微波辅助法提取黄花酢浆草总黄酮及其抗氧化活性研究

运用正交试验设计探讨了黄花酢浆草叶片总黄酮的微波辅助提取工艺条件,并对提取液的抗氧化性进行了研究.结果表明,从黄花酢浆草中提取总黄酮的最佳条件:固液比为1∶80 (g/mL)、乙醇浓度为90％、提取时间40 s、微波功率为136 W,测得每克叶子中总黄酮含量为16.39 mg/g.对提取液的抗氧化性研究表明,酢浆草叶片总黄酮对超氧自由基清除率较好.     

高校潜力学科发展预测研究

基于InCites的论文数量及被引频次,应用灰色系统理论,对高校潜力学科发展进行了预测研究。首先依据2004-2013年InCites数据建立GM(1,1)模型,通过模型的拟合分析,预测未来若干年高校潜力学科高水平论文的发展趋势。然后通过总被引用频次预测值与ESI数据库中的最低值进行比较,给出了高校潜力学科与世界前1%科研机构的差距。实证分析表明,基于灰色系统的建模方法可以对高校潜力学科的发展趋势作出合理的预测,研究结果将为高校相关学科的发展提供指导作用。     

地区法律保护与企业创新

基于各地区市场中介组织的发育和法律制度环境指数,以及手工搜集的各上市公司专利数据,利用Tobit回归模型,考察法律保护对企业创新的影响。研究发现:知识产权保护、市场组织服务条件显著地促进了企业创新,说明法律保护为企业创新活动提供了激励;对国有企业而言,律师、会计师等市场组织服务条件对于企业创新活动的影响不明显,表明国有企业在市场组织服务方面占有资源优势从而较少受到其约束;在社会信任程度低的地区,企业创新对法律保护的依赖程度更高,这反映了社会资本不足时,正式制度对市场发展的重要作用。     

基于SOM网络聚类的数据清洗技术

在数据装入数据仓库之前,应该对数据进行数据清洗.而数据清洗的核心工作就是清洗近似重复记录.聚类是将相似度高的数据对象聚集到一个类中,于是我们提出将该技术用于近似重复记录的发现上.本文主要介绍如何将SOM网络聚类强大的学习功能及良好的自组织性、自适应性和鲁棒性应用到数据清洗中。     

分子印迹技术及其在环境领域的应用

分子印迹是近十年发展起来的新技术,本文阐述了分子印迹技术的原理与分子印迹聚合物的制备方法,介绍了该技术在环境领域中的若干应用,提出了分子印迹技术将为环境领域的科学研究开辟一条新路等观点。     

试析原型法的经济控制策略

通过对信息系统开发常用的原型法和生命周期法的对比分析和研究,指出原型法更广泛的实用性和在实际应用中经常遇到的难题——周期控制问题,从非技术性层面尝试利用成本效益分析法解决,进而提出基本的分析计算框架,使企业信息部门在采用原型法进行信息系统开发时能有章可循。     

金华江流域生态服务补偿支付意愿及其影响因素分析

流域环境服务的提供者和与同一环境服务的使用者或受益者在空间上的分离,以及生态补差机制的缺位使生态系统管理者没有通过经济激励去改善环境管理,从而导致环境服务供给不足,服务质量低下.本文利用条件价值法(Contingent Valuation Method,CVM)评估金华江流域居民环境服务的支付意愿,并利用Ordered Probit模型和Binary Probit模型分别分析了最大支付意愿及其支付方式的影响因素.结果显示:金华江流域的居民中有78.4%的居民家庭具有支付愿意,平均最大支付意愿E(WTP)为24.87元/(户·月),年平均最大支付意愿为298.46元/(户·年).最大支付意愿与受教育程度、收入水平呈显著的正相关关系,环境相对经济的重要性对最大支付意愿没有显著的影响,了解生态保护概念的受访者平均最大支付意愿并不高于那些不了解的人,这反映了人们对环境保护的认识与行为偏差和"搭便车"侥幸心理.受教育程度与环境相对经济的重要性越高,则选择交生态补偿税的概率也越高;性别、年龄、是否经历过污染灾害与最大支付意愿对人们支付意愿补偿方式的选择都没有显著的影响.实施生态补偿政策,必须促进上下游农户和居民、相关企业和地方政府等利益相关者直接参与到流域管理和决策中,实现流域环境共建和利益共享,在此基础上构建流域生态补偿体系.     

"十一五"期间我国高职教育规模发展途径及应注意的问题

“十一五”期间,我国高职教育的规模仍将不断发展。强化特色,进一步落实办学自主权,划转部分第三层次的普通高校举办高职教育等是高等职业教育规模发展的重要途径。在高职教育规模发展过程中还要注意规模与质量、就业之间的关系,注意合理构建高职教育的层次结构,完善高职教育的专业布局,实现高职和中职的有效衔接。     

华兹华斯和他的《孤独的收割人》赏析

本文主要通过对世界名作《孤独的收割人》的深入剖析,来了解作者华兹华斯的人生之路,把握其诗歌的独特风格和写作手法,对作者和作品有更深的理解。     

基于PSO的电力系统环境经济负荷调度

针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。