一种基于语言评价信息的多指标群决策方法

针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题，给出一种新的群集结和方案优选方法。首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息，以得到群的方案评价值，然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选。利用该方法不仅可以确定最优方案，而且还可得到群决策结果的可信程度。最后给出了一个算例。     

Exogenous fibronectin modifies the aggregation of collagen-stimulated human platelets

Summary Fibronectins (FN) are adhesive glycoproteins whose role in platelet aggregation is unclear. Addition of 3, 6 and 12 g/ml of human plasma FN in vitro to isolated human platelets, which had been freed from plasma FN by gel filtration and subsequently stimulated with collagen, inhibited the last stage of platelet aggregation. With 3 and 6g/ml of FN a shortening of the lag-time was also observed. These data showed that FN may play a role in platelet-collagen interaction as well as in platelet-platelet interaction.     

广西前胡的活血化瘀药理作用研究

药理试验证实,广西前胡水提物具有体外抗凝作用;能显著抑制大鼠血小板聚集,抑制血栓形成;降低“血瘀”症模型大鼠的全血粘度和红细胞压积,缩短红细胞电泳时间;延长小鼠常压耐缺氧时间,表明广西前胡具有活血化瘀作用。     

疏水吸附分离酵母 S.Cerevisiae 中的 L-天门冬氨酸酶的研究(英文)

研究了疏水柱吸附分离工业酵母（Ｓ．Ｃｅｒｅｖｉｓｉａｅ）中的Ｌ－天门冬氨酸酶．考察了三种疏水吸附剂ＴｓｋｇｅｌＢｕｔｙ＿Ｔｏｙｏｐｅａｒｌ,ＴｓｋｇｅｌＰｈｅｎｙｌ＿Ｔｏｙｏｐｅａｒｌ和ＴｓＫｇｅｌＥｔｈｅｒ＿Ｔｏｙｏｐｅａｒｌ６５０Ｃ的吸附性能．研究表明,通过选择控制流动相的ｐＨ值和离子强度,一次吸附过程中Ｌ－天门冬氨酸酶的分离纯化纯度可提高１４倍并保持较高的活性。实验还考察了吸附等温线类型和温度等因素的影响．结果表明,酵母中分子的电荷和疏水性是疏水柱吸附的重要影响因素．     

三七叶甙对兔血小板聚集功能的影响

 应用Born氏比浊法分别测定三七叶甙(Panax notoginseng folium saponins)对花生四烯酸(arachidonic acid,AA)、血小板活化因子(platelet activating factor,PAF)和腺苷二磷酸(adenosine diphosphate,ADP)诱导的兔血小板聚集功能的影响.实验结果表明:三七叶甙在体外显著抑制ADP诱导的血小板聚集,其半数抑制浓度(medium inhibitory concentration,IC₅₀)为89.4mg/L;三七叶甙静脉注射也能明显降低ADP诱导的兔血小板聚集率,且呈剂量-效应关系.提示三七叶甙体内外均明显抑制ADP诱导的兔血小板聚集,而对AA和PAF诱导的兔血小板聚集无明显影响.     

常温常压等离子体氟碳纳米颗粒膜表征

通过介质阻挡放电在大气压条件下进行等离子体聚合,获得了氟碳聚合物薄膜。并用红外光谱、X射线光电子能谱、扫描电镜以及静滴接触角界面张力测量仪等测试方法研究了膜的化学结构、表面物理形态与放电条件之间的关系。实验结果表明,聚合物膜是一种由纳米颗粒堆积而成的多孔膜。通过选择控制放电的功率、时间以及单体的流量,可以得到含FC或FCO官能团的聚合物膜。经该聚合物涂层后的棉织物具有超级拒水拒油性能,比表面能可降为2.429×10-2J/m2,而且透湿指数为0.9997,涂层后织物透湿性几乎没有变化。     

连续事件的语义数据模型

语义抽象概念aggregation和generalization不仅对不包含时间概念的复杂情况的数据模型的建立很有用，而且还可以成功地用于连续事件的建模。建立了两种情况并存的语义数据模型：or—dering(次序)和sequencing(先后顺序)，并且可以在任何程序环境下实现。     

基于区间值的模糊聚类分析

分析了原有模糊聚类分析中存在的问题，提出了基于区间值的模糊聚类分析方法．该方法用区间值表示各个对象对于每个因素状态的隶属度，在获取了每个对象对于每个因索的特征值后，将其转化为[0，1]上的区间，然后直接在区间的层次上求各个对象间的相似度，在如此求出的相似矩阵的基础上，直接得出聚类的结果．该方法用区间值表示各个对象的属性值，可以更接近于每个对象的客观、真实情况，从而可以更大程度上保留信息．