盐酸萘乙二胺改性膨润土对结晶紫的吸附研究

在微波作用下以盐酸萘乙二胺(NETH)、溴代十六烷基吡啶(CPB)和十六烷基三甲基溴化铵(CTMAB)为改性剂,制备了系列有机膨润土.通过X-射线衍射(XRD)、傅里叶红外光谱分析(FTIR)和有机物含量分析对各种膨润土进行表征,同时考察了三种改性土对结晶紫的吸附效果.结果显示,以NETH改性的膨润土吸附效果最好,在pH=6.0的近中性溶液中,0.2g的NETH/Bt在60min内对初始浓度为48.96mg/L的结晶紫吸附率达98.0%,并且其吸附等温线符合Freundlich方程.     

层次分析法在高层建筑给水方式评价中的应用

依据目前高层建筑各种给水方式的特点，应用层次分析法建立起定量评价指标体系和层次结构模型，并通过计算在不同评价标准下的排序权重和总排序权重，给出了各种给水方式综合评价的优选排序，得到综合评判结论．该方法为高层建筑给水设计探索了一种更加科学的方案选取方法．     

傅里叶变换全息的计算机模拟

傅里叶变换全息图不是记录物光本身,而是记录物光的傅里叶频谱.利用透镜的傅里叶变换性质,将物体置于透镜的前焦面,在照明光源的共轭像面位置就得到物光的傅里叶频谱,再引入参考光与之干涉,在干涉图样中就记录了物光的傅里叶变换光场的振幅和相位的全部信息.利用MATALB语言的强大的快速傅里叶变换和灵活多变的图像处理能力,完整地模拟了傅里叶变换全息的全过程.与实际实验相比较,直观、经济;模拟实验参数可调,现象明显.可以加深对傅里叶变换全息理论的理解.     

一种基于改进DBSCAN的雷达信号分选算法

针对传统DBSCAN算法参数设置依靠人工经验的不可靠性,并且对非均匀数据聚类效果差的问题,基于云模型(Cloud Model)提出了一种CMDBSCAN算法,算法首先结合距离曲线倾角突变的特点自适应获得邻域半径,并根据雷达信号分布密度设置聚类密度点数阈值,可实现DBSCAN算法自适应运行;同时结合多维云模型理论,对DBSCAN算法分选结果进行有效性评估,利用判定结果进一步优化参数设置.根据仿真模拟的复杂对抗过程中帧收的雷达信号进行实验,证明该算法可实现非均匀雷达信号的自适应分选,同时可有效避免在多功能雷达信号分选中的"增批"问题.     

四阶龙格-库塔法在捷联惯导系统姿态解算中的应用

捷联式惯导系统相对于平台式惯导系统姿态解算要复杂得多,捷联系统通过提取陀螺仪和加速度计的测量值实时进行姿态矩阵更新,从而获得载体的姿态信息。介绍了利用四阶龙格—库塔法解捷联姿态微分方程的方法,并以典型圆锥运动作为输入进行仿真分析,适当地改变圆锥运动参数,检验该姿态算法的准确性及精度.仿真结果表明,在圆锥运动环境下四阶龙格—库塔法的姿态解算的精度随着计算周期τ的减小而增大,随着锥运动参数α和ω的增大而减小。     

青海牦牛与云南牦牛乳球蛋白基因5''''调控区核苷酸序列同源性比较

利用一对PCR引物，寡聚核苷酸序列的上游引物为5’-gCg，AAT，TCA，TCC，CAC，gTg，CCT，gC-3’；下游引物为5’-gAg，AAT，TCC，Tgg，ggA，ggg，ACC，TT-3’。经68℃退火及30轮循环的PCR程序后，分别克隆来自我国青海和云南地区牦牛的乳球蛋白基因的5’调控区1447bp的DNA片段。将该片段从琼脂糖凝胶中回收，克隆在pMD1S-T Vector后进行序列测定。序列分析结果表明，青海牦牛该序列的核苷酸序列与文献报道的奶牛该基因的同源性为97．65％，云南牦牛该序列的核苷酸序列与奶牛该基因的同源性为96．8％，青海牦牛与云南牦牛该基因片段的核苷酸序列同源性为99．4％。     

基于免疫算法的垃圾邮件过滤技术的研究

针对垃圾邮件的过滤,提出了一种基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法,并给出相应的实现算法。免疫算法具有很强的学习、识别、容错性、记忆和特征提取的能力,基于免疫算法的垃圾邮件过滤在动态性和自适应性等方面具有明显的优势,因此免疫算法较传统算法更加适用于针对于垃圾邮件的过滤。本文通过仿真实验验证了基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法对垃圾邮件过滤的能力,实验结果表明,与传统算法贝叶斯算法的相比,基于免疫算法的垃圾邮件过滤更具有效性。     

基于中继的蜂窝系统频率规划

为了解决下一代蜂窝系统的频谱资源受限问题,提出了一种基于中继的蜂窝移动通信系统频率规划方案.利用部分频率复用的思想规划频率,保证在相对提高小区边缘用户信干比的同时提高频谱利用效率.仿真结果表明,与其他频谱规划方案相比,该方案的频谱利用效率得到了改善,并且提升了小区边缘用户的吞吐量.     

基于概念格的神经网络日最大负荷预测输入参数选择

针对电力系统中影响负荷预测精度的众多因素如何选择问题,提出一种概念格属性约简算法,采用该算法挖掘出与待预测负荷量相关性较大的各属性作为神经网络预测模型的输入参数,降低了输入参数规模,确保了负荷预测模型输入参数的合理性,解决了神经网络模型输入参数的确定问题.通过对重庆市某区实际日最大负荷数据的计算分析,结果表明该算法提高...     

基于离差最大化的决策者权重的确定方法

基于离差最大化思想提出了一种确定多属性群决策中决策者权重的新方法。先根据群决策者对方案属性的客观评价值计算出属性的权重,然后根据各方案的综合属性值,基于离差最大化法给出决策者的权重,进而给出多方案间的排序。该方法充分发挥了离差最大法的客观赋权性,并且能够激励决策者对已知方案进行客观合理评价。最后将该方法应用于某化工建设项目环境影响技术评估,实例表明该方法的可行性和有效性。