厚垣轮枝菌发酵液对大豆胞囊线虫的抑制作用

在大豆胞囊线虫(Heterodera glycines)自然衰退土壤中的胞囊线虫卵上分离得到6株厚垣轮枝茵(Verticillium chlamydosporium),实验室条件下,研究了该6株厚垣轮枝菌发酵液原液对大豆胞囊线虫卵孵化及对二龄幼虫(J2)活性的影响.结果表明,6株厚垣轮枝菌的发酵液原液对大豆胞囊线虫卵孵化均无明显的抑制作用;除了菌株E-13的发酵液对J2活性无影响外,其他5株对大豆胞囊线虫二龄幼虫(J2)活性均有强烈的抑制作用,尤其以E-7和E-8的作用最为明显,J2在作用24 h后全部致死.     

721-15废水站废水处理工艺经济分析

论述721-15废水站废水处理工艺及工艺参数,统计相关费用,剖析废水处理的单位成本,针对存在的问题,探讨优化设计,寻求代价与利益平衡。     

光硬限幅器在光码分多址通信系统中的应用

对光硬限幅器在光码分多址（ＣＤＭＡ）通信系统中，可减少多用户干扰、改善系统特性进行了研究。分别推导了无硬际幅器、有硬限幅器的光ＣＤＭＡ系统的误码率，并进行了数据分析。分析结果表明，有硬限幅器系统与无硬限幅器系统相比，其误码特性改善３个数量级；对于同一误码率，前者比后者能容纳的用户多１倍。     

基于自适应共轭梯度参数估计的顽健卡尔曼滤波语音增强算法

对于加性噪声影响下的语音信号，利用双通道输入建立起来的增广卡尔曼滤波器模型，采用自适应共轭梯度方法对纯净语音和有色噪声干扰模型分别进行参数估计，提出了一种有效的语音增强算法。由于该方法对模型参数的估计精确性较高，而且估计速度快，同卡尔曼滤波类的其它语音增强方法相比，其语音增强效果良好，且具有一定的顽健性。仿真实验表明在环境噪声很复杂的情况下，该方法仍然有效。     

50MW抽汽冷凝式汽轮机叶片断裂原因分析

阐明了50MW抽汽冷凝式汽轮机转子动叶片对汽轮机组安全稳定运行的重要性、分析了引起汽轮机叶片断裂的多种原因，根据上海石化热电一站50MW抽汽冷凝式汽轮机在运行工况下叶片断裂的症状，以及在汽轮机检修过程中对叶片断裂截面的剖析，着重分析了热电一站汽轮机历年叶片断裂的原因，认为提高汽轮机叶片设计可靠性，加强汽轮机叶片的特性监控，以及控制运行中汽轮机中压缸的蒸汽流量，是防止50MW抽汽冷凝式汽轮机叶片断裂的主要手段。     

基于组合投资理论与主用户QoS保证的认知系统资源分配算法

受组合投资理论的启发,提出了一种既利用历史信道状态信息,同时又有效保证主用户不受次系统传输所产生干扰的新的资源分配算法.该算法以系统速率的方差作为优化目标,同时通过引入用户间干扰门限来衡量次系统对主用户造成的干扰,并利用二次规划的方法对该问题进行求解.最后,给出经典算法与本算法的性能比较,仿真结果表明该算法在保证次系统传输速率保持在一定的期望速率的条件下,使其方差最小,同时又使主用户所受的干扰限定在所能承受的范围内.     

自适应组合型盲源分离算法及其优化方案

该文通过引入滑动参数来自适应地组合两个不同步长的盲源分离系统,提出了一种自适应组合型盲源分离算法,其可在两个系统并向运行的同时,自适应地选取最优的分离系统进行在线分离。文中推导了滑动参数的自适应更新规则,并针对算法存有的问题,提出了具体优化方案。平稳和非平稳环境下的仿真实验表明了算法的优良性能。     

基于聚类划分的高效用模式并行挖掘算法

针对在大规模数据库中挖掘高效用模式产生大量基于内存的效用模式树,从而导致内存空间占用较大以及丢失一些高效用项集的问题,提出在Hadoop分布式计算平台下的基于聚类划分的高效用模式并行挖掘算法PUCP。首先,采用聚类的方法把数据库中相似的事务划分为若干数据子集;然后,把若干划分好的数据子集分配到Hadoop平台的各个节点中构造效用模式树;最后,把各个节点中相同项的条件模式基分配到同一个节点中进行挖掘,以减少各个节点交叉操作的次数。通过实验结果和理论分析表明：PUCP算法在不影响挖掘结果可靠性的前提下,与主流串行高效用模式挖掘——效用模式增长挖掘算法（UP-Growth）和现有的并行高效用模式挖掘算法PHUI-Growth相比,挖掘效率分别提高了61.2%和16.6%;并且使用了Hadoop计算平台,能有效缓解挖掘大规模数据的内存压力。     

基于文化算法的符号网络全局不平衡度计算

针对已有符号网络不平衡度计算方法大都只关注局部网络单元的平衡信息,没有考虑网络更大范围乃至全局角度的平衡,无法揭示网络中的不平衡区域这一问题,提出基于文化算法的符号网络全局不平衡度计算方法。该方法利用伊辛自旋玻璃模型描述符号网络的全局状态,将不平衡度的计算转换为一个优化问题,并设计一种具有双层进化结构的文化算法——CA-SNB进行求解。首先,该算法采用遗传算法进行种群空间进化;其次,在信度空间中记录较优个体,并采用贪婪算法提取状况知识;最后,利用状况知识引导种群空间的进化,在保证种群多样性的基础上提高了收敛速度。实验表明,与遗传算法和矩阵变换算法相比,CA-SNB能较快地收敛到最优解,具有较高鲁棒性,在计算全局不平衡度的同时识别不平衡区域。     

一种高精度改进型SHR基音检测算法

利用正弦语音模型中浊音存在的谐波与子谐波,在SHR(subharninctoharmonicratio)算法的基础上,提出了一种改进型高精度基音检测算法ISHR(improvingsubharninctoharmonicratio)。根据幅度调制和频率调制在语音分析中的特性、频域中幅度值和自相关频率比值,该方法采用基于正弦模型的均方误差对语音进行检测,提取出准确基音。仿真结果表明此种算法在基音提取中具有高精度及高可靠性。