团簇Co3FeP异构化反应的热力学与动力学研究

为了寻找团簇Co₃FeP的稳定性、结构和内部作用力等规律，利用密度泛函理论，在B3LYP/Lanl2dz的量化水平下对团簇Co₃FeP进行理论计算，得到5种优化构型，并从化学反应热力学与动力学的角度对其异构化反应中的反应物、过渡态和生成物进行了讨论分析。结果表明，所有构型均为C1对称且构型的空间结构对其熵值有影响；构型的稳定性主要由金属原子与非金属原子所决定，并且在常温常压下构型1^（3）、2^（3）和3^（3）可以稳定存在，是大部分异构化反应的最终产物。因此，在实际材料的开发中，不仅需要注意金属原子与非金属原子之间的作用力以确保构型的稳定性，还应首先考虑对稳定构型1^（3）、2^（3）和3^（3）进行相关研究。     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

我国高校图书馆的微博发展状况和读者服务创新

在网络自媒体时代,越来越多的高校图书馆利用微博拓展其服务,而微博的许多优点也使其适用于图书馆的文献信息传递和读者服务。通过对新浪微博的数据调查,阐述了近年来高校图书馆微博的发展状况,探讨了微博给高校图书馆读者服务带来的创新,分析了微博的特点及其在图书馆服务中的适用性,提出了高校图书馆利用微博创新读者服务的具体对策。     

2种煤液化残渣氧化萃余物中杂原子化合物的鉴定

在40℃恒温水浴下用次氯酸钠对2种煤液化残渣进行氧化,将反应所得混合物用滤膜过滤,滤出液依次用石油醚、二硫化碳、四氯化碳和乙酸乙酯萃取,得到的萃取物用气相色谱/质谱(GC/MS)分析.根据分析结果系统地考察了2种煤液化残渣中所含杂原子化合物的分布,为从煤液化残渣中选择性地脱除这些杂原子化合物及提取高附加值化学品提供了一条路径.     

关于映射周期性的若干性质及其应用的注记

若f∈PfT(R)∩C(R),则F(x)=∫axf(t)dt,x∈R与周期函数有何关系,具有哪些性质?本文将就这一问题进行研究,获得了一个关于周期函数一个重要的若干性质的定理,应用其便捷的处理了一大批与周期函数有关的问题,进而给出了关于映射周期性的若干性质及其应用的注记,这对经济周期性研究有一定的参考意义。     

古代大别山区蛮人部落的若干问题——大别山区文化特色的成因

古代大别山区的"蛮人"部落是多个民族部落的融合体。大别山区蛮人部落的解体,是长期渐进的历史过程。由畜牧转向农业,从单一的粮食生产到茶叶的主产区,内部经济生活的演进是蛮人部落解体的内力,多民族国家发展中的民族大融合是它的外力。大别山区蛮人部落的解体在隋统一时基本完成。大别山区文化的特征随之成型。     

情绪对创造性思维的影响:认知风格的调节作用

通过对214名大学生施测镶嵌图形测验,筛选出场独立型和场依存型被试各45人,通过自传体回忆方法分别诱发被试的高兴、愤怒和中性情绪,探讨情绪对创造性思维的影响,以及认知风格在情绪与创造性思维之间是否存在调节作用.结果发现:高兴和愤怒情绪均对创造性思维有促进作用,认知风格在情绪和创造性思维之间起调节作用,具体表现为对于场独立型被试,愤怒情绪促进思维的流畅性、灵活性和独创性;对于场依存型被试,高兴情绪促进思维的流畅性、灵活性和独创性.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。