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滨海地区混盐水体富营养化主因子识别与分析--以天津市清净湖为例

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环境科学学报 2016年第3期36卷 785-791页

作者：郑剑锋李付宽孙力平天津城建大学环境与市政工程学院天津市水质科学与技术重点实验室天津300384

水质与水体营养化程度密切相关,提炼识别其中的主要影响因素并合理控制是水体富营养化防治的有效途径.我国滨海地区地表水咸化问题突出,混盐水体（含盐量500-30000 mg·L-1）众多,其中,许多混盐水体还同时面临富营养化加剧及水华的威胁... 详细信息

水质与水体营养化程度密切相关,提炼识别其中的主要影响因素并合理控制是水体富营养化防治的有效途径.我国滨海地区地表水咸化问题突出,混盐水体（含盐量500-30000 mg·L-1）众多,其中,许多混盐水体还同时面临富营养化加剧及水华的威胁.因此,本文以天津滨海地区典型混盐水体清净湖为研究对象,通过对其水环境监测数据的统计学分析,结合藻类生长模拟实验,对其富营养化主要影响因子进行识别与分析.结果表明,总磷和矿化度为清净湖藻类生长的主要影响因子,叶绿素a浓度与矿化度呈显著负相关关系,与总磷呈显著正相关关系,以总磷和矿化度为自变量的多元线性回归模型可较好地预测叶绿素a动态.水体含盐量在15000-25000 mg·L^-1的范围适宜藻类生长增殖,而当盐度小于10000 mg·L^-1或大于30000 mg·L^-1时,藻类生长受到抑制;在清净湖当前氮浓度水平下,磷含量增加会促进藻类生长增殖,藻类生长速率呈P3组（10∶1,氮磷比）〉P4组（5∶1）〉P2组（20∶1）〉P1组（50∶1）〉P0组（无磷培养液）,氮磷比为10∶1时最适宜藻类生长.

关键词：混盐水体清净湖富营养化主因子盐度磷

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宿主因子对丙型肝炎病毒感染作用研究进展

病毒学报 2011年第5期27卷 481-493页

作者：王歆岑山中国医学科学院北京协和医学院医药生物技术研究所北京100050 黑龙江大学生命科学学院微生物省高校重点实验室哈尔滨150080

丙型肝炎病毒（Hepatitis Cvirus，HCV），属黄病毒科、肝炎病毒属，是一种单链RNA包膜病毒，始于1975年见诸报道，最终于1989年被确定为一种新病毒。根据不同国家和地区流行种类间差异，HCV可划分为至少7个基因型及几十个亚型，

关键词：丙型肝炎病毒病毒感染主因子黄病毒科 RNA 新病毒基因型 HCV

制约体育院系青年教师参与科研活动的瓶颈主因子分析——基于马斯洛需要层次理论的研究

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南京体育学院学报（社会科学版） 2017年第2期31卷 122-128页

作者：李强南京体育学院运动系江苏南京210014

采用文献资料法、调查法、数理统计等,基于马斯洛需要层次理论对当前体育院系青年教师从事科研论文撰写、科研素养与能力提升过程中遇到的瓶颈问题进行系统分析与阐述,结果表明制约我国高等体育院系青年教师参与科研活动的瓶颈主因子有... 详细信息

采用文献资料法、调查法、数理统计等,基于马斯洛需要层次理论对当前体育院系青年教师从事科研论文撰写、科研素养与能力提升过程中遇到的瓶颈问题进行系统分析与阐述,结果表明制约我国高等体育院系青年教师参与科研活动的瓶颈主因子有四个,分别是生活工作压力因子、自身科研素养因子、管理制度因子和外部坏境因子。研究结合专家意见提出了四个解除制约瓶颈的路径,分别是营造良好的科研氛围与完善制度建设,合理满足青年教师的生理与安全需要;加大力度对青年体育教师进行学术规范教育的培训,让青年教师获得情感需要;让青年教师学会查找文献,从教学活动中挖掘研究的问题意识,体现尊重需求;让学术化生存成为青年体育教师必然的生活方式,为其自我实现需要搭建平台。

