枯草芽孢杆菌的ade基因在大肠杆菌中的MBP融合表达及活性鉴定

扩增了枯草芽孢杆菌的ade基因, 重组入载体pMal-c2x中, 构建了麦芽糖结合蛋白（MBP）融合蛋白的表达体系. 通过IPTG诱导表达, 用MBP亲和层析法, 纯化该融合蛋白（104 700）, 并通过SDS-PAGE对表达及纯化结果进行检验, 对其酶学性质进行了初步研 究. 分析结果表明: 该融合酶蛋白具有显著的腺嘌呤脱氨酶活性, 证明了ade基因是枯草芽孢杆菌中编码腺嘌呤脱氨酶的基因.     

基于改进的BP神经网络算法的控制系统在线辨识方法

 讨论了以计算机虚拟仪器为核心器件,搭建了动态测试与系统辨识硬件平台,使用Delphi语言编写辨识模块,实现对控制系统的在线辨识。在非线性系统辨识方面,针对BP神经网络算法中存在的收敛速度比较慢和辨识精度不高的问题,提出一种基于降低网络灵敏度的MBP神经网络辨识算法和一种基于小波分析的神经网络辨识算法,实现了对控制系统的状态进行预测估计。并以“防空武器半实物仿真系统”中的三轴稳定平台为对象,试验验证了算法的正确性。     

Matrix-bound phosphine in Ny-Alesund Area of Arctic

Phosphine,a ubiquitous trace gas in the atmosphere,acts as a carrier of gasous phosphorus in the biogeochemical cycle.The research of phosphine will show new light on the mechanisms of how the phos- phorus supplement influence the biogeochemical cycle and global warming.In this paper,we detect the phosphine in Arctic Pole area for the first time.The result shows that matrix-bound phosphine(MBP)ex- ists in all the samplings.Phosphine distributions varied with different environmental origins.Average phosphine...     

巷道围岩稳定性分类的MBP神经网络预测研究

研究BP神经网络的工作原理和改进技术，分析巷道围岩稳定性的影响因素，基于改进的MBP神经网络建立了围岩稳定性分类的神经网络识别模型。研究结果表明，该预测模型性能好，预测精度高，预测结果能很好地拟合地下工程实际，验证了该模型的可行性和实用性。     

一种新型的前馈多层神经网络学习算法

利用矩阵Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ逆的方法,提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法－ＭＢＰ算法。该算法采用了群体搜索的策略,打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式,一次可搜索权空间中的一个超平面,仿真结果表明,该算法在提高收敛速度和避免陷入局部极小点方面都有一定的进展。     

对偶分支过程的遍历及指数遍历性

考虑Markov分支过程的前对偶过程．对偶分支过程,它是一类特殊的具有突变率的人口过程,证明了如果对偶分支过程在满足常返的条件下,它具有遍历及指数遍历性,并给出了该过程的遍历性及指数遍历性的充分必要条件．