42%2甲·苯唑酮·莠去津可分散油悬浮剂的液相色谱分析

建立了高效液相色谱法测定42%2甲·苯唑酮·莠去津可分散油悬浮剂的方法。采用C18反相色谱柱,以甲醇+乙腈+氨水溶液(体积比44∶44∶12)为流动相,对试样中苯唑草酮、2甲4氯异辛酯和莠去津进行分离,经二极管阵列或紫外检测器检测,外标法定量。结果表明:苯唑草酮、2甲4氯异辛酯、莠去津的线性相关系数分别为0.99972、0.99998、0.99995,分析方法标准偏差分别为0.019、0.153、0.071;相对标准偏差分别为0.969%、0.602%、0.470%;平均回收率分别为98.44%、100.77%、100.44%。

高等代数中几类多项式的关联性及其应用

以一元多项式为基础,对高等代数课程中几类多项式的关联性进行分析,建立这几类多项式之间一系列的关联条件以及解决一些矩阵问题的方法,将其应用在解题中可简化计算,强化对这几类多项式的认识与应用.

满足双QoS约束的两阶段云工作流调度算法

为提高多QoS约束下的工作流调度成功率,提出满足截止时间和预算双QoS约束的调度算法DBWS。为寻找调度可行解,将工作流调度划分为两个阶段:任务选择和资源选择。任务选择阶段中,利用任务在工作流结构中的自顶向下分级值为任务分配优先级,得到调度初始排序;资源选择阶段中,将截止时间根据任务深度进行子划分,设计时间质量和代价质量两个均衡因素,通过综合考虑两种因素计算资源质量,获得任务执行的最优资源。实验结果表明,该算法在调度成功率与同步满足两种QoS约束上较同类算法更优。

基于RNN模型与LSTM模型的机器作诗研究

现如今自然语言处理在人类生产生活中起到极其重要的作用,随着各类机器学习算法以及深度神经网络的发展,各类写诗机器人频频出现。文章通过机器写诗系统研究了循环神经网络(RNN)与长短期记忆网络(LSTM)在唐诗写作方面的模型效果。本系统基于谷歌开源的深度学习框架TensorFlow,Python作为开发语言,交叉熵损失作为实验结果评价依据进行研究,其结果有力证明了LSTM模型在作诗方面的优越性,并阐释了其具有优越性的具体原因。

关联规则在学生成绩分析处理中的应用

学生成绩对学生评价非常重要,为找出影响学生成绩的一些因素间的关联关系,依据数据挖掘关联规则中的FP-growth算法,运用SQL Server 2005中AnalysisServices工具对收集到的学生成绩数据集进行挖掘分析,期望发现影响学生成绩的因素间的联系,将其进行改善并应用于教学实践中,有利于提升教学质量,提高学生成绩.

基于Apriori算法的数据挖掘在电信套餐制定中的应用

针对目前电信行业激烈的竞争,提出了为用户量身定做套餐是占领市场的新战略,并通过Apriori算法实现用户业务间的关联性挖掘,为制定套餐提供科学依据.

加拿大禁止某些新烟碱杀虫剂的使用以保护蜜蜂

为了保护蜜蜂和其它授粉昆虫,加拿大有害生物管理局（PMRA）提出了逐步淘汰新烟碱类杀虫剂噻虫胺和噻虫嗪的某些使用。PMRA对授粉昆虫的风险评估发现,杀虫剂的有些使用不会影响蜜蜂,而另一些使用则可能会引起潜在风险。PMRA提出了一些风险降低措施,例如：撤销杀虫剂的某些使用、改变使用模式和改进标签。这些评估是与美国环保署和加州环保局农药管理部门合作进行的。

学生成绩数据挖掘的研究与实现

文章从分析影响学生成绩的因素出发,利用数据挖掘关联规则中的Apriori算法对采集的学生数据集进行挖掘,以期发现影响学生成绩的潜在因素,从而为相关部门制定教学政策,改善教学质量提供理论支持和科学依据,从而更好地开展教学工作,更好地为学生服务.

