聚(丙烯酸-丙烯酰胺)高吸水剂的制备及应用性能的研究

用反相悬浮聚合法合成了丙烯酸-丙烯酰胺共聚物[P(AA-AM)]高吸水性树脂.讨论了其在蒸馏水及NaCl水溶液中的吸液性能,通过对滤液电导率的测定探讨了高吸水树脂吸盐水的机理.分别研究了在不同离子强度下NaCl、CuCl2、FeCl3和MgCl2、CaCl2、BaCl2以及KCl、KBr、KI水溶液中的吸液性能;以及在相同离子强度的不同盐溶液中的吸液性能.另外,研究了温度对树脂吸收性能的影响以及树脂的保液性能.结果表明,①随离子强度的增加吸液倍率显著下降;等离子强度下多价阳离子的存在使吸液倍率急剧减少;而同一主族阴离子的钾盐溶液中,当离子强度相等时,吸液倍率按阴离子半径从大到小的顺序依次降低,但差别很小.②高吸水性树脂中的非离子型单体的引入有利于提高树脂的抗盐性以及对不同种类盐的稳定性.在蒸馏水中,吸收倍率随温度升高而降低;但在质量分数3%的NaCl水溶液中,吸收倍率随温度的升高而升高.③合成的该高吸水性树脂具有很好的保液性能.     

聚二甲基硅烷高压合成聚碳硅烷的组成与结构分析

以聚二甲基硅烷(PDMS)为原料,在高压釜内450℃下反应6h,制备了聚碳硅烷(PCS)先驱体。对其组成及结构进行了表征,推测了PCS的大致结构模型。研究表明,PCS分子包含Si CH3、Si CH2 Si、Si H组成的SiC4、SiC3H等结构单元,实验式为SiC1.87H7.13O0.03。与常压高温裂解制备的软化点相近的PCS相比,二者的元素组成基本一致,高压合成的PCS具有较高的分子量和硅氢含量,但支化度略高。     

葡萄球菌肠毒素B在大肠杆菌中的表达

应用DNA重组技术,构建了金黄色葡萄球菌肠毒素B(SEB)的原核表达载体pET22b( )-SEB,在大肠杆菌BL21(DE3)中进行表达。经终浓度为0．4mmol／LIPTG的诱导作用,可获得分子量约为29KD的表达蛋白。SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳分析结果表明,重组表达的SEB主要以可溶的形式存在于细胞周质中,表达SEB的量约占菌体总蛋白的30％左右。重组表达的SEB经HiTrap^TM chelating HP柱纯化能达到SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳纯。ELISA试验表明纯化的重组SEB与抗天然野生型SEB单克隆抗体呈现明显的阳性免疫反应。     

粗糙模糊C均值融合聚类

提出一种新的粗糙模糊C均值融合聚类算法,该算法通过粗糙集上、下近似的引入改变了模糊C均值算法中隶属度函数的分布情况,修正了类心的更新公式和模糊隶属度计算公式,降低了计算复杂度,在改变模糊隶属度分布的同时,通过使得每一类总的隶属度变化保持最小,进一步提出了边界调节参数的自适应选择算法,实验结果表明,粗糙模糊C均值融合算法...     

基于动态时间规整下密度聚类的轨迹识别研究

为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数.     

基于模糊均值聚类算法的图像分割

将图像直方图统计特性引入到FCM聚类算法的目标函数中,用混合粒子群优化算法对目标函数进行全局最优求解,提高了图像分割的运算速度。     

基于蚂蚁聚类算法的炮兵阵地选取方法

在对炮兵作战地域进行地形分析的基础上,提出运用蚂蚁聚类算法选取炮兵阵地的方法.针对炮兵阵地配置的特殊要求,将模糊数学中的隶属度概念引入到炮兵阵地聚类算法之中.最后通过实验分析了此方法的优缺点,对炮兵指挥决策有一定的参考价值.     

目标辐射噪声线谱的特征建模与检测

在理论分析的基础上,构造了基于λ水平能量聚点的目标辐射噪声线谱的特征量模型.在利用中值滤波去除信号功率谱中“平台型”的λ水平能量聚点后,计算其λ水平能量聚点作为拟线谱频率,通过拟线谱频率对应周期的整周期延时叠加突出线谱特征,以提高辐射噪声线谱的检测率.理论分析和对仿真信号的计算结果表明,该算法是有效的.     

基于标签树的生长干部招生计划聚类方法

生长干部招生计划是规定军队干部补充来源渠道及数量规模的重要依据,对干部队伍建设与发展具有重要的意义。随着招生计划每年拟制与积累,分析与评估计划将会起到辅助决策的作用,对招生工作的实施带来深远影响。本文从数据挖掘的角度,以聚类的方法研究分析招生计划,这为分析历年计划的波动性并理解评价计划与政策的贴合度提供了定量分析的手段。首先分析了招生计划的特点,进而提出以标签树量化招生计划的解决思路,通过抽取标签树中的特征子树作为聚类中的度量特征,并采用共现的方法实施"先形成核心,再依次分类"的步骤完成聚类。实验表明该方法在合成数据集和真实数据集上聚类效果较好、效率较高,对分析招生计划具有一定理论意义。