高分子材料老化的可靠性分析

本文根据高分子材料老化的一般规律,用随机过程的方法,得到了描述老化过程的数学模型,并且求出老化过程的寿命分布函数。进一步,对高分子材料由于老化而引起的失效,进行可靠性分析。     

谈化学教改中的一点成效

为了提高职业卫生院校的化学教学质量,笔者依据学生的知识结构和心理需要,将化学教学内容同医学、药理学、人类生活、人类健康保健、及毒理学等方面相结合来从事教学,激发了学生们的学习热情,培养了他们的学习兴趣和动机,收到了更好的学习效果,很完美的完成了教学任务.     

聚合物材料老化的随机过程模型

根据聚合物材料老化一般规律,用随机过程方法,得到描述老化过程的数学模型与寿命概率分布函数.并进一步讨论了聚合物材料由于老化引起的失效及进行可靠性分析的方法.     

日本对虾野生和养殖群体遗传多样性的RAPD分析

为加深和丰富对我国最为重要的经济虾类之一日本对虾(Penaeusjaponicus)遗传多样性的认识,分析了日本对虾一个野生地理种群(台湾海峡北部)及其移植到北方水域进行繁育的养殖群体各23个个体的随机扩增DNA多态性.实验选取OPK组20个10bp随机引物中的17个产生效果稳定的扩增结果用于群体遗传多样性分析,在两个群体中共检测出155个位点,野生种群和养殖群体的多态比例分别为85.14%和78.62%.用经修正的Shannon表型多样性指数量化两个群体的遗传多态度,野生种群和养殖群体的遗传多态度分别为0.214和0.201;两群体的遗传相似度为94.20%,遗传距离为0.058.     

转子系统常开裂纹故障信息提取方法的研究

针对由于横向常开裂纹引起的裂纹故障转子系统,根据Paris理论,运用由应力强度因子及应变能密度函数推导得到的裂纹柔度系数矩阵,建立了裂纹转子系统动力学模型.由于含有横向裂纹故障的转子系统的刚度矩阵会发生相应变化,因此,在已知柔度系数矩阵的基础上,通过对比无故障转子系统与裂纹转子系统的动力学方程,可以推导出裂纹转子系统的剩余量动力学方程.分析裂纹所在轴段两端的受力情况,结合剩余量动力学方程,从振动信号中提取出常开裂纹发生的位置及裂纹深度信息.结果表明,本文运用的常开裂纹信息提取方法理论上只需要采集两个不同转速下,三个节点的振动信号进行诊断分析,简便可行,并可为转子系统、悬臂梁、桁架结构等常开裂纹故障诊断提供一定的理论依据.     

Genetic diversity in Penaeus chinensis shrimp as revealed by RAPD technique

The random amplified polymorphic DNA analysis was used to estimate genetic diversity in one successively cultivated stock and three wild stocks of Penaeus chinensis shrimp, two of which were collected from the spawning and wintering grounds in the west coast of Korean Peninsula, and one from the feeding ground in the China coast of the Yellow Sea. A random primer kit was employed to scan the genomic DNA in 20 individuals of each index stock. A total of 110 reproducible RAPD markers were obtained, 68.2 % of which showed a sound eonformability within all the individuals detected, implying that the genetic variability in P. chinensis is relatively low. The proportions of polymorphic loci among these four stocks ranged from 20% to 33.3%, while the degrees of genetic polymorphisms varied from 0.0093 to 0.0307. The genetic variability of inter-stocks was higher than that of intra-stock. The genetic diversity in different stocks differed from each other; that is, a less genetic differentiation in the spawning and wintering stocks from the west coast of Korean Peninsula was revealed and their genetic diversities were higher than that of the spawning stock in the Bohai Sea and the China coast of the Yellow Sea. As detected, the genetic diversity in the successively cultivated stock was the lowest among these four stocks. Through genetic distance analysis between a random pair of individuals, a dendrogram of the above-mentioned four stocks was constructed by unweighted pair group method with arithmetic mean. The results based on cluster analysis well fitted with the geographical distribution of P. chinensis in the Bohai and Yellow Seas.     

基于转移概率矩阵自学习的犯罪分布预测

针对犯罪分布预测准确率低,历史犯罪数据缺失严重的问题,提出了基于历史犯罪数据,融合所研究地区的社会环境因素的转移概率矩阵自学习的犯罪分布预测算法——TWcS.将包括距离信息、面积信息、人口信息在内的社会环境因素作为权重值引入到梯度下降策略中,利用梯度下降实现TWcS算法的转移概率矩阵自学习.实验结果证明,TWcS算法的性能明显优于包括当前最优基线算法(TPML-WMA)在内的其他预测算法(如LR、AR、Lasso回归算法、贝叶斯算法、决策树算法等),TWcS算法的MAE值是其他算法MAE平均值的33%.     

基于集成特征选择的盗窃案件预测方法

盗窃类案件是公安机关较为棘手的一类犯罪,呈现高发低破态势.提前预测发案情况是预防该类型犯罪的有效途径,因此对预测盗窃犯罪提出了一种以Bagging方法为基础、基于特征选择准确度和差异性双重考量的集成学习算法,根据集成学习器好而不同的原则,构造由异质基学习器集成的特征选择器,实现对影响盗窃犯罪发生因子的有效选择,使用更少维度的特征数据集提升犯罪预测的效率和准确度.实验结果表明,提出的SEFV_Bagging算法具有较好的泛化能力和稳定性,在测试数据上表现出的预测准确度也较为理想,且算法无需根据先验知识设置所选特征子集维数,在盗窃犯罪数据分析预测领域应用中有较为明显优势.      

液体培养发状念珠蓝细菌代谢物提取方法的比较分析

比较了基于气相色谱–质谱联用技术(GC-MS)发状念珠蓝细菌代谢物的2种不同提取方法.在对样品进行快速洗涤和淬灭后,分别采用冷甲醇法和甲醇/氯仿法对样品进行提取,并考察了样品量对提取效果的影响.结果显示,从提取到的代谢物种类和丰度角度,冷甲醇法的提取效果要优于甲醇/氯仿法,且采用50,mg样品量的提取效果较佳.通过本方法,在发状念珠蓝细菌中共检测到46种代谢物,包括19种有机酸、1种无机酸、13种氨基酸、4种胺类、4种醇类和5种糖类物质.     

犯罪时间序列的混沌特征分析与短期预测

现有犯罪时间序列预测方法侧重于捕捉序列自相关性来构建预测模型,但缺少对犯罪时间序列所反映的社会治安系统非线性和复杂性特征的考虑。 针对这一不足,提出了一种基于混沌分析的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)LSTM 预测方法(Chaos-LSTM)。 首先将犯罪时间序列进行相空间重构得到其重构参数以及高维特征,然后计算犯罪时间序列的 Lyapunov 指数判断其混沌特性,最后对符合混沌特征的犯罪时间序列利用重构参数进行序列重建,输入 LSTM 模型进行时序预测。 以北方某特大城市 2007—2014 年的抢劫、入室盗窃、抢夺、诈骗类犯罪的日序列数据进行了实验验证,结果表明:4类案件的时序数据均表现出明显的混沌特征。 Chaos-LSTM 模型在预测精度上较 LSTM 模型有明显提升,平均绝对百分误差(mean absolute percentage error, MAPE)提 升 度 最 高 可 达 19. 7% ,百 分 比 均 方 根 误 差 (percentage root mean square error,PRMSE)提升度最高为 4. 19% ,其中对稀疏性数据序列的提升效果更为明显,显示出该方法对稀疏犯罪时间序列具有更好的适应性。