基于最小二乘算子的混合计算智能辨识算法

基于非线性最小二乘（ＮＬＬＳ）法和遗传算法（ＧＡ）思想，通过定义ＮＬＬＳ算子、适应度以及混合数据结构，得到非线性回归模型非线性参数的混合计算智能辨识算法，该算法结合ＧＡ和ＮＬＬＳ法两者长处，即有较快收敛性，又能以较大概率求得全局（一致收敛）估计。计算结果表明该方法显著优于ＧＡ和ＮＬＬＳ法。     

Baker酵母用于光学活性昆虫性信息素的合成方法述评

通过综述近１０年来Ｂａｋｅｒ酵母用于不对称合成的研究十分活跃的状况，介绍了它在制备高光学活性手性化合物的发展近况，着重评述了Ｂａｋｅｒ酵母作用特点及其在合成光学学活性昆虫性信息素中的应用。     

如何界定会计信息失真

会计信息是广大投资者(包括潜在投资者)、债权人、经理人和有关政府部门等各自作出相应经济决策的重要依据,信息失真理所当然地成为他们关注的热点问题。究竟什么是会计信息失真?判断会计失真的标准和依据是什么?会计信息真实性与公允性、重要性存在什么样的关系?与会计差错、会计虚假、会计认定存在什么逻辑关系?这些问题是本文要深入分析、讨论和揭示的重点。     

南充城区小型兽类群落组成及优势种微尾鼩的性比特征

采用夹日法对南充城区的居民区、河谷、风景区和校园4种生境的小型兽类群落组成和优势种微尾的性比及其月变化和年龄组进行了研究.结果表明,南充城区共有微尾(Anourosorexsquamipes)、褐家鼠(Rattusnorvegicus)、社鼠(Niviventerconfucianus)、黄胸鼠(Rattusflavipecius)、黑线姬鼠(Apodemusagrarius)、大足鼠(Rattusnitidus)、小家鼠(Musmusculus)和灰麝(Crociduraattenuata)等8种小型兽类,群落组成以微尾为主.优势种微尾的总性比(♀/♂)为1.07(χ2=0.64,P>0.05),差异不显著,种群性比存在明显的年龄变化,但月性比变化不明显.     

宏观串联经济系统的次优策略问题研究

本文扼要分析了宏观串联经济系统的控制策略,提出了国家经济增长——物价指数系统的问题,在建模基础上,得到了该问题的次优策略。文章认为,农轻重以0.045,0.087,0.084速度增长,国民收入积累资金以0.05速度增长,80年代中期之后,物价指数增长在0.01以内,国家完全可以达到本世末的经济目标。     

基于子波变换和神经网络的舰船目标识别

特征提取方法和分类器的选择是舰船目标识别的关键。介绍了一种目标分类和识别的方法。首先利用子波变换和多分辨分解算法对实际采集到的各类舰船目标辐射噪声进行特征提取 ,获得目标的线谱和调制谱特征 ,然后利用模糊自组织聚类网络 (FKCN)分类器对各类目标进行分类识别。最后利用实测数据进行仿真分析 ,并与其它特征提取和分类识别方法比较 ,验证了所用方法的可行性 ,且获得了较好的效果。     

基于无线射频传感器的检测仪表设计

为克服传统油水井参数采集方法中存在的操作复杂和精度低等缺点, 设计了一种基于无线射频技术的新 型检测仪表, 详细阐述了该检测仪表的设计原理与方法。 所封装的无线射频传感器包括负责油水井数据采集 的传感器模块(压力、 电流)和将油水井参数写入至 RFID 射频卡内的 RFID 读写模块。 本检测仪表系统结构简 单, 工作稳定可靠, 数据采集精度满足要求, 改变了传统的采集数据模式。 利用该仪表采集数据, 可大幅减少 工作人员的工作量, 提高工作效率, 得到较好的启用效果。 因此表明, 所设计的无线射频传感器检测仪表是有 效的。     

一株好氧反硝化菌的鉴定及脱氮特性研究

以筛选分离得到的好氧反硝化菌HG-7为研究对象, 经过16S rRNA同源性分析, 初步鉴定该菌株为假单胞菌属(Pseudomonas sp.)。对菌株HG-7反硝化功能基因的扩增结果表明, 菌体HG-7内存在好氧反硝化功能基因napA和nirK, 证实该细菌为好氧反硝化细菌。对菌株的脱氮特性和影响因素的研究表明, 以硝酸盐氮为氮源时, 菌株的最适碳源为乙酸钠和丁二酸钠, 最佳C/N比为6~10, 最适宜的温度范围为26~30℃。在上述条件下, 菌株HG-7的好氧反硝化活性较高, 48小时内对100 mg/L硝酸盐氮的去除率可达98%, 且在反应过程中亚硝酸盐氮积累量较低。以亚硝酸氮为唯一氮源时, 低浓度条件下可实现100%的氮素去除率; 高浓度条件下, 脱氮速率则受到明显的抑制, 对91.4 mg/L的亚硝酸盐氮氮去除率约为40%。因此, 将该菌株应用于废水的脱氮处理, 可实现氮素的有效去除, 具有潜在的应用价值。     

多自由度非线性系统的频域识别

通过拟合近似频响函数，在频域中研究多自由度非线性系统参数的识别问题，实例计算结果表明本文的方法是正确的。     

基于Volterra模型的一类通信系统的参数辨识

分析了Volterra级数理论对于非线性系统的模型建造的意义，提出了一类通信系统的适用于系统辨识的新模型──Volterra离散频域模型．应用此模型对一个具体的通信系统有效地进行了非线性故障诊断和参数辨识．