铁氰化钴修饰玻碳电极尿酸生物传感器的研究

该文利用电沉积方法将铁氰化钴(CoHCF)修饰在玻碳电极表面,通过蒸汽沉积法在修饰电极表面形成溶胶凝胶二氧化硅,并固定尿酸氧化酶.CoHCF具有很好的可逆氧化还原中心,对尿酸有较好的催化活性.实验表明,该传感器检测尿酸的线性范围为5.0×10-6～1.0×10-3mol/L,检测下限为2.0×10-6mol/L,响应时间为8 s.该尿酸生物传感器灵敏度高、选择性好、抗干扰能力强,能用于实际样品中的尿酸测定.     

小型无人直升机姿态非线性鲁棒控制设计

本文针对小型无人直升机的姿态控制问题,通过系统参数辨识,获得了较为准确的无人直升机姿态动力学模型.并根据无人直升机的动态特性,设计了基于神经网络前馈与滑模控制的非线性鲁棒姿态控制律,该控制律对直升机模型的先验知识要求较低.利用基于Lyapunov的分析方法证明,设计的控制律能够实现对无人直升机姿态角的半全局指数收敛镇定控制,并能确保闭环系统的稳定性.基于姿态飞行控制实验平台的实时飞行控制实验结果表明,提出的控制设计取得了很好的姿态控制效果,并对系统不确定性和外界风扰动具有较好的鲁棒性.     

基于Web日志挖掘和相关性度量的电子商务推荐系统

基于Web日志挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站中广泛应用,针对现有推荐系统的准确性不高等问题,提出一种基于Web日志挖掘和相关性度量的个性化推荐系统. 首先,提取用户的访问日志,并对其进行预处理,以获得精简的结构化数据. 然后,对日志进行分析,提取出特征序列. 再后,根据特征的出现频率和页面停留时间,计算出页面与交易文本文档的相关性. 最终,利用夹角余弦公式计算出用户与页面的相关性,并以此形成推荐列表. 实验结果表明,该方案能够根据用户偏好精确的给出个性化推荐.     

磁控溅射沉积U薄膜性能研究

采用X射线光电子能谱仪(XPS)和扫描透射电镜(STEM)分析了在Al薄膜基材上磁控溅射沉积U薄膜的表面形貌、组织和结构;分别采用排代法、霍美尔(T20S)粗糙度测量仪测量了薄膜的密度和表面粗糙度.结果表明溅射沉积的U薄膜由金属U和少量UO2组成,薄膜结构属微晶和无定形态,密度是块材密度的(75±5)%,表面粗糙度小于0.3 μm.     

基于认知无线电网络的TCP协议的改进方案

首先搭建认知无线电网络环境,在该网络下分析TCP Reno、TCP Newreno、TCP Sack1、TCP Vegas、TCPWestwood协议的性能包括拥塞窗口、平均吞吐量、丢包率。针对传统TCP拥塞控制在认知无线网络中存在的问题,提出一种跨层优化TCP Westwood的改进算法,称为TCP-CR。该算法区分网络拥塞导致的超时和切换所导致的超时,同时针对不同轻度拥塞进行不同的恢复策略。ns-2仿真结果表明,TCP-CR可以减少TCP的平均慢启动次数,吞吐量比传统的TCP Westwood显著提高。增强了对认知无线网络环境的适应性,从而提高了网络的性能。     

启发式FF-NN模型在随机动态批量问题中的应用

针对随机环境下多期单项批量问题的复杂结构导致的数学难解性,提出基于启发式的前馈神经网络FF-NN(Feed Forward-Neural Network)模型。通过研究一种基于最小总相关成本价格和不确定性需求的最优批量策略,构建基于Taguchi方法、反向传播(BP)、遗传算法(GA)、蜂群算法(BA)的四种前馈神经网络模型,使用三种特定领域的启发式成本计算方法,包括修正银餐(RSM)、修正最小单位成本(RLUC)、成本效益(CB),比较各种方法及模型的组合。实验结果表明,基于BA算法的FF-NN模型与RLUC方法的组合是对决策者最有帮助的启发式组合,很好地解决了随机动态批量问题中的数学难解性。     

关于面向对象的类的形式化研究

在面向对象技术中,面向对象程序设计语言可以完全抛弃传统程序设计语言中的类型概念,即使它的最基本数据也可用类来描述。类及其继承性是面向对象程序设计语言区别传统程序设计语言的本质特性。本文将讨论类及其继承性的形式化描述及其数学属性。     

利用WMI实现移动智能设备对服务器性能的监控

通过使用WMI可以获取服务器硬件信息、收集服务器性能数据、操作Windows服务,甚至可以远程关机或是重启服务器.由于允许通过编程方式访问相关的管理信息,在.NET Framework中的WMI基于原始的WMI技术,允许利用.NET Framework中的编程优势进行同样的应用程序和提供程序开发,也就为在移动智能设备上实现对Windows服务器性能的监控与管理提供了可能.     

一种同调边缘学习算法

面对复杂的数据,边缘问题是其核心问题之一。目前比较成功的算法有SVM最大边缘算法和TVQ算法,这些算法各有优缺点。论文针对目前方法中存在的一些不足,引进同调理论,用同调代数的思想构建了一种同调代数的边缘学习算法,并通过实验和实例进行验证。     

OMNET＋＋与NS2在无线传感器网络仿真中的比较研究

OMNET 是一个为大型网络提供开源的、基于组件的、模块化的开放网络仿真平台.针对无线传感器网络的仿真特点,将OMNET 与NS2一些主要性能指标进行比较;在相同仿真条件下,选取报文投递率、运行时间和内存消耗指标在OMNET 与NS2上分别进行定向扩散对比实验,证明OMNET 在无线传感器网络仿真中比NS2的仿真速度快,内存消耗少,是一个优秀的无线传感器网络仿真软件.