基于拥塞费用的DS-CDMA网络无线资源分配

在DS-CDMA网络系统中，基于拥塞定价和微观经济学的方法，提出一种新的无线资源控制结构框架；根据无线资源使用特点，采用吞吐量作为效用函数的参数构建数学模型，并且给出了上下行链路资源使用最优解，通过数值结果，还分析了模型中最佳速率，功率，移动终端距离，负载之间的关系，并且验证了模型的有效性。     

关于计算机类专科学生毕业设计阶段产学研模式的思考

计算机类专科学生毕业设计的传统教学模式，往往实践性不强，学生动手能力得不到较大提高。而产学研教学模式结合实际课题展开，既提高学生兴趣，又较大地提高了毕业设计的质量。同时这种产学研教学模式具有较强的开放性，应在学校的教学工作中配套完整的综合管理措施，才会真正达到好的效果。     

影视艺术与文学审美的日常生活化

影视艺术的发展,使文学与新的大众传媒结合,使文学的阅读由高雅趋于平常,成为审美日常生活化的重要内容;影视艺术审美意象的营造表现出省略营造的想象空间以及通过时空变异增强抒情色彩等重要特征.     

基于Web的工作流管理系统

从介绍一般工作流管理系统入手,分析了传统工作流管理系统的局限性,提出了一种基于Web实现工作流管理系统的方法。     

DOPO与环氧树脂反应特性的研究

通过环氧值滴定和红外光谱研究了9,10-二氢-9-氧杂-10-磷杂菲-10-氧化物(DOPO)与环氧树脂E-20的反应特性,用红外谱图确认了DOPO与E-20进行反应的程度以及DOPO含磷阻燃环氧树脂的初步结构。采用DTA分析方法研究DOPO与E-20的反应动力学,测得DOPO与E-20反应的动力学参数lnA0为20.88,表观活化能E为96.42kJ/mol,反应级数n为0.74。实验结果表明,在120℃下添加15%催化剂,反应90min可获得最佳阻燃效果。     

数字电力载波通信新技术

首先计算出了数字电力载波通道的信道容量，然后给出AMBE话音编码、统计时分复用2种技术，分析表明，它们可以充分利用数字电力载波通道的带宽，达到提高数字电力载波通信的有效性和可靠性的目的。     

基于商业空间光环境影响的果汁商品外包装评价

随着人们对生活品质需求的逐步提升,商业空间光环境的功效不能仅局限于满足商品陈列的照明需求,还需满足人们的心理舒适度以及偏好需求.以果汁商品外包装的两种常见属性即外包装材质和颜色为变量,分别研究不同色温的商业空间光环境下,两种变量对消费者情感应答的影响和色温对两种变量影响的偏好分析.模拟实验以室内商业空间照明方式下的便利店及商场内超市的光环境为基础,选用3种色温3000,4500,6000 K,采用一般照明方式中300 lx照度.果汁商品外包装选用3种不同材质(金属铝、复合纸类和塑料),每种材质用5种颜色(红色、黄色、绿色、紫色、粉色).研究结果表明:粉色和紫色适合于不同光环境下的不同材质,受色温改变的光环境影响较小;在3种材质包装中,复合纸类、金属铝材质更受消费者喜爱,受色温改变的影响较小.4500 K色温的光环境适宜不同材质,为实验中兼顾性最优的色温值.商家可以通过优化商业空间光环境,促进商品销售,同时为消费者提供更舒适的购物体验.     

MnO2纳米棒-还原石墨烯复合修饰玻碳电极用于苋菜红的检测

利用电化学还原法制备MnO₂纳米棒-还原石墨烯复合修饰电极（MnO₂ NRs-ErGO/GCE）用于苋菜红的检测。采用SEM和XRD分别对修饰电极材料进行微观形貌和成分结构表征。通过循环伏安法考察了苋菜红在裸电极、ErGO/GCE和MnO₂ NRs-ErGO/GCE上的电化学行为,并对测定条件如pH值、富集电位、富集时间进行了优化。结果表明,MnO₂ NRs-ErGO增大了GCE电化学活性面积,提高了苋菜红的电化学氧化响应。在最优的检测条件下,MnO₂ NRs-ErGO/GCE线性扫描伏安法检测苋菜红线性范围为2.0×10^-8~1.0×10^-5 mol/L和1.0×10^-5~4.0×10^-4 mol/L,检测限为1.0×10^-8 mol/L。MnO₂ NRs-ErGO/GCE用于真实饮料样品检测,获得满意结果。     

基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法

为充分利用问题求解过程知识,提升动态多模态优化算法的计算资源利用效率,提出一种基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法.首先,利用自组织映射神经网络实现种群自聚类,形成稳定的小生境;然后,通过对种群全局知识和个体邻域知识的综合学习,设计一种基于知识引导的自适应差分进化算法,在对种群进化状态进行实时监测和分析的基础上,逐层递进地引导不同种群个体自适应地选择最符合当前进化需求的变异方式,提升种群搜索效率,平衡种群多样性与收敛性;最后,针对问题动态特性,设计一种基于历史动态过程知识引导的自适应动态响应机制,通过对历史寻优经验的自适应学习,预测生成新环境下的潜在精英个体,引导种群实现精准快速的多峰定位.实验结果表明,所提出算法能够有效解决动态多模态优化问题,且在不同动态环境设置下其求解性能均优于对比算法.     

结合LDA和用户特征的协同过滤算法

针对协同过滤推荐算法的冷启动和数据稀疏问题,提出一种结合LDA和用户特征的协同过滤算法.利用基于吉布斯采样的LDA主题模型生成项目-主题隶属概率矩阵,通过矩阵运算构造用户-主题评分数据,设计结合夹角余弦法的用户相似性计算方案,从概率角度论证方案处理稀疏数据的有效性;针对用户特征信息结合海明距离进行编码,设计冷启动用户相似性评价方案,提高冷启动用户相似性评价的合理性.基于MovieLens数据集的实验结果表明,所提算法在面临数据稀疏和冷启动问题时均有较好推荐效果,在最近邻个数较少时有较好表现.