中空纤维支撑液膜萃取技术及其在药物残留检测中的应用

中空纤维支撑液膜是一种萃取新技术,具有选择性好、重现性好、节省有机溶剂等优点。介绍中空纤维支撑液膜的工作原理、结构以及萃取影响因素,就该技术在药物残留检测方面的应用进行综述。     

谐波对换流变压器损耗的影响研究

高压直流输电的换流变压器是一种高度非线性的谐波源,运行产生的谐波会影响其负载损耗。采用IEC61378-2-2001和IEEE1158-1991负载损耗算法,对换流变压器的负载损耗进行了实例计算,分析了谐波对换流变压器负载损耗的影响。研究结果表明,谐波对换流变压器损耗的影响程度随谐波次数的不同而变化,高次谐波的影响很小,低次谐波的影响较大。该结论可为谐波控制研究提供参考。     

新传播环境下高校校报传播效果研究——以《吉林化工学院报》为例

随着新兴媒体的快速发展,校报生存空间面临前所未有的挑战,校园主导媒体的地位岌岌可危,传播效果不尽如人意。笔者结合调查统计数据,阐述了影响高校校报发展的重要因素,并提出增强高校校报传播效果的对策:解放思想,更新办报理念;创新传播内容,提高校报的深度和广度;积极进行校报信息化建设,努力实现"报网融合"。     

论高校校报在和谐校园文化建设中作用——以近五年《吉林化工学院报》为例

高校校报作为高校党委和行政的机关报,高等院校重要的新闻舆论工具,以其党委喉舌的权威性,新闻报道的真实性,新闻传播的广泛性等特点决定了它在和谐校园文化建设中担任重要角色。本文以近五年《吉林化工学院报》在校园文化建设中所作的实践探索为案例,采用演绎与实证结合的研究方法,论述了校报有效利用新闻评论、深度报道和文艺副刊的形式在和谐校园文化建设中发挥引导、启迪和熏陶作用时的具体做法。     

注意-情绪协调的个性化信息推荐模型

在分析注意、情绪及两者关系的基础上，提出了注意-情绪协调模型，并以情绪唤醒选择性注意. 在北京旅游信息推送服务中，综合考察用户的注意、情绪和信息的语义特征，提出了注意-情绪协调的个性化信息推荐模型. 通过在推荐模型中加入情感风格，整合信息资源，使信息呈现方式适应用户的注意选择性特征，为个性化信息服务和新型人机交互提出了一种新思路。     

注意-情绪协调的个性化信息推荐模型

在分析注意、情绪及两者关系的基础上，提出了注意-情绪协调模型，并以情绪唤醒选择性注意. 在北京旅游信息推送服务中，综合考察用户的注意、情绪和信息的语义特征，提出了注意-情绪协调的个性化信息推荐模型. 通过在推荐模型中加入情感风格，整合信息资源，使信息呈现方式适应用户的注意选择性特征，为个性化信息服务和新型人机交互提出了一种新思路。     

大量空间数据可视化的算法

在大量应用中，空间数据的采集和使用都是通过其空间位置进行的。在大小有限的屏幕上显示大量的空间数据常会因为邻结点的高度重叠而导致较差的视觉效果。该文提出一种可视化大量空间数据的新方法。其主要思想就是用未被使用的像素点巧妙地代替重叠的数据点。介绍了两种解决方法：(I)将重叠的数据点放置在最近的未被占用的像素点上；(2)将数据点沿着屏幕填充曲线移动。接着，发展了一个更为成熟的方法叫栅格划分算法。最后，提出了一种有待进一步研究的新方法;基于最近邻接方法的聚类方法，并指出了今后研究的方向。     

电力电缆故障检测技术与设备

结合电力电缆的故障类型,阐述目前国内常用的传统电力电缆故障检测技术的工作原理和特点及相关设备。在此基础上,介绍新型电力电缆故障检测系统的特点。     

隐马尔科夫模型的改进及其在金融预测中的应用

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)在诸多领域都有广泛应用.本文从不同角度对现有的HMM进行改进并应用于金融预测.首先,我们采取固定K-means方法的初始点,使得K-means的聚类结果更加稳定,由此为Baum-Welch算法确定更好的初始迭代值.其次,为更进一步提升预测效果,与已有方法不同,我们将由BaumWelch算法所得到的模型参数值作为Vertibi算法的输入来确定隐状态的最优取值序列,由此重新划分观测向量,进而得到各个隐状态对应的观测向量的集合;基于Vertibi算法的输出结果,我们重新计算不同类观测向量的均值与方差,将新的均值向量和协方差矩阵作为Baum-Welch算法初始迭代值,最终确定HMM最优的模型参数.最后,代替现有方法仅在历史区间中简单寻求相似走势的做法,我们不仅导出了预测值发生的多步条件概率的精细表达式,而且通过极大化该条件概率的值来得到更佳的预测值.基于中国证券市场具体数据的实证结果表明了本文所提出改进HMM的优越性.     

锅炉屏式过热器T91管泄漏原因分析

本文对过热器管进行了取样试验,试验结果及综合分析表明：屏式过热器管泄漏的原因是样管在锅炉运行时经历了超温过热的服役环境。