生化大实验是一门综合性的实验课程，教学的目的在于通过对生命物质的分离制备，纯化，分析等综合性实验，在已掌握的基础生物化学理论知识和生化实验常用方法的基本原理、基本操作技术（如滴定、比色、层析、电泳等）的基础上，训练学生的综合实践动手能力，掌握蛋白质、酶、核酸等重要物质的分离、纯化等的测定技术。实验一蛋白质含量的测定实验二离子交换法血清纯化IgG实验三离子交换层析法分离血清白蛋白实验四SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳测定分子量实验五等电聚焦法测定样品的等电点实验六质粒的分离与纯化实验七PCR扩增目的基因片段实验八酶联免疫吸附实验

本课程为中药专业限选课程，突出了常见和危害严重的病原微生物，微生物在中药学中的应用，微生物在中药学中的应用和中药制剂的抗菌、抗病毒实验方法，并适当反映学科发展的新动向和新技术。在教学手段与方法上应用多媒体课件教学及课堂讨论等形式，力求教学过程生动形象，并着眼于学生综合分析能力的培养。 第二节、微生物学发展简史： 一、微生物学经验时期： 二、实验微生物学时期： 三、现代微生物学时期： 第三节、微生物学与中医药学的关系 1、中医中药可防治病原微生物所致的疾病 2、微生物与中药材生产关系密切 3、微生物与中药材及其制剂品质关系密切

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

以硼质量分数为0.0045%、氮质量分数为0.0039%的低碳含硼钢为研究对象,通过对实验钢在凝固过程中BN析出和长大的热力学与动力学进行分析,并结合实验研究了冷却条件对BN析出与长大行为的影响.结果表明:由于溶质元素B和N在凝固前沿的微观偏析,只有当凝固前沿的固相率大于临界值0.981时,BN才能在凝固前沿析出;在凝固前沿随着固相率的增加,B和N均具有明显的偏析.当固相率接近于1时,硼在剩余液相中的实际含量远高于氮元素的含量,氮的扩散是BN长大的限制性环节;钢液冷却速率的变化对B和N元素的偏析无显著影响,而生成BN的尺寸随着钢液冷速的增加而显著减小

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

利用同步热跟踪原理, 提供一种测定微量气液反应热的研究方法.通过程序控制容器外壳温度与内部溶液同步升温, 减小温度梯度, 形成“热屏障”, 阻止溶液以热传导、对流、辐射的形式与外界环境进行热交换, 获得动态绝热环境, 提高微量气液反应热直接测量的精度, 减少样品用量, 无需热补偿.采用MEA (乙醇胺) 与MDEA (N-甲基二乙醇胺) 两类弱碱吸收液, 容积为15 mL, 分别在10%、20%、30%、40%和50%质量分数下, 测定吸收CO2的反应热.实验表明: 同步热跟踪法测量更为准确; 随溶液浓度的增加, MEA反应热先降低后升高, MDEA反应热逐渐降低; 在质量分数为20%~40%时, MEA、MDEA质量分数对反应热的影响不显著; 反应放热形成的升温曲线出现“下凹”现象

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题，提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先，建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型，降低对搜索区域的重复搜索；其次，建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型；然后，将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子，高斯扰动引入地标算子，同时利用模拟退火机制保留次优个体，进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后，通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较，结果表明新型算法的合理性和有效性

螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺，内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性，制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究，由此获得内锥面自身角度的合理误差范围，以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置，并对检测原理和测量误差进行分析，通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组，并采用基准统一原则，保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算，并据此调整磨削参数，使制造误差合格；后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸，使制造误差均落在控制范围内，保证批量生产的可控性。研究表明，基于某型溢流阀的设计及工艺参数，内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜，对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm；实验验证了误差模型的准确性，所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm，因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿；所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法

受限空间内视觉疲劳是造成事故的主要原因之一。为探究有限空间内光照对视屏显示终端（Visual display terminals，VDT）作业视觉疲劳的影响，选取24名作业人员，在搭建的受限空间平台内进行VDT打字作业1 h，在50～700 lx范围内设置7个光照梯度使用眼动仪采集瞳孔直径数据。将采集数据进行归一化和降噪处理。实验结果表明，随着照度增大，瞳孔直径总体呈减小趋势，且瞳孔?照度关系符合幂函数关系；照度400，550和700 lx环境下瞳孔直径变化率在?12%～8%之间浮动，且随着光照强度的增强，作业人员视觉疲劳发生的程度增加；在低照度50，100和200 lx环境下，瞳孔直径变化率在?8%～4%之间浮动，且随着强度的减弱，作业人员视觉疲劳发生的程度也会增加。本研究提出使用窗口化的瞳孔直径标准差σ判断视觉疲劳出现时间，低照度下的σ峰值出现时间早于高照度下σ峰值出现的时刻，300 lx照度下σ峰值出现的时刻最晚，50～300 lx弱光照下对视觉造成的疲劳程度大于300～700 lx强光照下造成的疲劳