软件开发的KFFEITO模型及其实用性

本文提出了能快速研究计算机应和新产品满足市场需求的中小型软件开发模型,即“核心功能优先、由里向外扩展”的软件开发模型。     

一级反应网络法求单底物酶促反应的米氏常数

以可溶性淀粉为底物,研究了糖化酶（ＥＣ３．２．１．３）的动力学规律。淀粉水解反应具有单底物酶促反应的特征,且当［ｓ］Ｋｍ时,服从拟一级反应规律。根据一级反应网络理论,采用单纯形加速法拟合酶促淀粉水解反应的过程曲线求各速率常数和米氏常数。     

科学发现及其逻辑性研究

在讨论科学发现,科学发现逻辑性研究的历史的基础上,就科学发现逻辑性研究的两个新视角作了评价和展望。“信息域”拓展了科学发现逻辑性的空间,突现出社会文化因素的意义;模糊思维把科学发现的逻辑性研究转换为对模糊信息进行加工、度量的认知过程,强化了科学发现逻辑性研究的现实性。     

中共第一代领导集体的特点

中共第一代领导集体的特点十分鲜明，主要体现为作风优良、民主团结、核心突出、独立自主、素质超凡、旗帜鲜明。中共第一代领导集体在党的历史上存在时间最长，影响最大，它的稳固发展是中国革命和建设事业不断取得胜利的决定性因素。     

数据挖掘初探

从学科归属、技术、功能3个方面探讨了数据挖掘的定义及内涵,并对数据挖掘与知识发现的关系、数据挖掘的功能、作业流程及应用进行了初步研究。     

Construction of a genetic map with SRAP markers and localization of the gene responsible for the first-flower-node trait in cucumber (Cucumis sativus L.)

With an F2 population from the cross of two cucumber inbred lines, S06 and S52, sequence-related amplified polymorphism (SRAP) was used to construct a genetic linkage map in cucumber (Cucumis sativus L.). Sixty-four SRAP primer combinations generated 108 polymorphic bands in the F2 population analysis. The average of polymorphic bands produced by one primer pair was 1.5, and the maximum was 5. Using Mapmaker 3.0, a linkage map was constructed, which consisted of 77 SRAP markers distributed in nine linkage groups (LOD≥3.0) and spanned 1114.2 cM with an average interval of 14.5 cM between markers. The gene for the first-flower-node trait, termed ffn, was mapped to linkage group Ⅸ, flanked by DC1EM5 and ME7EM2A at 10.3 cM and 12.1 cM distance, respectively.     

一阶拟线性椭圆型复方程的广义DC型边值问题

研究了一般的一阶拟线性椭圆型复方程的边界条件中含有斜微商的广义Carleman型边值问题。采用直接将广义DC型问题化为奇异积分方程的方法析出特征部分，然后通过对特征方程的研究得到了广义DC问题的可解条件和计算指标。     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

线性拟等重码的检错性能

线性拟等重码是一类特殊的等重码，文中利用码等价和线性拟等重与一阶R—M码的关系研究了线性拟等重码的检错性能；并证明了一类特殊的二元线性拟等重码是最佳检错码，并因此得出延长Hamming码是最佳检错码。     

基于广义归纳逻辑因果模型的知识发现与算法实现

以语言场、广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型为理论依据，分析了广义因果联系类知识的发现机理，给出了因果联系类知识发现的实现算法。该算法为解决具有随机不确定和模糊不确定性特征的因果联系类知识的发现提供了行之有效的方法。通过算法的运行实例，验证和说明了算法的正确性和有效性。