关键词：体育院系青年教师科研瓶颈主因子学术化生存

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山丹湖环境水化学特征的主因子分析

华中科技大学学报(自然科学版) 1998年第S2期 66-68页

作者：廖奇志陆晓华华中理工大学化学系

用因子分析法和相关的统计方法研究了山丹湖的富营养化特征．从原始数据的相关矩阵出发，提取了占总方差８２％的两个主因子，并对主因子作出了合理的解释．主因子分析的结果表明，由氮营养化引起的污染是控制山丹湖富营养化水化学特征... 详细信息

用因子分析法和相关的统计方法研究了山丹湖的富营养化特征．从原始数据的相关矩阵出发，提取了占总方差８２％的两个主因子，并对主因子作出了合理的解释．主因子分析的结果表明，由氮营养化引起的污染是控制山丹湖富营养化水化学特征的主要因子．

关键词：环境水化学特征主因子分析

子群的CAP_(S_(p)^(*))性质对主因子结构的影响

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华中师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期58卷 304-309页

作者：王鸿志缪龙刘威河海大学理学院南京210098 扬州大学数学科学学院江苏扬州225002

称子群A为群G的CAP_(S_(p)^(*))-子群,若G的任意pd-主因子H/K满足AH=AK或|A∩H:A∩K|p≤p.该文探究极大子群、二极大子群以及Sylow子群的CAP_(S_(p)^(*))性质对群的主因子结构的影响,并给出相关的刻画.

关键词：主因子极大子群二极大子群 Sylow子群 CAP_(S_(p)^(*))-子群

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有限群的非交换主因子

吉林大学学报（理学版） 2020年第5期58卷 1079-1084页

作者：鲍宏伟高百俊张佳蚌埠学院理学院安徽蚌埠233030 伊犁师范大学数学与统计学院新疆伊宁835000 西华师范大学数学与信息学院四川南充637009

利用子群的弱M-可补性质讨论有限群非交换主因子的分类,得到如下结果:设H是群G的正规子群,H∈Ep',P是H的Sylow p-子群,其中p是H的奇素因子,如果P的每个极大子群在G中都是弱M-可补的,则H中的每个非交换pd-G-主因子A/B都满足下列条件之一:... 详细信息

利用子群的弱M-可补性质讨论有限群非交换主因子的分类,得到如下结果:设H是群G的正规子群,H∈Ep',P是H的Sylow p-子群,其中p是H的奇素因子,如果P的每个极大子群在G中都是弱M-可补的,则H中的每个非交换pd-G-主因子A/B都满足下列条件之一:1)A/B≌PSL(2,7)且p=7;A/B≌PSL(2,11)且p=11;2)A/B PSL(2,2^t)且p=2^t+1>3是Fermat素数;3)A/B≌PSL(n,q),n>2是素数,(n,q-1)=1且p=q^n-1/q-1;4)A/B≌M11且p=11;A/B≌M23且p=23;5)A/B≌Ap且p≥5.从而确定了群的非交换pd-主因子的同构类型.

关键词：弱M-可补子群极大子群极小子群主因子

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半群M_n的主因子的极大正则子半群

数学的实践与认识 2016年第22期46卷 259-264页

作者：易林游泰杰赵平贵州师范大学数学科学学院贵州贵阳550025

设Sing_n是[n]上的奇异变换半群,得了变换半群M_n={α∈Sing_n:max{|xα^(-1)}≥|im(α)|(x∈im{α))}的主因子的极大正则子半群的完全分类.

关键词：变换半群极大正则子半群主因子

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基于轮胎力学特征的轮胎磨损主因子仿真分析

科学技术与工程 2014年第3期22卷 112-115页

作者：段翔魏朗李健王鹏云南交通咨询有限公司昆明650031 长安大学汽车学院西安710064

为了量化分析车辆在不同运动状态下轮胎的磨损程度,通过研究轮胎磨损模型,提出了基于轮胎力学特征的轮胎纵向磨损主因子和侧向磨损主因子,建立了基于"魔术公式"轮胎模型的轮胎纵向磨损主因子和侧向磨损主因子模型。通过对纯制动和纯转... 详细信息

