麻疯树雌雄花分化对4种外源激素的响应

为了探究激素对麻疯树Jatropha curcas L.花芽分化的影响,寻求诱导雌花分化的最佳激素及浓度处理,提高其雌雄比例,本文以4年生麻疯树为研究对象,采用4种可促雌分化的激素(IAA、6-BA、NAA、乙烯利)对花芽期的麻疯树进行诱导试验,确定对麻疯树雌花诱导效果最佳激素种类及浓度配比。4种激素对麻疯树都有一定的促雌分化效果,IAA最适浓度为60 mg/L,对麻疯树雌花的诱导率最高达70.97%;NAA最适浓度为60 mg/L,对麻疯树雌花诱导率最高达54.84%(主要是抑制雄花分化,提高其雌雄比);6-BA最适浓度为60 mg/L,对麻疯树雌花诱导率最高达20%;乙烯利最适浓度为1 440 mg/L,对麻疯树雌花诱导率最高达41.94%。经IAA处理后,麻疯树座果率高达98.83%,同时提高了种子质量,而种子含油率没有显著提高。综合分析比较,最终确定喷施浓度为60 mg/L的IAA是提高麻疯树雌雄比例最适宜的激素,其雌雄比为1∶12.0,坐果率49.96%。     

食药同源植物火麻的研究进展及开发策略

食药两用植物火麻(Cannabis sativa L. subsp. sativa)具有优良的植物油(火麻油)和植物蛋白(火麻蛋白),全身是宝,在食品、医药和工业用品行业具有巨大的市场开发潜力。随着大健康产业的发展,火麻蛋白的系列产品必将越来越深入我们的生活。国内外对火麻的研究报道比较丰富、研究方向多,但是缺少全面系统的总结分析。本文通过查阅国内外对火麻研究的文献报道,综述食药两用植物火麻的最新研究进展,找出火麻发展的不足并提出开发策略:要实现火麻产业经济,需要建立有优质的种质资源圃,健全高产优质栽培技术及火麻加工、销售体系,并对其化学成分和营养生理功能机制深入研究,才能促进火麻产业化、规模化和可持续化的发展。     

八角形斯坦纳树问题的文化基因算法

针对多端线网互连问题,提出以超大规模集成电路物理设计中布线阶段应用较多的斯坦纳树为切入点,采用一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索相结合的文化基因算法,对八角形斯坦纳树的结构进行优化,从而进一步缩减线长. 使用Prim算法预处理取得初始种群,并重新修改了原本的文化基因的编码以及相关操作,以便可以处理八角形斯坦纳树构建这一离散问题,利用八角形结构,使其能在全局范围内,快速收敛并全局寻优. 实验结果表明,所提算法能获得较好拓扑的八角形斯坦纳树,快速得到多端线网最优或者较优的布线结果,缩减布线的线长.     

基于GPU的多维树搜索算法在管道流体仿真中的应用

为提高邻近粒子搜索速度,使水力压裂过程中注入管道内的水流现象更好地满足实时性要求,在图形处理器(GPU)上基于光滑粒子流体动力学(SPH)算法,将结合GPU的并行操作能力和多维树搜索算法优点的多维树搜索算法应用在水力压裂管道流体模拟中。首先,给出了流体粒子的受力分析及更新颗粒位置的方法;然后,给出了该算法在管道流体模拟中的具体实现过程。最后,通过实验近似模拟水力压裂过程中管道与水流交互过程,并与其他算法进行对比分析。结果表明将本文算法应用于大规模管道流体模拟中,执行速度快了几倍,实现了水流模拟在管道中的实时性。     

基于Spark和梯度提升树模型的短期负荷预测

利用Spark平台对电力用户侧的大数据进行分析,提出基于梯度提升树的并行负荷预测方法.首先对历史负荷和天气数据集进行并行化分割处理,并采用特征提取与转换方法获取到预测模型所需的特征向量;然后合理设定Spark集群节点数以及调节Hadoop分布式文件系统(HDFS)分块大小;最后将参数调优后的梯度提升树模型部署到Spark分布式平台上进行训练与预测,并将该模型预测结果与其他预测模型进行精度比较.研究结果表明:通过合理划分HDFS中存储块的大小能有效提高集群对于大数据处理的效率,分布式梯度提升树算法在快速性与准确性上均有比较大的优势,能够满足电力负荷预测的要求.     

基于最大阈值的改进EZW图像压缩技术研究

研究了基于最大阈值的EZW图像压缩方法,从最大阈值角度出发改进了零树嵌入式编码EZW的算法,先判断重要子带,再进行带中操作,从而提高了工作效率。并结合传统EZW以及去高频图像压缩技术,进行MATLAB编程实验对比,结果表明:去高频图像压缩技术、传统EZW和改进后的EZW,这3种算法都能有效压缩图像,但是在三层小波分解下,改进的EZW算法明显优于其它两种算法。     

基于碰撞树的自适应多叉树RFID防碰撞算法

提出了一种自适应多叉树防碰撞算法,该算法构建了无碰撞时隙的二叉查询树,通过计算碰撞因子估计标签数量,从而自适应的选择二叉树或四叉树。理论和仿真表明:该算法克服了现有算法数据传输量大的缺点,同时在二叉树分支内实现了无碰撞时隙以减少总时隙,对多标签情况下,通过自适应的选择四叉碰撞树来减少碰撞时隙。算法有效地减少了数据传输量,提高了时隙利用率和系统吞吐率,具有一定的创新性。     

n维超立方体Q_n中边不交的生成树

边不交生成树的研究在互连网络并行广播通讯中具有重要的理论意义和应用价值。设Γ(Qn)为超立方体Qn中以vo为根节点的全体边不交生成树的集合,本文主要讨论|Γ(Qn)|的上界和下界,得到下列结果:(1)|Γ(Qn)|≤n·2n-12n-1,(2)当n≥4时,|Γ(Qn)|≥2。这些结果为设计超立方体互连网络中并行广播路由算法提供了理论依据。     

一种基于顶点位置树的可重构软硬件迭代协同算法

可重构计算分时复用有限的面积资源,实现更多的任务硬件加速运行,同时也给传统的软硬件协同设计带来了新的挑战.为此设计了一种基于顶点位置树的迭代协同ICS-VPT算法针对离线型、集中共享式可重构计算平台,综合软硬件划分、硬件布局和任务调度,提升系统性能:首次提出顶点位置树的数据结构,以较小的存储空间快速查找布局位置;迭代协同算法根据数据依赖图分组任务,结合通信代价获取软/硬件任务的优先级,进行合理划分和调度.实验结果表明,ICS-VPT算法在高效管理可重构资源和灵活处理通信代价的同时,保持了较低的系统运行时间.