分光光度法测定微量表面活性剂在油/水体系中的分配系数

测定微量阴离子表面活性剂浓度的分光光度法被推广到测定油相中的微量阴离子表面活性剂浓度,进而用于表面活性剂在油/水体系中分配系数的测定.两种情形下氯仿层的吸光度只取决于测量体系中自由阳离子表面活性剂的浓度,因此可用单一阳离子的标准曲线作工作方程.用该法测定油相和水相中的阴离子表面活性剂浓度,工作方程斜率不同,测量下限分别可达2.5×10-5 mol·L-1和1×10-6mol·L-1.     

基于交叠社团相似性的生物网络关键节点识别

生物网络是研究生物特性的一个重要工具,目前已经有许多方法用于研究生物网络,关键节点分析是其中最常用的方法之一。关键节点分析通常是根据一定的规则为网络中的各节点分配一个函数值,并由此来确定网络中各节点的重要程度,目前已经发表了一些方法。然而,这些方法在单独使用的情况下,获得的关键节点的生物学意义一般较低,存在一定的缺陷。本文从节点对社团贡献的角度建立关键节点识别方法,首先提取网络中富含生物学功能意义的社团,然后依据交叠社团的相似性为各节点分配贡献值,最后通过两个生物网络实例论证了方法的有效性。     

面向在线社区用户的群体推荐算法研究

结合现有两种主要群体推荐算法的优势, 建立新的算法框架, 并引入差异度因素对模型进行优化。另外, 考虑到在线社区用户的特点, 定义互动度指标来描述群体成员间的互动程度, 通过分析其与推荐精度之间的关系, 探讨互动度对群体推荐的影响。选取豆瓣网数据进行实验, 并与传统方法进行比较, 结果表明, 融入差异度的算法具有更好的推荐效果, 且有效的互动机制能够保证较高的推荐精度。     

基于MapReduce的PageRank算法优化研究

为了提高PageRank算法的计算效率, 提出了基于块结构划分的方法, 将网页之间的链接关系转换成网络块间的关系, 减少了map和reduce操作的调用次数, 降低了I/O传输造成的开销, 提高计算的效率。实验证明, 该方法具有一定的优越性。     

基于聚类粒化的社团发现算法

为了实现复杂网络社团发现算法的复杂度和精确度间的均衡,提出一种基于聚类粒化的社团发现算法(CGCDA),将网络粒化获得的粒子视为一个社团,粒化结果即为对网络的社团划分。首先,将网络中的每个节点视为基本粒,通过初始粒化操作实现对网络的粒化;然后,针对获得的粒化集合中满足粒化系数的粒子进行聚类粒化操作,分层粒化直到不存在满足要求的粒子对;最后,将粒子对中的重叠节点视为孤立点,用邻居节点投票法把孤立节点归并到相应的粒子中,实现对复杂网络的社团划分。实验实现了Newman快速算法（NFA）、标号传播算法（LPA）和CGCDA。实验结果表明,CGCDA在四个基准数据集上可获得平均高于LPA 7.6%的模块度和低于NFA 96%的时间。CGCDA时间复杂度较低,获取的社团模块度较高,实现了社团发现时间和精确度的均衡,相比NFA、LPA总体性能更优。     

基于虚拟磁盘的携带型操作系统加密方案

针对移动硬盘的加密系统分区无法被正确辨识而导致误格式化的问题,应用文件系统过滤驱动技术,结合硬盘主引导程序及分区表机理,对现有的基于虚拟磁盘的移动硬盘加解密方案进行了改进,在加密分区包含可运行操作系统的情况下,增加了盘符自动隐藏及恢复的功能。以开源加密软件Truecrypt为例,利用安装了视窗操作系统的固态移动硬盘进行测试。结果表明,在不影响加密操作系统正常运行的同时,盘符自动隐藏及恢复功能避免了用户的误格式化操作,从而提高了移动硬盘加密系统分区的安全性和隐蔽性。     

基于Matlab和电容感应的室内定位系统

提出了一种基于Matlab和电容感应的室内三维定位系统的设计方法。该系统主要由三维电容极板、电容采集模块、信号频率采集模块、实时串口通信模块、Matlab显示模块等组成。系统依据电容感应原理,通过测量监测区域三维电容基板之间电容值的变化量,换算出被测物体相对极板的距离,并通过Matlab图像显示窗口显示被测物体对应的三维位置。该室内定位系统特别适用于对进入监测区域的活动物体进行实时定位监测。     

基于信息流动分析的动态社区发现方法

随着社交网络和微博等互联网应用的逐渐流行,其用户规模在迅速膨胀.在这些大规模网络中,社区发现可以为个性化服务推荐和产品推广提供重要依据.不同于传统的网络,这些新型网络的节点之间除了拓扑结构外,还进行频繁的信息交互.信息流动使得这些网络具有方向性和动态性等特征.传统的社区发现方法由于没有考虑到这些新的特征,并不适用于这些新型网络.在传染病动力学理论的基础上,从节点间信息流动的角度,提出一种动态社区发现方法.该方法通过对信息流动的分析来发现联系紧密、兴趣相近的节点集合,以实现动态的社区发现.在真实数据集上的实验结果表明：相对于传统的社区发现方法,所提出的方法能够更准确地发现社区,并且更能体现网络中社区的动态变化.     

用分子连接性指数法和高效液相色谱法预测巴比妥酸类衍生物的正辛醇-水分配系数

研究了巴比妥酸类衍生物的分子连接性指数(MCI)和外推至纯水作流动相时的高效液相色谱容量因子(k0)与正辛醇 水分配系数(Kow)的关系。通过13种已知lgKow文献值的巴比妥酸类衍生物的lgKow值分别对MCI计算值和lgk0实验值进行多元线性回归分析,建立了估算巴比妥酸类衍生物的Kow的两种定量模型。用此模型预测了8种巴比妥酸类衍生物的Kow。结果表明两种方法都能较好地预测巴比妥酸类衍生物的Kow。     

不同时期排泥对培养SBBR生物膜的影响

序批式生物膜反应器（sequencing biofilm batch reactor, SBBR）是应用广泛的污水处理方法。为探究不同时期排泥对SBBR污染物去除效果与微生物群落结构的影响，本研究设置了挂膜初期、中期和后期进行排泥的反应器处理生活污水，同时结合16S rDNA高通量测序技术对微生物群落结构进行分析，并采用机器学习（machine learning, ML）的方法，在传统的微生物优势种分析基础上，对测序数据进行深度挖掘，寻找造成组间差异的关键物种。水质测定结果显示，COD去除效果在不同时期排泥的SBBR间没有明显差异，出水COD均低于30mg/L。挂膜中期排泥的SBBR的NH₃-N去除率先达到稳定且高于前期和后期排泥的系统。高通量测序结果显示，各SBBR中微生物优势种均以降解有机物的物种为主。挂膜中期排泥的SBBR中，ML筛选得到的NH₃-N去除相关物种（Hydrogenophaga、Gemmata和Nitrospira）与差异关键物种丰度更高，微生物群落结构稳定性更强，可从微生物层面解释分析SBBR污染物去除效果的差异。