标准化实验动物设施的自动化

本文对标准化实验动物中的温度，湿度，氨浓度，气流速度及滤阻报警、空气洁净度，静压差与换气量等七个标准的自动化控制问题进行了较系统地理论探讨和实验设置，并对在设施设计中应注意的问题提出了自己的建议。     

不同激素对哺乳动物超数排卵作用的研究

本文就PMSG、APMSG、hCG、LHRH等激素对大鼠、小鼠、豚鼠、家兔、绵羊、猪、牛等动物的超数排卵作用进行了系统探索,结果发现PMSGhCG各5～10IU可致小鼠产生稳定的超排、取卵数可达50±10个;用200IU加等量hCG可使大鼠稳定超排,取卵数可达50±10个;用400IUPMSG和等量hCG可使家兔产生稳定起排、取卵数可达35±5个;使用PMSG1500IU和APMSG100IU可使羊产生超排、取卵数可达25±5个：在猪使用1500IUPMSGT和1000IUhCG平均获得卵26±5个;,使用PMSG3000IU和1500IUAPMSG,平均可稳定获得8±12个卵,而在豚鼠得不到稳定起排卵的结果。所有这些结果提示我们PMSG几乎对各种哺乳动物的超排作用显著,且有稳定的剂量可寻,而hCG的促超排也是很显著的。     

Temperature-dependent specific heat of suspended platinum nanofilms at 80-380 K

Metallic nanofilms are important components of nanoscale electronic circuits and nanoscale sensors. The accurate characterization of the thermophysical properties of nanofilms is very important for nanoscience and nanotechnology. Currently, there is very little specific heat data for metallic nanofilms, and the existing measurements indicate distinct differences according to the nanofilm size. The present work reports the specific heats of 40-nm-thick suspended platinum nanofilms at 80-380 K and ~5×10^-4 Pa using the 3ω method. Over 80-380 K, the specific heats of the Pt nanofilms range from 166-304 J/(kg·K), which are 1.65-2.60 times the bulk values, indicating significant size effects. These results are useful for both scientific research in nanoscale thermophysics and evaluating the transient thermal response of nanoscale devices.     

基于信誉的增强P2P网络服务稳定性的激励机制

为了抑制网络节点"搭便车",同时增强P2P(Peer-to-Peer)网络服务的稳定性,提出一种基于信誉的增强P2P网络服务稳定性激励机制。该激励机制将网络节点的服务时间分为2段,第1阶段采用传统信誉激励机制效用函数;第2阶段采用增加了提成因子的改进效用函数。仿真结果表明,该激励机制在提成因子的作用下,不仅可以使网络系统排队强度低于1,而且缩短了用户在网络中等待服务的时间。     

基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法

为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM)进行优化。将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类内紧致度、类间分离度与类间清晰度结合的适应度函数,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对马氏距离模糊聚类进行研究,提出了基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法(Mahalanobis distance fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization,DPSOM-FCM),并将此新算法与FCM(fuzzy c-means algorithm),M-FCM,PSO-FCM,IFPSOFCM(importance for fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization)算法,在UCI(university of californiairvine)数据库的6个标准数据集上进行实验对比分析。结果表明,DPSOM-FCM算法具有算法收敛性和聚类有效性,并且聚类精确度优于其他算法,对高维数据的聚类识别能力强,即该算法具有全局优化作用。     

建构主义教学模式与算法设计与分析课程教学

算法设计与分析课程是计算机科学、软件工程及相关信息处理专业的核心课程之一。结合本科教学实践经验，针对该门课程教学特点及目前教学中存在的问题，对建构主义教学模式与传统教学模式在该门课程的实践进行了讨论。     

一起蒸汽锅炉锅筒底部腐蚀事故分析及处理方法

分析了一起蒸汽锅炉锅筒底部腐蚀现象,提出了针对性的改进措施。     

科学哲学意义下的达尔文革命

“没有科学史的科学哲学是空洞的;没有科学哲学的科学史是盲目的”。达尔文进化论是科学史上少数具有跨学科思想辐射力的伟大学说,给许多学科带来深刻的影响。本文从科学哲学的角度来看待达尔文革命,着眼于库恩的科学革命的结构和拉卡托斯的研究纲领分析,以此来讨论科学发展的径路及其机制。     

三维空间标记点分布拓扑对计算机辅助骨科手术定位精度的影响

 空间配准是计算机辅助骨科手术的关键步骤,配准精度直接影响导航效果。本文针对基于二维图像的视觉配准方法,通过理论分析和计算机仿真,研究该方法常用的双平面定位标尺标记点分布拓扑对定位精度的影响,得到了标记点间距、数目等因素对定位精度的影响规律,给出了定位误差在空间上的分布特点。研究表明,增加标记点的数目和间距有助于减小定位误差;并且,在包络外接圆半径相等时,五点四边形的分布拓扑方式较四点矩形和四点三角形更优。     

k-means聚类算法的改进研究

聚类分析是数据挖掘的一个重要运用方法,它是一个把数据对象划分成子集的过程.k-means算法是一个基于划分且应用非常广泛的聚类算法,具有原理简单、便于理解和实现、能处理大数据集等优点.但是,该算法也存在着一些不可避免的缺点,本论述针对在多维空间k-means算法中聚类数需要事先给定以及该算法对初始中心点选取的敏感性这两方面的缺点给出了改进算法,并选取数据集对改进算法进行试验.结果表明笔者提出的改进算法比传统的k-means算法和基于最大最小距离算法的k-means聚类算法具有更高的有效性和稳定性.