一类序同态的构造

作者定义了从L_1~X到L_2~Y的映射σ,证明了σ是满足σ(x_λ~0)=σ(λ)∧σ(x_(I_1)~0)的保并映射的充要条件是σ(A)=∨g(λ)∧f(Aλ),其中f为X到L_1~Y的映射,g为L_1到L_2~Y的保并映射,且有f(X)≤g(I_1);最后证明了一类序同态的分解定理,它们是前人相应结果的推广与补充。     

基于分块分形编码的多姿态、表情人脸图像检索

利用图像分形编码中定义域块和最小均方误差一一对应的特点，提出了1种基于分形编码的多姿态、表情的人脸图像检索方法。该方法将待检索图像分割为相同大小的值域块，然后将每一值域块按给定的定义域块进行分形编码，得到最小均方误差，计算该最小均方误差与图像库中最小均方误差的欧氏距离。将待检索图像所有值域块的欧氏距离求平均，此平均欧氏距离较小的几幅图像即为检索出的图像。实验证明该方法能够准确地检索出图像库中存储的同一人的不同姿态、表情的图像。     

0516号热带风暴过程分析

利用气象海洋数据资料和卫星遥感图片,分析研究了2005年第16号热带气旋"韦森特"(VICENTE)的特征,从最先的初始扰动到自身环流的分裂发展重组过程,以至当时周围相对应的大气环流,发现该热带气旋活动过程具有很多特性。对其移动过程进行的综合分析表明,只要存在合适距离等一定有利的条件,弱的两个涡旋之间完全可以发生强的作用力,高空辐散场的抽气作用对气旋的发展有极好的作用,所得的结论可对今后的预报提供一些启示和参考。     

N,N''''-双癸酰基乙二胺二乙酸钠的合成与性能研究

以乙二胺和氯乙酸为原料,在低温常压下合成乙二胺二乙酸(EDDA),再以EDDA与癸酰氯反应制得N,N'-双癸酰基乙二胺二乙酸钠.采用核磁共振波谱确证了其结构;对产品的临界表面张力、起泡及稳泡能力、乳化能力及润湿渗透性能进行表征.在25℃时,N,N'-双癸酰基乙二胺二乙酸钠溶液的临界表面张力为28.1mN/m,临界胶束浓度为1.6×10-3 mol/L.显示出该产品有优良的起泡稳泡性能、乳化性能及润湿渗透性能,是1种优良的表面活性剂.     

黄海多毛类裂虫科小型种的初步研究

1987～1991年在黄海进行小型多毛类调查时,采到的裂虫科小型种标本,经鉴定有18种,其中9种在我国是首次记录。     

新药藻酸双脂钠（PSS）获国际金牌奖

我院海洋药物研究室与青岛第三制药厂联合研制成功的，防治缺血性心、脑血管疾病的新药藻酸双脂钠(PSS)．在最近举行的南斯拉夫萨格拉布第十五届新发明展览会上获金牌奖。     

盐度对双棘黄姑鱼仔鱼活力及仔稚鱼生长的影响

分别用不同盐度梯度海水对双棘黄姑鱼仔鱼进行饲养试验。结果表明：盐度为17．0．22．0、27．0．31．0～33．0的4个试验组仔鱼的不投饵存活系数分别为5．38、7.35、6.46、6．18；各盐度组仔稚鱼的生长速度没有显著差异（P〉0．05），各组仔鱼经25d的培养，其平均全长为18．8～19．2mm；盐度22．0及27．0的海水中仔稚鱼呈较高的存活率，各盐度组的平均存活率为36、0％、48．5％、46．7％和39．2％．     

双铂电阻对称式恒流电桥及其在测量海水温度中的应用

反铁磁共振的研究有着重要意义，特别是在毫米波和亚毫米波波段内逐渐采用了反铁磁体制作微波元件之后，这方面的理论和应用就更加引人注目。在亚毫米波内，如用铁磁材料作元件，需要40000OC的静磁场，一个微波元件携带如此巨大之电磁铁是非常不便的。用反铁磁体就可以避免这个问题，因为其中有强大的内场存在，     

氮浓度对四株海洋绿藻总脂含量和脂肪酸组成的影响

本文用NaNO3作为氮源,分别作了氮浓度的五个水平对2属(小球藻属、裂丝藻属)的四株绿藻的生长率、总脂含量及主要脂肪酸组成的影响。C19、C97和C102的脂肪含量随N浓度的改变而有较大变化,其中C102在1.6m mol/L时脂肪含量达到最大值(24.8%)。C95的脂肪含量随氮浓度变化不大。同时,由氮浓度引起的平均生长率μ与总脂含量之间无明显相关关系。四株绿藻的EPA(20∶5n-3)和PUFAs(polyunsaturated fatty acids)含量随培养基中氮浓度的改变有较大变化但因种而异。C95和C97均在中等氮浓度时EPA含量达到最大值,分别为23.8%和27.4%。C19和C102在高氮浓度(40mmol/L)获得EPA的最大值,分别为25.7%和26.6%。     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。