论自我与青年人成熟

青年期后期个体心理发展的主要任务是心理的成熟。心理成熟的历程就是心理定向和心理定型的过程；个体可以通过调整自我意识而走向心理成熟     

科技英才:蔡袁强 黄少铭

入榜理由被学界视为院士摇篮的重量级基金国家杰出青年科学基金,是国家为促进青年科学技术人才成长,加速培养、造就一批进入世界科技前沿的跨世纪优秀学术带头人而特别设立的基金,是我国以培养杰出青年科学家为目标的最高层次的人才基金计划。温州教育界的楷模蔡袁强、黄少铭成功获得2010年度国家杰出青年科学基金,其中温州大学校长蔡袁强教授获得饱和土动力学及其工程应用基金项目;温州大学化学与材料工程学院院长黄少铭教授获得单壁碳纳米管控制生长和机理的基础研究基金项目。这是我市首次获得国家杰出青年科学基金项目,也是温州大学迄今主持承担的最高级别的科研项目。     

机用平口钳改进研究

本研究对原有机用平口钳结构进行了优化设计，解决了平口钳在加工时，工件的定位精度问题，即平口钳使用时工件“上翘”缺陷。本文从“上翘”原因、方案确定、效果评价、结构设计及工艺流程的制定等方面对平口钳改进研究进行了论述。     

情境性调节定向对新产品沟通效果的影响研究

动机心理学理论认为,产品购买决策是消费者在自我调节系统指导下进行的目标达成过程。基于调节定向理论,本研究指出消费者的情境性调节定向会因新产品类型的不同而有所差别,并通过实证研究得出了相应的广告信息框架策略以提高新产品沟通的效果。     

老年痴呆病人的家庭护理

老年性痴呆症是一种常见的老年慢性神经疾病，是一组原因不明的原发性广泛性大脑皮质萎缩和退行性脑变性疾病，主要以功能减退和行为性格障碍为主。本病分为老年前期型、老年型、非典型或混合型及其他型四种类型。早期表现为进行性记忆减退，记忆差，前说后忘；时间和空间定向力下降，有时出门迷路，回不了家，对熟悉的人叫不出名字。到了晚期，连自己的年龄及孩子的名字都忘记，     

采用非线性核支持向量机并基于基因表达数据的基因选择和分类

在基于微阵列的癌症分类中,由于变量(基因表达)较多,而实验条件较少,因此特征选择和分类方法非常重要。对于疾病诊断,分类器的性能直接影响到最终结果的准确性。本文提出一种新的基因选择和分类方法,这种方法使用基于递归特征排除(RFE)的非线性核支持向量机(SVM)。实验表明本文方法比其它线性分类方法具有更好的整体表现,如线性核支持向量机和Fisher线性判别分析方法;同样本文方法也比一些非线性分类方法更好,如采用非线性核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)。实验除了使用测试集,还使用留一校验算法(leave-one-out)用于测试分类器的泛化性能。实验采用可通过互联网获得的AML/ALL数据集和遗传性乳腺癌数据集。     

一种定向交叉的单纯形遗传算法

针对交叉算子产生个体的无方向性特点,提出了一种改进的实数交叉算子.该交叉算子吸收了单纯形法的思想,每次交叉都朝着当代种群最优解的方向进行,以提高算法的局部搜索能力.为了防止算法陷入局部极值,还提出了一种爬坡算子.实验证明,改进算法在提高收敛速度、摆脱局部最优解方面极为有效.     

电子商务信用管理的支持向量机应用

电子商务的发展始终伴随着信用风险,而客户信用评估是电子商务的重要组成部分,本文分析了电子商务的信用风险,并利用支持向量机技术(SVM)对客户信用进行分类,本方法具有较好的预测能力。     

支持向量机在上市公司成长性识别中的应用

从上市公司成长性与公司财务指标间的一致性角度,上市公司的成长性识别等价于一个模式分类问题,因此可利用SVM支持向量机对上市公司的成长性进行高精度识别,即从市场成长性、盈余成长性等五个方面来考察上市公司的综合成长性,分别以主营收入增长率、净利润增长率等五个指标为考察依据,利用SVM支持向量机来计算识别;实例验证了该法存在简便效果明显等优点。