论中越宗藩关系下的“安全互保”

为了保证国家的稳定与安全，历朝历代越南国王都向中国朝延寻求保护；为保证边疆的稳定，防止外敌入侵，历朝历代中国君主也都推行“保藩固边”的政策。两者相结合便形成了独具东方色彩、又带有安全互保性质的“宗藩关系”。近千年的宗藩关系使得中越两国结成了“唇亡齿寒、共存共亡”的兄弟之邦，成为古代友好周边关系的典型范例。     

不同被解释变量选择对决定系数R2的影响研究

考虑了一元线性回归模型中不同被解释变量选择对决定系数的影响，在一定条件下，证明了不同被解释变量回归模型的决定系数存在特定关系。     

混合业务模型下的光突发调度

分析了多路共享可以改善长相关特性的自相似业务模型在长队列缓存模型下的排队性能,有效降低Hurst参数．在长期相关(LRD)和短期相关(SRD)的混合业务流模型下,提出了采用少量光缓存的多链路共享光突发交换方案,并在模拟仿真中,得到较好的阻塞性能结果．     

含时密度泛函方法模拟氦原子高次谐波的产生

采用含时密度泛函(TDDFT)方法,结合赝势模型和电子交换相关作用的广义梯度近似,模拟了氦原子在超强飞秒激光脉冲(2×1014W.cm-2,616 nm)作用下的高次谐波产生现象.结果表明:氦原子的高次谐波谱具有典型原子谐波谱的特征,截止频率为41.     

Ir—C60配合物衍生结构三阶非线性光学性质的DFT计算研究

基于密度泛函理论（DFT）,利用高精度量子化学计算方法对配位铱原子的富勒烯衍生物分子Ir（η5C60Me5）（CO）2的非线性光学性质进行了计算研究,结果显示具有较高对称性的Ir（η5C60Me5）（CO）2衍生物分子,具有较高的三阶非线性光学响应．为了揭示Ir—Go的非线性光学响应的起源,研究了Ir（η5GoM60）（C0）2的电子结构性质,并且基于含时密度泛函理论（TDDFT）研究了Ir（η5C60Me5）（C0）2配合物的激发态性质,探讨了富d电子及d空轨道的重过渡金属铱与富“轨道及离域电子的富勒烯相互系统作用对体系三阶非线性光学性质的影响机制．     

两类相依样本密度函数核估计的相合性

设{X_n,n≥1}为同分布的NOD随机序列或严平稳的m相依序列, f(x)为随机变量X₁的概率密度函数. 基于样本X₁,X₂,…,X_n, 利用Fourier变换及NOD列的性质和相关指数不等式, 研究密度函数f(x)的核估计, 在适当的条件下得到了[KG-*4]f(x)核估计的逐点强相合性、 r阶相合性及依概率一致收敛性.     

番茄吸收和积累Zn能力的品种间差异

以番茄为对象,探讨Zn污染对策品种(Zn-Pollution Safe Cultivar,简称Zn-PSC)存在的可能性和PSC育种的可行性,以防止污染物经食物链危害人类健康。通过盆栽试验研究了32个番茄品种不同器官在Zn污染的土壤中积累Zn能力的差异。研究表明:①在Zn胁迫(552 m.gkg-1)和对照中,番茄根、茎、叶和果实Zn吸收积累规律均为:根>茎>叶>果实,番茄所有器官Zn质量分数均存在极显著的品种间差异(P<0.01),其中果实Zn质量分数的变异范围分别为1.58~5.83 m.gkg-1和0.29~0.78 m.gkg-1;②在Zn胁迫下,供试品种的果实Zn质量分数超标率仅为9.4%,说明番茄是不易受Zn污染的农作物种类,存在番茄的Zn-PSC;③番茄果实Zn质量分数品种效应的极显著性以及果实Zn质量分数的形态特征关联性初步表明番茄果实的Zn积累特性具有一定的遗传基础,因而证明PSC育种是可行的。     

高速电路中三维互连结构频变电感参数的提取

高速集成电路系统中互连线和封装结构的等效电感对系统电性能有十分重要的影响．文中提出了用一种简单模型计算随频率变化的电感．该模型将导体横截面划分成若干分块以考虑在不同频率下电流的不均匀分布,利用在电流均匀分布情况下自感和互感的计算结果,避免了在计算离散方程稀疏矩阵时的多重数值积分,简化计算过程简化．利用本方法计算单导体和双耦合导体频变电感,计算效率明显提高     

连续属性朴素贝叶斯分类器的依赖扩展研究

针对朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间依赖信息的问题,在将连续属性条件互信息计算、条件密度计算与通过建立类约束属性最大权重跨度树的父结点选择相结合的基础上,提出了连续属性朴素贝叶斯分类器选择性树结构依赖扩展方法.通过对比实验和分析,证实了扩展后分类器的分类准确率得到明显的改进.     

一类模糊运输问题及其混合智能算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题,即需求量和供应量均为模糊变量的运输问题．并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了模糊运输问题的数学模型．此外,考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量,设计了一种混合智能算法,即基于模糊模拟的遗传算法来求解模型的近似最优解．最后,数值例子表明算法的有效性和可行性．