流形上的空间密度聚类算法研究

研究流形上的聚类分析，针对基于密度的空间聚类引入了流形概念，提出1种基于流形的密度聚类算法，该方法将流形的概念与聚类相结合，可以适用于样本为复杂分布的聚类。文中通过实例证明此算法的有效性。     

应用Boussinesq方程对由航道开挖所造成水深结构的变化产生的异常波况数值模拟研究

本文应用Ｂｏｕｓｉｎｅｓｑ方程采用有限差分法建立了非线性波浪数值模式，并应用该模式对由航道开挖所造成的水深结构变化对波浪传播产生的异常现象进行了数值模拟研究。从结果分析可知，这种异常波浪局部增大现象是由于入射波与航道夹角过小，使波浪无法折射入航道，而在航道两侧反射并与直接入射波叠加的结果。因此对于由水深的变化产生的波浪反射现象也是不可忽视的     

莫桑比克罗非鱼孵卵期间口腔粘膜变化的研究

用组织学、组织化学和酶技术,对雌性莫桑比克罗非鱼在孵卵前后口腔粘膜的组织结构、抗菌酶的比活力变化进行初步研究。结果表明:在口腔粘膜的上皮中,杯状细胞是一个重要的结构,它随着雌鱼的生理状态的改变而变化。雄鱼、雌鱼和孵卵期的雌鱼口腔粘膜上皮中的杯状细胞数量上的差别显著。孵卵期的雌鱼口腔粘膜类似于哺乳动物的子宫粘膜也是受性激素影响的靶器官。该种鱼的口腔粘膜中存在着两种抗菌酶;蛋白质水解酶和壳多糖酶。孵卵前后,这两种酶的比活力分别提高1.4—2.03倍。说明孵卵时,口腔粘膜为使卵及仔鱼健康的发育,增强了抗菌能力。研究结果证明:抗菌力的增加与口腔粘膜中的杯状细胞的大量增生有着密切的关系。     

关于Barban定理的推广

本文将Barban定理中和式形式加以推广,得到关于函数μ(n)的这种和式的估计。     

低硼氢氧化镁的制备及热分解动力学参数

本文以水合氯化镁、工业氨水为原料制备出了低硼含量的纯度 >99%的氢氧化镁和氧化镁。利用差热 -热重 (DTA- TG)、X-射线衍射 (XRD)、透射电子显微镜 (TEM)等手段 ,对氢氧化镁的热稳定性、相结构、表观状态以及脱水动力学参数进行了分析。结果为 :氢氧化镁以束状纤维和片状粉末共存 ,在 6 2 3K基本完成脱水反应生成氧化镁 ,其脱水反应的表观活化能 E为135 .4 k J· mol-1,指前因子 A为 5 .15× 10 10 ,反应级数 n为 1.10     

翘嘴红鲌(Erythroculter ilishaeformis Bleeker)种群遗传多样性的RAPD分析

采用RAPD技术对翘嘴红鲌养殖群体进行了DNA多态性检测.共采用40个随机引物进行扩增,其中14个引物可获得清晰且重复性好的扩增图谱,共扩增出121个RAPD位点,具有多态现象的位点为40个,多态位点比例为33.06%.翘嘴红鲌群体的遗传相似系数为 0.8878-0.9600,平均为0.9201,遗传变异度为0.0799.Shannon多样性指数为10.8824,Shannon多样性值为0.0899.研究表明,翘嘴红鲌目前的种质资源状况令人堪忧,改变目前人工繁育模式,建立原种、良种场,丰富物种遗传多样性是资源保护的基础.     

中国沿海亚历山大藻(Alexandrium)核糖体rDNA部分序列分析及该藻属分子系统进化研究

分析了几株自南海及东海分离的亚历山大藻的rDNA部分序列信息,其中包括核糖体大亚基(LSU)rDNA的5′端D1-D2区序列,以及5.8SrDNA和ITS区序列;同时也对实验室保种的部分来自其它国家和地区的亚历山大藻相关序列进行了测序和分析,并以此作为序列分析中的参考。采用ClustalX及MEGA2软件对所得到的序列信息进行了综合分析与对比。结果表明,分离自南海的塔玛亚历山大藻(Alexandriumtamarense)和分离自东海的链状亚历山大藻(A.catenella),即便是在ITS区和LSUrDNA等高变区,其序列信息也完全一致。与基因库中搜索到的其它亚历山大藻rDNA序列信息相比较,中国沿海的塔玛/链状亚历山大藻序列更接近于塔玛复合种的“亚洲温带”基因型。对于分离自南海的另外两株未定种的亚历山大藻,通过对比序列信息,发现它们与相关亚历山大藻(A.affine)非常接近。分离于我国台湾地区的微小亚历山大藻(A.minutum)在序列上与分离自新西兰的藻株相似,而与分离自欧洲的微小亚历山大藻藻株相差较大。中国沿海亚历山大藻rDNA序列信息的获得为针对有毒藻种设计特异性核酸探针,发展灵敏快速的生物检测技术奠定了基础。     

分潮波模型多资料数值计算方法研究 Ⅰ.岸边资料运动学外推的第一边值方法

对于含多资料三维分潮波模型建立了一种岸边资料运动学外推的潮波第一边值方法，并对渤海的四大原湖波进行试算。结果证实本方法可行，该方法使潮波方程既满足第一边值问题，充分利用岸边测站资料，又保证岸界法向流速为零条件，符合物理意义。并对复型病态矩阵的收敛问题提出了一种可行性处理。     

从受训神经-模糊模型中提取知识

本文对用于模式分类、函数逼近、参数估计的多层感知器 (MLPs)给出 1个清晰的关于内部行为的解释。作者以单隐层的 MLP为例 ,论述了关于 MLP的内部行为的半线性分析理论。对受训的MLP,将隐层单元的输出分别定义为网络输出的正、负“内部分量”;定义内部分量的连接权重集为给定问题的“内部判别模式”;建立了 MLP和模糊集相结合的新模型 ;分析了 MLP的结构为 N- 2 - 1和N- H- 1 ,给出权重初始化的方法 ;提出了 1种从受训神经 -模糊模型 (NFMs)中提取知识的全新的具有实用价值的方法。     

基于EMD与神经网络的机械故障诊断技术

经验模式分解 (EMD)是分析非线性、非平稳信号的有力工具 ,它将信号分解为突出了原信号的不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数 (IMF)分量。本文通过将各 IMF分量输入到 BP网络中进行训练学习和故障诊断 ,比直接输入原信号可以提高 BP网络对故障诊断的准确率 ,而且减少了训练时间。