改进的决策树算法在文理分科中的应用研究

文理分科是高中生面临的第一次重大选择,选文科还是理科,很多同学感到两头难。针对这种情况,通过对比决策树分类算法中的ID3和C4.5算法,提出了基于影响因子的新的分类算法,构造了"文理分科分类器"。实验证明该方法在文理分科问题上比传统的ID3和C4.5算法有更高的分类精确度,该分类器可以辅助学生和家长进行文理科的选择,降低选择的错误性。

一种优化FP-growth的支持度相同项的排序算法

Han等人提出了频繁模式增长FP-growth算法,该算法在第一次扫描数据库后,得到频繁项集合和每个频繁项的支持度,并按支持度降序排列,但没有对支持度相同项的排列做进一步说明。本文依据"越是频繁出现,越可能被共享"的建树原则,提出了通过比较该项与前后项项集的支持度,较大者先排列的方法,使后续构建的FP-tree比任意排序构建的FP-tree更优。

联通高额用户话费走势分析系统的实现

联通公司现有的数据分析不够全面具体,尤其对高端用户的分析比较模糊笼统,利用Oracle设计的“联通高额用户话费走势分析系统”能够及时灵活地反映用户话费的变动情况,为公司的经营决策提供依据.

基于SVM模型的CO_(2)排放量分析

本文首先对世界银行发布的1960-2011年世界各国CO_(2)排放量进行分析,截取每年碳排放量前十的国家并选取关键年份进行对比分析,得出自2005年后,中国的碳排放量居世界第一,但人均碳排放却不及发达国家。其次通过对比决策树模型、岭回归模型,最终采用基于多项式核函数的SVM模型构建中国和美国1960-2011年的碳排放总量的预测模型,用该模型预测2012-2022年CO_(2)排放量,经与真实值对比,预测结果除2019年波动较大其它年份均与真实值基本相符。充分验证了SVM模型更适用于小样本训练集,且有较优的泛化能力。

K-means聚类算法在评选优秀班集体中的应用研究

班风在大学生的学习环境中仍扮演着十分重要的作用,先建立数据集市,再利用数据挖掘中的K-means聚类算法对集市中的数据进行聚类分析,挖掘出真正优秀的班集体模式,取代以往主观性占主导地位的评选。

可降解水体中烟嘧磺隆微生物的分离与筛选

为了筛选出可降解烟嘧磺隆的微生物,利用富集培养技术从水样中分离得到了5株能以烟嘧磺隆为唯一氮源、碳源和能源的微生物,分别编号为YF1、YB1、YB2、YB3和YB4,其中YF1为真菌,其余均为细菌。将所得菌株定量接种于含不同浓度烟嘧磺隆的培养基中,于30℃、150r/min摇床上振荡培养5d后,利用HPLC检测烟嘧磺隆含量,计算降解率。结果发现:这些菌株对低浓度烟嘧磺隆的降解率显著高于对高浓度烟嘧磺隆的降解率,当培养基中烟嘧磺隆的含量为2mg/kg时,YF1对该药剂的降解率最高,为80.31%,其次是YB1和YB2,降解率分别为78.18%和73.72%,而YB3和YB4对药剂的降解率只有36.82%和25.75%。对3株降解率较高的菌株进行了初步鉴定,发现YF1为黑曲霉Aspergillus niger,YB1和YB2均为芽孢杆菌Bacillus sp.。

枣缩果病主要病原菌生物学特性的初步研究

枣缩果病为多病原病害,本文对其中2种主要病原菌生物学特性的研究表明:盾壳霉菌丝生长温度范围为9～33℃,最适温度27℃;pH值范围为3～10,最适pH为7～8;碳素营养以果糖、蔗糖、葡萄糖为好,乳糖较差。细链格孢菌苗丝生长温度范围为6～36℃,最适温度为24℃;pH值范围为3～10,最适pH为7;碳源以果糖为佳,乳糖最差;分生孢子在3～39℃,pH值3～10范围内均可萌发,以温度27℃,pH 5～8为最适。不同光照处理对盾壳霉菌和细链格孢菌菌丝生长和后者孢子萌发率无明显影响。

