毛细柱气相色谱法分析水中甲醇的研究

采用PC-5（固定相为交联5％苯基-95％甲基聚硅氧烷）毛细柱直接进样分析环境（水和空气）中的甲醇,实现甲醇及共存物干扰物质（甲醛、乙醇、丙酮、丙酮、异丙醇）的分离,利用高浓度（分流比5．0）和低浓度（分离比1．0）两个工作曲线对环境中甲醇进行准确测定。     

生物系统参数估计的改进粒子群优化算法

提出一种基于分解技术的粒子群优化算法,通过分解问题到每个决策变量,把PSO算法从多维索空间集中到利用单维空间上。在两个不同的模拟场景和一个由计算机模拟出的新陈代谢系统的真实数据集上,将该算法的均方根误差与迭代无迹卡尔曼滤波算法、模拟退火算法和传统PSO算法进行比较,仿真和真实数据集上的测试结果表明,该算法的均方根误差,比对比方法分别减少55.16%和19.62%,说明了提出的方法对非线性问题的未知参数估计具有较佳的性能。     

结合自助抽样的动态数据流贝叶斯分类算法

动态数据流具有数据量大、变化快、随机存取代价高、详细数据难以存储等特点,挖掘动态数据流对计算能力与存储能力要求非常高。针对动态数据流的以上特点,设计了一种基于自助抽样的动态数据流贝叶斯分类算法,算法运用滑动窗口模型对动态数据流进行处理分析。该模型以每个窗口的数据为基本单位,对窗口内的数据进行处理分析;算法采用自助抽样技术对待分类数据中的属性进行裁剪和优化,解决了数据属性间的多重线性相关问题;算法结合贝叶斯算法的特点,采用动态增量存储树来解决动态样本数据流的存储问题,实现了无限动态数据流无信息失真的静态有限存储,解决了动态数据流挖掘最大的难题——数据存储;对优化的待分类数据使用all-贝叶斯分类器和k-贝叶斯分类器进行分类,结合数据流的特性对两个分类器进行实时更新。该算法有效克服了贝叶斯分类属性独立性的约束和传统贝叶斯只对静态数据分类的缺点,克服了动态数据流最大的难题——数据存储问题。通过实验测试证明,基于自助抽样的贝叶斯分类具有很高的时效性和精确性。     

基于语义和多agent的电子政务协同工作模型研究

从电子政务的发展趋势出发,在语义网技术的基础上,采用XML/RDF描述协同过程中的语义信息;提出了任务—本体相关联的思想,采用RM-SFCA算法,动态生成全局本体,形成部门本体—全局本体的双本体层,用于构建语义约束。在上述基础上,结合多agent技术构建了基于语义和多agent的电子政务协同工作模型,以支持政务服务的协同工作,为建立一个虚拟的一站式服务平台奠定基础。     

基于混沌理论的DCT域隐蔽通信算法

提出了一种新颖的基于DCT域的自适应信息隐蔽通信算法。首先对原始图像块的多特性参数进行模糊聚类,将图像块分成两类,一类适合隐藏信息,另一类不适合,其隶属度作为隐藏信息强度的自适应系数。将混沌系统产生的序列嵌入到通信载体上,利用混沌同步进行隐蔽信息的检测。仿真实验表明,该算法有较强的鲁棒性,同时能保证通信载体的隐藏信息质量,确保通信安全。     

基于约束的参数驱动法研究

本文分析了目前存在的参数化方法优缺点,提出了一种综合设计方法—基于约束的参数驱动法,并对该法的参数驱动机制、约束联动进行了仔细研究,在驱动树的构思下进行图形编程,从而达到参数化目的。     

商业决策支持系统的研究与设计

主要介绍商业决策支持系统的设计方法与实现技术，重点讨论商业决策支持系统（CDSS）的主要结构，模型和知识的表示与实现技术、处理机的功能，数据抽取技术等问题。     

液-液旋流器内近壁湍流处理方法及数值模拟

无论k-ε模型及其修正模型,还是广泛应用于水力旋流器数值模拟的雷诺应力模型(RSM),都只是针对湍流核心区,对近壁区无效,如何确定液.液水力旋流器湍流场模拟的近壁处理方法亟待深入研究.在介绍湍流近壁区流动特点和处理方法的基础上,引入了2种湍流近肇处理函数--标准的和非平衡的壁面函数,在相同的网格系统和计算条件下计算了双锥双柱型水力旋流器内湍流场,结果与激光多普勒测速仪(LDV)测试结果基本吻合,但采用非平衡的壁面函数预报结果更为可信,为进一步精确研究旋流器内的流动过程打下良好的基础.     

液-液水力旋流器内轻相浓度场的非稳态模拟

为了更好地掌握液-液水力旋流器内油水流动和分离特性与结构的关系,采用计算流体力学的有限体积法(FVM),对其轻相分离过程进行了非稳态的数值计算,得到了轻相(油)在旋流器内的逐渐分离、聚积和运移的过程,分析发现,大锥段和小锥段的分离效果明显,尤其在小锥段的中心区轻相(油)聚积的浓度最高。因此,对大锥段和小锥段优化设计是提高旋流器分离效率的最重要的方面之一,可以进一步研究锥段的过渡型式,如采用高次曲线。