钒对遗传性Ⅱ型糖尿病ＫＫ小鼠降糖作用的实验研究

以遗传性非胰岛素依赖型糖尿病ＫＫ小鼠为动物模型,研究钒对雌雄性糖尿病小鼠的降糖作用．实验选择３周龄的ＫＫ小鼠,雌雄各半,通过自由饮水方式给予雌雄性小鼠０ｍｇ/Ｌ、０.１ｍｇ/Ｌ和１００ｍｇ/Ｌ的钒酸铵,实验周期为１７周,观察不同剂量钒酸铵对血糖、甘油三酯和总胆固醇代谢的影响．研究结果表明,０１ｍｇ?Ｌ钒酸铵对雌雄性小鼠的血糖水平和血液生化指标没有明显的影响,高剂量钒酸铵（１００ｍｇ?Ｌ）明显降低雄性糖尿病小鼠的饮水量、血糖水平、糖基化血红蛋白、甘油三酯和总胆固醇等,葡萄糖耐量水平得到显著改善,对糖尿病小鼠的肝肾功能没有影响．结果提示钒酸铵对雌性小鼠和雄性小鼠具有降血糖作用,其作用效果有明显的性别差异．     

无线传感器网络中基于能效的最优数据包长

在无线传感器网络中,传感器节点的能效一直是非常关键的问题．当设定的数据包长度较大时,数据包在网络中传输出错的概率就会较大,而采用较小的数据包时,又会导致过多的控制包．如何通过设定数据包的最优长度进而提高节点能效是一个值得研究的问题．以往对数据包长度的设定一般是基于大量的数值、实物模拟,本文则尝试通过构造最优化模型来揭示数据包长度与无线电收发部件、通信信道、通信协议等因素的内在关系．最后,通过数值分析,说明了数据传输量与最优包长之间的联系．     

高能气动喷丸致纯铜细晶化的实验与模拟

高能气动喷丸是通过剧烈塑性变形产生细晶材料的方法之一．用纯铜作为实验材料在高能气动喷丸实验机上作喷丸实验,利用表面形貌仪、显微硬度仪以及电子背散射衍射方法对经喷丸处理的试样进行表面粗糙度、硬度及晶粒尺度的测量．结果表明,表面粗糙度随处理时间的增长呈指数衰减趋势;晶粒尺度细化了一个量级,由初始的２５.４８μｍ细化至２５２μｍ;且显微硬度由原来的０５８ＧＰａ增加到１２５ＧＰａ．量纲分析得到喷丸过程的５个无量纲参数,利用有限元模拟研究了无量纲参数的影响．自编制程序产生丸粒的随机碰撞并调用Ａｎｓｙｓ?ｌｓ ｄｙｎａ模拟碰撞过程,并将模拟１０００次碰撞的结果与相应的实验值进行了比较．     

Ｐ２Ｐ系统中基于信誉感知的超级节点选择算法研究

对层次式Ｐ２Ｐ系统中恶意超级节点频繁离开网络导致系统不稳定甚至崩溃的问题,提出一种新的基于信誉的超级节点选择算法．建立节点基于历史交换回馈信息的信誉评估算法,以信誉评估为基础,构建信誉感知的超级节点选择算法,选择信誉高的节点为超级节点．理论分析和仿真结果表明,该算法有效地提高了系统的稳定性．     

一类钟控组合生成器输出序列的特性分析

从代数角度讨论了加法型组合生成器输出序列的密码学特性,得到了其输出序列具有较长的周期、较高的线性复杂度、尖锐的自相关特性和弱的互相关特性,并具有相关免疫性等结果．     

基于ＤＳＰＢｕｉｌｄｅｒ全数字接收机定时载波同步算法的实现

讨论了全数字接收机中同步算法的设计与实现,给出了基于Ｇａｒｄｎｅｒ反馈环路的定时 同步算法和基于数字Ｃｏｓｔａｓ环的载波相位补偿算法的定点实现方案,并在Ａｌｔｅｒａ公司的ＤＳＰ Ｂｕｉｌｄｅｒ上实现了该算法．计算机仿真和ＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）实现都验证了其有 效性,测试结果表明,该系统信噪比恶化小于１５ｄＢ,时钟捕捉带大于±１％,载波频差捕捉带 大于±４％．     

面向方面系统的耦合度评估

低耦合度是现代软件系统的一项设计目标．耦合度越低,系统的可维护性、重用性和可靠性就越高．本文针对目前得到越来越广泛应用的面向方面的编程ＡＯＰ（Ａｓｐｅｃｔ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）,提出了面向方面系统的耦合度评估框架,形式化的给出了面向方面系统的耦合度评估方法,并证明了该评估方法的正确性和有效性．     

环北部湾经济圈城镇体系结构及其分形模型研究

通过计算环北部湾经济圈城镇体系的首位指数、不平衡指数及城市规模分形分布的 分维数,讨论了环北部湾经济圈城市体系的等级规模特点;用城镇密度、关联维数分析了环北 部湾经济圈城镇体系的空间结构,指出了目前城镇体系的特征：序列大小分布,大城市实力不 强,中小城市数量偏少,规模小,经济实力差,城镇规模结构不合理;空间布局小集中、大分散, 城镇间的相互作用较小,对区域的辐射带动能力差．在对城镇体系结构特征形成内在机制探讨 的基础上,提出了未来环北部湾经济圈城镇体系发展的相应对策：重点发展大城市,增强大城 市辐射力;大力发展中小城市;以工业化推进小城镇的发展;积极实施城市群发展战略,完善城镇空间结构．     

基于ＥＭ ＰＣＡ和级联分类器的人脸检测

为了提高人脸检测的速度及鲁棒性,提出了一种基于级联分类器和期望最大、主成分分析（ＥＭ ＰＣＡ）的人脸检测方法．该方法在训练阶段利用不同分辨率的训练样本来训练２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器,再利用ＥＭ ＰＣＡ提取特征来训练非线性支持向量机（ＳＶＭ）;在检测阶段,首先通过２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器快速过滤掉大量的背景区域,再利用非线性支持向量机对余下的候选区域进行进一步验证,以确认是否为人脸．实验结果证明了该方法的有效性和正确性．     

Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型基于神经网络的预测控制方法

Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型是化工过程中最常用的模型之一,它由非线性静态环节和线性动态环节串连 组成,适合描述ｐＨ过程和具有幂函数、死区、开关等非线性特性的过程．这类模型的控制问题可以分解 为：线性模型的控制问题和非线性模型的求根问题．针对Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型提出了一种基于神经网络的 模型预测控制策略,采用一组神经网络拟合非线性部分的逆映射．这种方法不需要假设Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模 型的非线性部分由多项式构成,并且避免已有研究在无根和重根情况下存在的问题．最后通过仿真试验证明了以上结论．