基于主题划分的网页自动摘要

提出了一种以网页结构为指导的自动摘要方法。对页面源文件进行解析时,利用文档的结构信息生成DOM树,并在此基础上划分文档主题。同时充分挖掘网页标记对主题词提取和句子重要性计算的价值。最后以主题块为单位,根据句子间的相似度调整句子权重,动态生成摘要。实验结果表明该方法能有效解决文档摘要分布不平衡问题,减少了文摘内容的冗余。     

大蒜粗提物对烟草青枯病菌的室内抑制作用测定

在实验室测定了大蒜乙醇和水提取物对烟草青枯病菌的抑菌效果.结果表明:大蒜提取物均对烟草青枯病菌有明显的抑制作用.且随大蒜提取物浓度的增大而增强;大蒜乙醇提取物对烟草青枯菌的抑制作用优于大蒜水提取物.0.2、0.3和0.4 g/mL浓度的大蒜乙醇提取物对烟草青枯痛菌的抑制率分别为65.56%、69.26%、75.93%;0.3和0.4g/mL浓度的大蒜水提取物的抑制率分别为61.85%和72.59%;大蒜水与乙醇提取物的有效抑制中浓度分别为0.14和0.08 g/mL.因此,可尝试以大蒜为原料研制植物保护剂来防治烟草青枯病.     

基于内参系统的阪崎肠杆菌实时荧光定量PCR检测方法的建立

根据阪崎肠杆菌ompA靶基因设计特异性引物和探针,并加入内参(IAC),建立能够实时监控反应过程的荧光定量PCR检测方法。结果表明,该方法对阪崎肠杆菌基因组DNA的最低检测限为1pg;对细菌的最低检测限为1×10~4 CFU;对含有靶基因质粒的最低检测限为10~3拷贝;Ct值与模板拷贝数均呈良好的线性关系(R~2=0.999)。人工污染试验结果表明,在初始菌量为10CFU/25g奶粉样品时,采用水洗加试剂盒法和水煮法提取DNA,阪崎肠杆菌均在增菌10h时检出。研究结果为进一步优化和完善阪崎肠杆菌分子生物学方法的标准化提供了参考。     

中国地应力场分布规律统计分析

查阅迄今为止中国现有的实测地应力资料，参照霍克–布朗的地应力分析、统计和拟合方法，形成实测平均水平地应力与垂直地应力的比值随深度变化的散点图，回归实测平均水平地应力与垂直地应力的比值随深度的变化曲线并与霍克–布朗曲线进行比较，发现深度超过1 200 m以后，中国实测平均水平地应力与垂直地应力的比值统计值大于霍克–布朗曲线中值，且最大应力包线与霍克–布朗包线基本吻合，而最小应力包线的应力水平小于霍克–布朗包线的应力水平。进一步分析回归中国岩浆岩、沉积岩和变质岩等3种岩性的地应力统计结果，得到类似的回归曲线。统计结果对了解中国地应力场的宏观分布情况具有重要参考价值，对进行深埋地下结构分析计算和辅助设计具有重要的实用价值。     

青岛西海岸地区CBD规模预测实证研究

在对国内外CBD及CBD规模预测方法研究进展回顾的基础上,以青岛市西海岸地区CBD为例,对学者提出的CBD规模预测方法进行实证研究,着重解决现有模型中关于规划期末第三产业就业比重和CBD就业占第三产业就业比重这两个主要参数在预测过程中存在的问题,从而提高了预测结果的准确性．     

按桩的刚度确定水泥搅拌桩有效桩长

给出桩基有效桩长的定义,并采用线弹塑性荷载传递函数,按桩的刚度来确定水泥搅拌桩的有效桩长。同时对影响有效桩长的桩土刚度比等因素的参数取值及荷载传递函数参数的确定进行了深入分析,从理论上较系统地分析了各因素对水泥搅拌桩有效桩长的影响,其分析结果与弹性理论法分析结论一致。     

超声速气动发电机射流装置的结构设计

为了进行超声速气动发电机输出性能及抗高转速性能的研究 ,本文利用气体动力学和试验空气动力学理论 ,设计了一种适合气动发电机试验的超声速射流装置。研究表明 ,该试验装置是进行超声速气动发电机特性研究和产品验收必备的地面设备。     

科技综合信息服务与知识共享平台构建

针对我国当前科技计划项目管理中信息资源分散,以及管理监控功能和决策支持不足等问题,提出了构建一站式的科技综合信息服务与知识共享平台的必要性.深入探讨了平台的设计与实现问题,设计了平台的功能模块,构建了基于SOA和语义Web服务的平台框架模型,探讨了平台实现的两大关键技术,即知识资源统一表示模型和工作流计划与执行技术.     

引信用环形发电机转子转速控制技术

环形发电机作为引信电源不仅可提高引信的安全性和可靠性,而且还可为引信解除保险提供独立的第二环境激励源。通过对环形发电机工作原理及结构的分析,给出了一种转子转速控制机构的实现途径和仿真分析、试验结果。仿真分析和试验结果表明,该机构可以实现在弹丸低速飞行时可靠工作、在弹丸高速飞行时可调节与控制自身转速的功能。     

基于极限学习机的居民用电行为分类分析方法

针对大数据背景下智能用户用电行为分类问题,提出一种基于极限学习机(ELM)算法的用户用电行为分类方法。首先,在前期用户行为的特征优选策略的基础上,采用特征优选策略提取负荷曲线的最佳特征集对用户用电数据进行分类分析。然后,将特征优选集作为输入,通过比较不同隐含层激活函数和隐含层节点个数下训练集和测试集的正确率,优选出适用于用户用电行为分析的ELM算法的输入参数。最后,以国内和国外用户用电数据为数据源,进行算例仿真实验,通过与反向传播(BP)神经网络的对比分析表明,所提出的基于ELM算法的用户用电行为分析方法提高了检测的正确率并且降低了算法运行时间,能够更好地掌握用户用电负荷状态,实现配电网的削峰填谷。