小麦条锈病菌非亲和性小种诱发小麦抗锈性研究

在水源 11、洛夫林 10等 7个品种上分别选择小麦条锈菌CY17、CY2 8等 9个生理小种中非亲和小种进行诱发接种 ,亲和小种为挑战小种。观察发病后的病情指数并与单独接种诱发小种和单独接种挑战小种处理的病情指数进行比较。证明诱发抗病现象是比较普遍的 ,但表现程度因小麦品种、诱发小种和挑战小种而不同。诱发抗病性的表达时间可持续 8d ,以诱发接种后1～ 2d表达最强。诱发接种量与诱发抗病性表达呈指数函数关系 ,也间接证明这种诱发抗性是局部的。作者认为 :诱发抗病性在品种。

国际食品法典2015至2019年农药评估优先列表评介

为了解国际食品法典委员会(CAC)农药最大残留限量(MRLs)制定最新动向,文章介绍了2015—2019年CAC的农药评估优先列表,就未来5年内CAC将评估的新化合物、新用途及再评估的化合物进行了总结评述,并对这些化合物在我国的登记情况进行了分析,以供有意向国际食品法典委员会农药残留专家联席会议(JMPR)提交数据的政府或相关企业、以及国内关注国际农药残留限量标准制定进展的相关科研机构参考。同时,文章对我国应如何参与国际残留限量标准制定工作提出了建议,认为我国可通过提交扩大农药使用范围数据,加强我国农药在小作物上的登记,从而促进农产品的出口。

7株白僵菌菌株的抗逆性研究

为筛选抗逆性高的白僵菌菌株,比较研究了筛自土壤的7株白僵菌菌株的抗旱、抗紫外和耐高/低温等抗逆能力指标。结果显示:菌株B4-001和B7-095的抗旱力萌发中时分别为7.06,5.60;且在PEG的含量为40%时,萌发率较高分别为47.62%和51.4%。在紫外照射下的致死中时分别为1.67和0.77,当照射15min时,B4-001的死亡率达到99.05%,B7-095的死亡率可达99.72%,均低于其他菌株。在抗高、低温方面,50℃时,B4-001孢子死亡率为97.93%,低于其他菌株;在低温15℃条件下,B4-001萌发率最高,生长量最快。综合上述各项抗逆性指标,认为菌株B7-095和B4-001抗逆性较好,具有较大的开发应用价值,为其未来的研发及田间生产应用提供了参考依据。

长期使用农药涕灭威对地下水的影响研究

在河北、山东、河南、云南4省长期使用涕灭威地区或历史使用地区采集地下水样品并检测涕灭威及其代谢物涕灭威砜、涕灭威亚砜的含量,同时利用环境暴露模型预测涕灭威及其代谢物在地下水中的环境浓度,检测结果和预测结果与世界卫生组织制订的涕灭威在饮用水中的限量标准比较。监测结果表明,涕灭威、涕灭威砜、涕灭威亚砜在地下水中的检出率分别为0%、1.56%、4.69%,地下水中涕灭威砜和涕灭威亚砜的最高含量分别为0.25和0.47μg·L○,总涕灭威的最高含量为0.47μg·L^(-1),均低于世界卫生组织制订的限量标准(0.01mg·L^(-1))。模型预测的结果表明地下水中总涕灭威的预测环境浓度为12.85~71.69μg·L^(-1),高于限量标准,模型预测与监测数据出现明显差异的原因主要可能是ChinaPEARL模型在设计时为保证模型的保护性,模型输出的是地下水水位为1m时农药的浓度,而采样地的地下水埋深多深于30m。实地监测数据表明,在严格限制涕灭威使用地区的前提下,使用涕灭威不会造成地下水中涕灭威及其代谢物超过世界卫生组织制订的饮用水中的限量标准。