扩链PBS的微孔发泡行为研究

以聚丁二酸丁二醇酯（PBS）为基体,加入不同含量的扩链剂,通过熔融共混法制备扩链PBS样品。随后以超临界CO₂作为物理发泡剂,通过釜压发泡法在87 ℃下对PBS进行物理发泡。结果表明,随着扩链剂含量的增加,PBS的结晶温度先升高后略微下降,结晶度略微提高,黏弹性改善;随着扩链剂含量的增加,泡孔尺寸和发泡倍率逐渐减小,泡孔密度逐渐增加;当扩链剂含量为8 %（质量分数,下同）时制备的扩链PBS微孔泡沫的泡孔尺寸为9.2 μm,泡孔密度为1.93×10⁹ 个/cm³。     

基于区块链的多主体梯级水电市场交易模型

在电力市场环境下流域梯级电站各投资主体的利益博弈和信息交互,给传统的梯级水电调度带来巨大挑战。基于此,本文提出了一种基于区块链的多主体梯级水电群日前市场交易模型。首先,建立了基于区块链技术的梯级水电市场交易模式,并对传统区块链加密算法进行改进;其次,针对水电站地理分布与经济隶属不一致的问题,建立了多主体梯级水电日前市场交易模型,实现了流域梯级水电地理耦合与经济协调的一致性。然后,引入目标级联分析法,分别以发电商收益最大化和整个流域购电成本最小化为目标进行交替求解,实现了多主体梯级水电站群在个体和整体的统一协调优化。并将其应用于长江干流梯级水电系统进行算例测试,结果表明,所提方法不仅为梯级水电市场交易数据安全性提供了保障,还能够在考虑电站之间协作的同时确保流域梯级联合调度效益最大化。     

移动通信领域关键词扩展在专利检索中的运用

随着移动通信技术的快速发展,移动通信领域的专利申请数量也大幅增加。如何有效确定检索思路、准确提取并扩展关键词,成为检索中尤为重要的问题。本文从关键词扩展的重要性入手,基于实际案例从关键词提取、关键词一般性扩展和关键词精确性扩展三方面进行分析,有助于提高检索的效率和准确性。     

授权链路保护的频谱分配算法

研究了在保护授权链路的前提下认知无线电网络(CRN)的频谱优化分配问题。基于博弈论提出了一种新型的频谱分配模型,设计了一种保护授权链路的快速收敛的频谱分配算法(FCAPLL)。仿真分析证明,FCAPLL算法能在保护授权链路的前提下对认知无线电(CR)链路进行最优化频谱分配,有较快的收敛速度;同时仿真给出了网络性能参数与比例因子的关系,为FCAPLL应用于不同性能要求的CRN提供了依据。     

基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别方法

针对地铁门在开关过程出现的一些亚健康状态难以识别情况,提出一种基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别的方法。该方法首先通过多尺度滑动窗口的方法并结合拓展符号聚集近似（ESAX）字符化算法对车门电机的转角、转速和电流数据进行字符化;然后计算其与车门正常运行状态下模板曲线之间的距离作为特征量,并使用主成分分析（PCA）法进行降维;最后结合基础特征利用分层模式识别模型对各类亚健康状态由粗到细逐层进行识别。以实测车门电机数据为例验证了所提方法的有效性。实验结果表明,该方法能够有效区分各类亚健康状态,识别率可达到99%。     

认知无线电中基于相似性的自适应分簇算法

针对认知无线电网络(CRN)中可用信道实时变化的特点,运用图形理论提出一种基于相似性的自适应分簇(CBAC)算法. 以用户可用信道的相似性为基础,结合考虑用户的移动性,通过计算节点权值实现CRN的优化分簇. 仿真分析证明,CBAC算法提高了系统的链路平均可用信道数,相比传统的分簇算法,能提高频谱的利用效率.     

认知无线电技术的专利分析

对认知无线电技术的现状进行了简介,包括其标准化进程及关键技术,对认知无线电技术方面的专利申请进行了统计分析,并从专利角度向大家展示认知无线电技术的专利现状及发展趋势,为我国认知无线电技术的发展和应用提供一些思路和启示.     

1 株产壳聚糖酶细菌的分离、鉴定和发酵条件优化

从烟台海岸带沙质土壤中分离筛选壳聚糖酶产生菌株,对其进行分类鉴定,优化其发酵条件,为酶法生产壳寡糖提供技术依据。通过透明圈法初步判断产酶能力,液体发酵复筛测定酶活力,筛选到酶活力达36.20 U/mL的菌株amyP216。通过菌体形态、菌落特征、生理生化及16S rDNA序列分析鉴定菌株amyP216为莫哈韦芽孢杆菌（Bacillus mojavensis）。通过单因素和正交试验确定最佳发酵条件为：胶体壳聚糖添加量20 g/L、酵母浸粉添加量12.5 g/L、吐温-80添加量1.0 g/L、初始发酵pH 6.0、发酵温度30 ℃。在最优条件下利用5 L自控发酵罐培养45 h壳聚糖酶活力可达到80.60 U/mL,较优化前（36.20 U/mL）提高了1.2 倍。莫哈韦芽孢杆菌amyP216是一株壳聚糖酶活力较高的生产菌株,具有潜在的研究和应用价值。     

僵尸木马控制事件的最优研判条件选择方法

目前互联网上仍然存在大量境外僵尸木马,威胁国家网络安全。只有主动对僵尸木马事件进行监测、分析、预警和阻断,才能有效减少网络安全事件的发生。然而市面上存在的大多数僵尸木马监测平台虽可有效处理僵尸木马事件,仍存在一定的误报率。需要人工核查系统提供的僵尸木马事件的准确性,存在周期长、核查成本高、效率低等诸多问题。基于多粒度决策系统理论,提出一种僵尸木马控制事件的最优研判条件选择模型（Botnet Decide Model,BDM）,给出僵尸木马控制事件的最优时间粒度选择算法。实验表明,该方法可有效提高僵尸木马研判的工作效率,为僵尸木马的研判工作提供了辅助工具。     

关于不支持和缺特征法条的适用性探讨

本文首先提出不支持和缺特征法条的定义并进行解析,进一步指出上述法条的适用范围,然后对涉及不支持和缺特征法条的实际案例进行分析,从而对专利申请的权利要求撰写提供有益的参考。