多孔催化剂效率因子的多组分扩散模型(Ⅴ) 表面中毒并伴有平衡死区圆柱状催化剂效率因子的有限元求解

针对表面中毒并伴有平衡死区二维圆柱状催化剂的反应-扩散偏微分方程组的特殊性,引入有限元方法求解该类问题,建立了求解步骤。实际计算所得效率因子与实验值对照表明,本法结果准确,过程简单,容易推广应用于各种相类似的体系。     

碳—化工路线合成乙二醇的评述

本文介绍碳一化工路线合成乙二醇的乙醇酸法、甲醛氢甲酰化法、甲醇甲醛缩合法、草酸二酯法以及合成气直接合成法。     

玉米秸秆生物质热裂解产物分析

采用流化床热解反应器,以玉米秸秆热裂解产物为研究对象,对生物油组分、密度、粘度、pH、含水量、热值等进行分析.结果表明生物油含水量在25%~43%之间,偏酸性.粘度、密度、热值随含水量增加而降低.同时对生物油的均匀性和稳定性进行了考察,对生物油性质的分析做了基础性研究.     

高职学生体质健康现状的分析与对策

在对我校2006级~2008级学生体质健康进行标准测试和数据采集基础上,运用统计分析法、文献资料法进行分析,发现目前我校学生体质健康状况呈随年级逐年下降趋势.提出了利用网络平台加强体育理论教学,提高学生健体意识,纠正学生错误观念,加强体育锻炼当对策.同时对《学生体质健康标准》评分细则进行了细化.     

一种高效的光线投射体绘制算法

作为体绘制中的一个经典绘制算法,光线投射算法理论简单同时能产生高质量的图像,被广泛应用于医学图像可视化领域。但在绘制过程中有大量的投射光线和体素的重采样,导致绘制速度较为缓慢。为提高绘制的速度,文中提出一种高效的光线投射体绘制算法,通过引入碰撞检测技术减少投射光线的数目,避免冗余光线的采样计算,同时采用光线跳跃方法在碰撞检测包围盒内跳过对空体素的重采样,加快了光线合成的过程。实验结果表明,改进后的算法不仅能保证所需要的图像质量,还能大幅度地减少采样计算的时间,高效地提高绘制速度。     

代价敏感分类的软件缺陷预测方法

软件缺陷预测是提高软件测试效率,保证软件可靠性的重要途径。考虑到软件缺陷预测模型对软件模块错误分类代价的不同,提出了代价敏感分类的软件缺陷预测模型构建方法。针对代码属性度量数据,采用Bagging方式有放回地多次随机抽取训练样本来构建代价敏感分类的决策树基分类器,然后通过投票的方式集成后进行软件模块的缺陷预测,并给出模型构建过程中代价因子最优值的判定选择方法。使用公开的NASA软件缺陷预测数据集进行仿真实验,结果表明该方法在保证缺陷预测率的前提下,误报率明显降低,综合评价指标AUC和F值均优于现有方法。     

[bupy]BF4-AlCl3离子液体上甲苯和间戊二烯的烷基化反应

The alkylation of toluene with 1,3-pentadiene to produce pentyltoluene was carded out to obtain 2,6-dimethylnaphalene, which is an important intermediate during the production of 2,6-naphthalene dicarboxylic acid. Based on our previous work using anhydrous AlCl3 as catalyst, [bupy]BF4-AlCl3 ionic liquids were employed to catalyze the reaction of 1,3-pentadiene with toluene. The experimental results show that [bupy]BF4-AlCl3 ionic liquids are suitable for the reaction especially when the molar ratio of AlCl3 to [bupy]BF4 is 1.75 ： 1, and the reaction could proceed at the temperature as low as 0℃. It could be as active as pure AlCl3, but much more environmentally friendly.     

FHN神经元小世界网络随机共振下的弱信号增强�

考虑到生物神经系统显著的弱信号感知能力,提出一种基于概率随机重连的神经元动态连接小世界网络.首先为提高计算神经模型工作效率,本文改变了FHN神经元恢复变量和膜电位特征时间默认相等的思路,可灵活调整膜电位势函数的势垒高度以提高状态的跃迁概率;其次将改进后的FHN神经元作为网络节点,引入基于距离连接权重的动态突触的神经元节点互连模式,通过调整外部干扰和网络内部的噪声强度,使系统进入随机共振状态;最后根据FHN神经元输入输出信号之间的互相关系数,对网络各节点输出进行筛选和融合,从而实现弱信号增强还原.对多种形式的输入弱信号进行了实验,结果表明,本方案可以有效实现弱信号的还原和增强,不仅能保持周期信号频谱的一致性,还能使原始弱信号和系统输出信号的互相关系数保持在0.92以上.因此,基于FHN神经元的小世界网络,能够充分利用随机共振特性,为弱信号的增强复原也提供了一种新的思路.