周围区域差异不明显;LMAN中表达量较少;DLM中的表达量较高,并与其周围区域差异明显.但是纹状体内的表达与其周围区域的差异性没有mRNA明显;GCT中的表达量较多,与周围区域差异明显.     

基于免疫退火的WSN簇首节点选择方法研究

针对无线传感器网络中簇首节点选择的问题,基于免疫退火提出了一种新的算法CHSIA(Cluster head node selection algorithm based on immune annealing)。该算法结合节点能量消耗和剩余能量建立了目标函数f=max(a/elt+be(t-1),并且利用免疫退火方法实现该目标函数的最优求解。同时,通过OPENT进行仿真实验深入研究了网络存活周期、变异概率和交叉概率等关键因素对该算法的影响。对于实验中50%节点失效时的性能状况,CHSIA算法能够延续到162轮,而LEACH算法只能延续到119轮,结果表明CHSIA具有较好的适应性。     

趋化因子受体CXCR4非肽类抑制剂药效团的设计

趋化因子受体CXCR4是HIV进入宿主细胞的辅助受体之一.为了研究其抗HIV抑制剂的构效关系,6个结构多样性和拥有高活性的抑制剂被作为训练集来构建药效团模型,然后对由活性抑制剂和非活性抑制剂构成的测试集进行筛选,通过应用受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线和计算富集因子(enrichment factor,EF)的方法评估每个模型的预测能力与合理性.最终得到一个具有较高的ROC曲线下面积(area under curve,AUC)与富集因子的药效团模型,可用于指导新颖CXCR4抑制剂的设计及相关抗艾滋病药物的研发.     

无机及分析化学课程的教学改革初探

本文从"加强数学基础,传统板书教学方法与现代多媒体教学相结合,根据不同专业来调整教学内容,使其更加适合学生需求,改革考试方法"等四个方面对《无机及分析化学》这门课程的教学改革进行了实践与探讨。以期能够调动学生的主观能动性,激活学生的学习热情,提高课程的教学质量,培养更多的适应时代发展的创新性人才。