以素质教育为核心的考试模式的实践与探索

介绍了加强平时考核比重，改革考试题型的实践，探索向以素质教育为核心的考试模式的转变．     

基于形态学的复杂背景目标检测算法的研究

复杂背景下目标检测存在诸多困难,主要为背景对目标检测的干扰,大量噪声存在导致传统导数边缘检测方法的失效等。针对上述两点,提出了分割区域图像、利用形态学方法检测目标的新算法。首先利用目标与背景灰度差异性来确定目标的大致区域,将其分割出来,然后再结合多结构元素法进行目标的精确检测。通过与原图像分割、聚类算法分割实验比较,该算法具有较好的抗干扰性和抗噪性能。     

C/ZrO2复合纳米粉体的快速制备及其机理研究

 采用激波等离子法制备了C/ZrO₂纳米复合粉体。通过X衍射、拉曼光谱对复合粉体的晶相组成进行了分析,利用透射电镜（TEM）对复合粉体的粒度、形貌进行了表征,借助热重分析对粉体的组成进行了检测,进一步对粉体的制备机理进行了探讨。结果表明：激波等离子体法可实现C/ZrO₂纳米复合粉体的快速制备,所制备出粉体的粒径在10 nm左右,复合粉体中碳为石墨相,约占总量的63%（质量分数）,氧化锆占总量的37%,主相为四方相。     

双光子激发的超分子聚合物纳米颗粒生物成像研究

将具有双-2-脲基-4[1H]-嘧啶酮（bisUPy）的β-二羰基氟硼类衍生物（BF₂-bisUPy）及卟啉衍生物（Por（Pt）-bisUPy）通过四重氢键作用组装成超分子聚合物,通过微乳液法制备成在水中均匀分散的超分子聚合物纳米颗粒（SPNP）。扫描电子显微镜形貌表征表明获得的纳米颗粒粒径约为60 nm。紫外-可见吸收光谱、荧光发射光谱及寿命衰减实验均证明纳米颗粒内BF₂-bisUPy与Por（Pt）-bisUPy可发生高效的能量传递。具有双光子吸收的BF₂-bisUPy作为能量供体,可通过荧光共振能量传递（FRET）增强双光子激发下Por（Pt）-bisUPy的发光。双光子激发荧光强度与激光功率测试表明所制备的超分子聚合物纳米颗粒具有强烈的双光子激发下的荧光及磷光双发射,这种纳米材料可进入细胞,具有优秀的生物相容性,并在双光子激发时表现出强烈的荧光和磷光双发射生物成像。     

高分子缓释化肥的缓释性能研究

对一种含氮、磷、钾三种营养元素的高分子型缓释化肥—MSF,分别在去离子水及土壤溶液中进行了养分释放规律的研究.实验结果显示:在120天内,MSF在去离子水中失重不到40%,氮、磷、钾三种营养元素也只分别溶出了30%,28%和38%;而在土壤溶液中,在120天内,MSF失重接近100%,氮,磷,钾三种营养元素基本完全转化为小分子物质溶入土壤溶液中.实验结果表明:(1)MSF初期溶出率较低,能显著的减少淋溶损失.(2)MSF能在土壤溶液中完全降解,养分的可利用率高.(3)MSF水解反应缓慢,性能较为稳定,便于存放和使用.     

固载化N-羟基邻苯二甲酰亚胺在分子氧氧化二苯甲醇为二苯甲酮反应过程中的催化特性

采用简捷高效的方法在交联聚苯乙烯(CPS)微球表面同步合成与固载了N-羟基邻苯二甲酰亚胺(NHPI),制备了非均相催化剂CPS-NHPI微球,我们将其用于分子氧对二苯甲醇的氧化过程,探索研究了其催化性能与催化氧化机理,并考察了主要因素对其催化性能的影响.研究结果表明,将固体催化剂微球CPS-NHPI与过渡金属盐组合形成复合催化剂,可有效地催化分子氧对二苯甲醇的氧化过程.在几种过渡金属盐中,助催化效果的顺序是VO(acac)2Co(OAc)2Co Cl2Mn(OAc)2.显然,乙酰丙酮氧钒盐的助催化效果最好.共催化体系CPS-NHPI+VO(acac)2可在温和条件(75℃、常压的氧气)下高效地将二苯甲醇催化氧化转变为二苯甲酮(二苯甲醇转化率为35.8%,且二苯甲酮是唯一产物),显示出良好的催化活性与优良的催化选择性,催化氧化反应遵循自由基链式反应的机理.体积比为7∶3的乙腈与乙酸乙酯的混合液为适宜的反应溶剂;VO(acac)2与固载NHPI的摩尔比为1∶15时,助催化剂的投加量较为适宜.固体催化剂CPS-NHPI还具有良好的再循环使用性能.     

基于PCA-K-means和PCA-SOM神经网络的葡萄酒分类

针对葡萄酒物理和化学数据成分冗余,提出了两种葡萄酒分类的算法,分别是主成分分析K均值和主成分分析自组织神经网络算法.这两种算法对葡萄酒的物理化学成分进行了主成分分析,提取了主要的影响因素,将输入维数降低,再利用K均值和自组织神经网络算法分别对葡萄酒进行分类和比较.实验结果表明,PCA-K-means和PCA-SOM都具有较高的准确率,都有一定的使用价值和可操作性,并且PCA-K-means算法优于其它的算法.     

互惠偏好下技术创新扩散过程的博弈分析

研究技术创新扩散系统中创新供给者和采纳者互惠偏好下的行为,以及互惠偏好对决策行为的影响.研究发现,创新采纳者互惠偏好程度对创新供给者扩散价格呈负面影响;双方互惠偏好程度增加会导致创新采纳者采纳价格的降低,从而技术创新的需求增加;系统成员的互惠偏好程度增加会导致自身收益减少和对方收益增加;互惠偏好行为有利于技术创新扩散系统收益的提高.     

一种基于EKF的弹丸最优速度预测算法

弹丸运动速度的高精度测量是测量弹丸膛内其他运行参数的基础.采用极值法测量弹丸运动速度时,传统的做法是直接对解算出的速度信息进行数据拟合,用拟合结果去描述弹丸速度信息,这样做在一些工程应用中虽然能达到技术指标,但误差还是较大.提出基于扩展卡尔曼滤波的预测算法,对极值法解算出的弹丸速度信息进行最优预测,进一步提高了弹丸速度的测量精度.通过实测信号进行验证分析,弹丸速度的测量值更加逼近理论值,误差更小,方法具有工程应用价值.     

基于主成分分析和PSO-SVM的树叶分类方法研究

提出一种树叶分类方法.在数据方面,所获得数据既包含树叶的图形信息数据,也包含树叶的纹理信息.在前期数据预处理阶段,采用主成分分析方法对原始数据进行降维处理,从16个特征中提取出3个主成分,且累计主成分贡献率达到85%以上.在后期数据分析处理阶段,用支持向量机对树叶数据进行分类预测,并用粒子群算法对支持向量机参数进行寻优处理,提高分类精度.实验结果表明,相对于遗传算法和网格搜索法寻到的最优参数相比,粒子群算法优化支持向量机具有最高的准确率,高达94.1%,高于其他两种分类方法.