为了量化分析车辆在不同运动状态下轮胎的磨损程度,通过研究轮胎磨损模型,提出了基于轮胎力学特征的轮胎纵向磨损主因子和侧向磨损主因子,建立了基于"魔术公式"轮胎模型的轮胎纵向磨损主因子和侧向磨损主因子模型。通过对纯制动和纯转弯两种工况下轮胎磨损主因子的仿真分析,得出了滑移率、侧偏角、垂直载荷、纵向力、侧向力与纵向磨损主因子和侧向磨损主因子关系曲线。利用轮胎磨损主因子模型的仿真结果,为定量地分析不同运动状态下轮胎的磨损程度提供可靠依据,对延长轮胎的使用寿命具有重要意义。

关键词：轮胎磨损魔术公式主因子仿真分析

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基于主因子分析的变压器油色谱分析法

基于主因子分析的变压器油色谱分析法

作者：胡海宁长沙理工大学

学位级别：硕士

变压器作为电网中的枢纽设备，其重要性越来越大。如果变压器发生故障，不仅会造成设备损坏，还会因此损失大量负荷，造成巨大的社会经济损失。目前，国内外许多专家学者对变压器故障的分析和诊断提出了很多方法。如停电进行的绝缘... 详细信息

变压器作为电网中的枢纽设备，其重要性越来越大。如果变压器发生故障，不仅会造成设备损坏，还会因此损失大量负荷，造成巨大的社会经济损失。目前，国内外许多专家学者对变压器故障的分析和诊断提出了很多方法。如停电进行的绝缘电阻测试、直流电阻测试、局部放电和绕组变形测试等，还有带电测试项目包括红外成像和变压器油色谱分析等。本文针对电力变压器油色谱分析诊断方法进行深入的研究和讨论。电力变压器油色谱分析诊断方法有三比值法、气体组分分析法、TD法、四比值法、模糊理论法、神经网络法和专家系统法等。现在使用最广泛的是三比值法，用五个特征气体组分含量两两比值表示，但是它存在编码不全、边界不确定、故障重叠无法诊断等多个缺点，其他方法也存在缺点和不足。本文在这些基础上，选择了灰色关联诊断方法。它可以通过计算出故障标准数据列与待诊断数据列的关联度进行分析，利用关联度的大小来确定故障的类型。与某一故障类型的标准数据列的关联度越大，发生这种故障类型的可能性也就越大。在使用灰色关联分析法时，标准数据列的选取是该方法的关键，直接影响到最后诊断结果的正确性。过去学者通常采用单一的标准数据列，或者在已确诊故障的变压器油色谱数据列中选取多个数据列，这样的标准数据列并不具有代表性，这种分析也因此存在弊端。变压器油中溶解特征气体由五种组成，同时分析存在难度，单一分析又没有代表性。为此，本文采用主因子分析方法，将电力变压器油色谱的五个特征气体转换成为两个主因子，既能包含全部数据特征，又可以简化分析难度。使用SPSS软件对收集到的多组确诊故障的色谱数据列进行计算，根据计算结果定义两个主因子为主要特征气体因子和非主要特征气体因子。计算出每个待诊断数据列在这两个因子上的得分情况，画出坐标图。坐标图上因子得分比较集中的区域对应的就是能代表该类故障的标准数据列区域。本文利用标准差、方差以及M估计值来确定两个因子得分的集中区域。M估计是一种利用权数对每个数据进行处理的方法，避免了远离数据中心的“异常数据”影响均值，计算值比普通均值更能接近数据中心。通过计算M估计值得到因子得分数据中心后，找到与数据中心最近得分点，这些得分点对应的特征气体组分数据列就组成了该类故障的标准数据组。本文以“高温过热”故障为例，详细描述了该类故障的标准数据计算过程。使用主因子分析法得出典型故障类型的标准数据列后，在此基础上建立了变压器故障灰色关联诊断方法。现场应用实例表明：使用主因子-灰色关联分析法进行了诊断，判断结果与实际情况相吻合，验证了本方法的正确性。

关键词：变压器故障油色谱分析主因子 M估计灰色关联