具有负顾客的GI/M/1工作休假及休假中止模型

针对GI/M/1排队模型可能出现的影响因素,研究具有负顾客的GI/M/1工作休假及休假中止模型.其服务规则为先到先服务,休假策略为空竭服务多重休假,负顾客抵消队尾的正顾客。若休假期中一个服务完成时,系统中还有顾客,发生休假中止。通过矩阵几何解方法求得到达时刻队长的稳态分布.     

同步N-策略多重休假的M/M/C/WV排队

考虑同步N-策略多重休假和工作休假M/M/c排队,简记为M/M/c（N-WV）。在休假期间,服务员并未完全停止工作而是以较低的速率为顾客服务。用拟生灭过程与矩阵几何解方法,给出了系统稳态队长和稳态条件等待时间的分布。此外,也得到了队长和等待时间的条件随机分解结构及附加队长和附加延迟的分布。     

壳聚糖酶基因在解脂耶氏酵母中的表达及重组酶性质研究

为构建高效表达壳聚糖酶工程菌株,以Microbacteriumsp.基因组为模板扩增壳聚糖酶基因,目的基因与表达载体pINA1317连接构建重组质粒,重组质粒NotⅠ酶切线性化后转化解脂耶氏酵母Y.liPolytica Po1h。所得结果为PCR扩增得到约1000bp的特异性片段,序列分析表明含有壳聚糖酶全长基因,开放阅读框801bp,编码266个氨基酸残基。转化子酶活力为10.4U/mL,是原菌株酶活力的3.15倍。重组蛋白经DEAE-Sepharose FF分离纯化,达到电泳纯,SDS-PAGE显示单一条带,分子量约41kDa。重组酶反应最适温度为45℃,最适pH为5.6,Km和Vmax分别是0.926mg/mL和6.15U/mL。质谱分析酶解产物主要为三糖和五糖。实现了壳聚糖酶在解脂耶氏酵母中的分泌表达,为壳聚糖酶的工业化生产奠定了理论基础。     

贻贝粉酶解液提取复合氨基酸

报道了以脱脂后的贻贝粉为原料，采用酶解法从其酶解液中分离提取复合氨基酸的工艺。其收率为２０％，纯度约为９０％。其中必需氨基酸（不计色氨酸）约占复合氨基酸总量的５５％，其氨基酸模式与ＦＡＯ／ＷＨＯ组织确定的模式及人乳模式进行了对照，通过适量添加个别氨基酸可使其配比接近人乳模式。     

一种优化模糊度搜索方法的研究

对于高精度测量和导航,GPS载波相位整周模糊度的快速求解仍然是一个难点,尤其对于单频接收机。提出一种快速求解整周模糊度的方法,其基本思想采用分步求解,首先应用最小二乘模糊去耦调节法(LAMBDA)搜索出来的模糊度作为初始值,然后应用卫星分组方法降低搜索维数,并应用极大似然准则,构造搜索函数,最后应用最优化原理,搜索出最优的模糊度参数,并从三个方面对其进行检验,即RATIO检验,OVT检验,多项式拟合残差检验。为验证该算法,我们用单频GPS接收机进行了实验,利用本文方法在11 S以内正确确定了模糊度,其基线长误差小于3MM,表明该方法不但可以改进模糊度的搜索速度,而且可以进一步提高其可靠性和成功率。该方法可广泛应用于定向及姿态测量。     

带有横向约束的全局优化波阻抗反演方法及应用

地震波阻抗反演是一种基于地震数据得到波阻抗参数的非线性优化问题。不依赖于目标函数梯度信息的全局优化算法是求解地震波阻抗反演问题的有效方法。然而这类方法采用逐道反演的策略,忽略了相邻地震道的空间相关性,导致反演结果的横向连续性差。针对该问题,提出了一种融入旁道最优解的模型空间初始化方法约束波阻抗反演的搜索空间范围,以改善反演结果的横向连续性,进而提出了一种带有横向约束的多组变异差分进化地震波阻抗反演方法。合成地震记录算例表明,该方法相比于传统方法不仅具有更快的收敛速度,而且反演结果具有更好的横向连续性。此外,该方法被应用于胜利油田某区块的储层波阻抗参数反演,反演结果与测井资料有很好的一致性,且有效地刻画了储层砂岩厚度。     

地表沉陷空间预报及其有理分式解法的应用

通过阐述地面沉陷机理,分析地下岩体内应力状态和地下开挖空间的形成过程.引入数学积分模型建立地面沉陷理论模型,重点说明单元下沉盆地和特征点下沉,推导出地面沉陷预报公式.并利用有理分式解法求解地面沉陷预报数值.此法的计算精度高,适用面广,有效地解决了常规解法工作量大、计算精度低的缺点.为一种有效、实用的计算地面沉陷预报值的方法.     

一种新的地球物理反演方法——模拟原子跃迁反演法

详细研究了一般地球物理反问题的迭代优化求解过程与物理学中原子跃迁过程的对应关系,建立了反演问题中模型空间、初始模型、局部极值模型、最优化模型等与原子的态空间、定态、激发态、基态等的对应关系. 在此基础上,模拟了物理学中原子从激发态向基态跃迁的物理过程,建立了一种与原子跃迁过程相对应的非线性随机跃迁数学模型和模型解跃迁搜索准则,导出了适用于一般地球物理资料的模拟原子跃迁的非线性反演算法. 用理论测试函数对这种新的反演方法进行了数值试验,结果表明该方法具有解不依赖于初始模型、收敛速度快等优点.     

改进的最小生成树自适应空间点聚类算法

针对传统的最小生成树聚类算法存在使用全局不变阈值确定噪声边,聚类需要用户根据经验确定初始化聚类参数,如“边权值倍数容差”,“边长变化因子”等,聚类不能发现局部噪声的问题,本文提出了一种改进的最小生成树自适应空间点聚类算法。该算法在无需用户输入参数的前提下,克服主观因素的影响,根据最小生成树边长的数理统计特征定义裁剪因子。算法首先从宏观层面对最小生成树进行首轮删枝操作,消除全局环境下的噪声边,进而根据各子树的边长统计情况,自适应设定局部裁剪因子,进行第二轮删枝操作,消除局部环境下的噪声边。最后,采用1个模拟数据和1个实际应用验证算法的有效性,结果表明本文提出的改进算法在无需人为提供经验参数的环境下能够发现任意形状、不同密度的簇,能够准确的识别出空间点中的噪声数据,从而能够实现空间点数据背后隐藏信息的自动挖掘。