三脚架多齿胺Mn(II)、Ni(II)配合物仿酶性能研究

合成了三-(6-甲基-2-吡啶甲基)胺(TLA)的叠氮桥联双核锰(II)、镍(II)配合物,对两种金属配合物模拟甲基单加氧酶催化苯乙烯环氧化反应的性能进行了研究,并讨论了温度、催化剂浓度等反应条件对催化作用的影响,分析了分子结构与催化活性的关系.通过对EPR光谱和UV-v is光谱的研究,得到了高价金属氧酰(M=O)活性中间物的信息,提出了反应机理.应用比色法考察了两种配合物对羟基自由基的清除作用.     

基于N,N′-二齿螯合配体构筑的新型超分子配合物[Cu(fum)(dpphen)_2]·CH_3OH·H_2O

利用螯合配体4,7-二苯基-1,10-邻菲罗啉与反丁烯二酸钠及铜盐反应合成了一种新型超分子配合物[Cu(fum)(dpphen)2].CH3OH.H2O(fum=反丁烯二酸根,dpphen=4,7-二苯基-1,10-邻菲罗啉).通过元素分析、红外光谱、热分析和X射线单晶衍射等技术对其进行了表征.配合物属单斜晶系,空间群C2/c;晶胞参数:a=4.163 8(4)nm,b=1.323 9(1)nm,c=1.936 0(1)nm,β=117.23(9)°;Z=8;最终偏离因子R=0.032 7.配合物中每个Cu(Ⅱ)离子与来自两个dpphen的4个N和一个fum的2个O配位,形成畸变的八面体结构单元.相邻单核单元通过C—H…O氢键作用形成一维超分子梯状链,毗邻的超分子链通过dpphen上苯环间的π-π堆积作用形成二维层状结构.     

基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似

研究了基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似问题,提出了(α,β)-粗糙集模型,讨论了粗糙近似算子的一些重要性质,给出了粗糙度和近似精度的定义和性质,证明了该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度.     

软硬件协同设计和系统级仿真探索

简要介绍了系统级芯片设计的软硬件协同设计、协同仿真技术和SoC开发中系统级协同仿真的工具，并给出了一个在CCSS (CoCentric system studio)环境下完成软硬件协同仿真的实例。     

快速挖掘最大频繁项目集的新算法

针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)的变形结构采取了自顶向下的新的搜索方式,并通过其独特的启发式判断策略、候选项目集的生成策略等,大大减少侯选项目集的生成,从而降低了CPU搜索时间,提高了挖掘效率。     

车间流程的免疫调度算法

为了高效地解决车间流程(Flow Shop)问题,提出了一种利用免疫算法求解Flow Shop调度问题的方法.该算法是根据人或者其他高等动物的免疫系统机理设计的,将调度目标和约束条件作为抗原,将问题的解作为抗体,对抗体采用按工件加工顺序进行自然数编码,并把最大流程时间的倒数作为适应度函数,新抗体的繁殖是通过部分匹配交叉算子和按工件顺序互换的变异算子实现的,对抗体产生的刺激和抑制通过抗体浓度来调节,而抗体浓度通过计算抗体之间的最大亲和力获得.通过对Flow Shop问题的基准测试表明,该算法不仅在求解问题的规模上具有很好的可伸缩性,而且在运算时间上也低于遗传算法和模拟退火算法.     

相移数字全息技术中相移误差对全息图数字重现的影响

在相移数字全息技术中，分别采用二步算法、三步算法、四步算法及全息数字相减技术，实现了对相移数字全息图数字的重现．通过对比由于参考光束的相移误差在不同情况下重现像的质量，表明二步算法比已有的算法能得到质量更好的重现像．     

三Ⅰ算法的统一形式

给出了正则蕴涵算子的概念,证明了Lukasiewicz算子、Godel算子、乘积算子和R0-算子都是正则蕴涵算子-针对这种正则蕴涵算子建立了FMP和FMT的三Ⅰ算法的统一形式,相应地三Ⅰ解可用一般的伴随对((×),R)中的左连续三角模(×)和正则蕴涵算子R统一表达;指出在Godel的意义下,Zadeh关于FMP的CRI算法可以纳入到这种统一形式之中;给出了α-三Ⅰ算法的统一形式,得到了关于FMP和FMT而言的α-三Ⅰ算法的对偶性结论.     

基于组合神经网络的雷达弱信号检测

本文提出了一种基于组合RBF神经网络与混沌理论的弱目标检测算法。运用RBF神经网络的特点,将非线性预测模型的建立归结为预测误差的最小化问题,再对误差的控制建立合适的非线性预测模型。经仿真研究表明了所提出算法的可行性和有效性。     

模拟退火算法机理研究

从机理上分析了采用Metropolis概率接受准则的重要性 ,认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值 ,避免了落入局部极小点的可能 ,然后在退火计划的控制下模拟退火算法 ,最终可以找到最优解 ;深入分析了算法的退火计划和模型扰动 ,以及两者之间的配合的技巧 ,认为算法本身可以作进一步的改进 ;并提出了改进的思路 ,为下一步的具体改进打下了基础