我国林木良种繁育基地建设发展形势及可持续发展策略

1964年,福建省洋口国有林场杉木 (Cunninghamia lanceolata) 种子园、广东省台山红岭湿地松(Pinus eliottii)种子园、黑龙江省林口县青山林场兴安落叶松(Larix gmelinii)、日本落叶松(L. olgensis)、樟子松(P. sylvestris var. mongolica)种子园的建立,标志着规模化树木改良和林木良种繁育基地建设在我国的开始。经过半个多世纪的发展,我国已建立:国家林木种质资源库99个;国家重点林木良种基地294个,生产林木种子1.7亿kg,苗木2 800多亿株;审定认定林木良种3 224个, 造林树种良种使用率提高到65%。其中,浙江省杉木无性系种子园第1代、1.5代、第2代的6年生子代测定结果表明材积遗传增益分别为16.97%、22.58%、26.42%;而种源种子园和双无性系种子园遗传增益更高,分别达到32.82%和37.93%。福建省第3代杉木无性系种子园材积遗传增益达76%。进入21世纪,我国对林木良种繁育基地建设的树种结构进行了调整。由于我国树种资源非常丰富(乔木树种就有2 000多种,其中不少树种具有特殊用途和特异性功能),我国良种繁育基地经营和树种改良方向更加多元化。除开展一般工业用材树种如松属(Pinus)、杉木属 (Cunninghamia)、落叶松属(Larix)等树种选育外,同时开展遗传改良的树种还包括:特殊用材树种如降香黄檀(Dalbergia odorifera)、楠木(Phoebe bournei)、水曲柳(Fraxinus mandahurica)等;抗逆性生态树种如梭梭(Haloxylon ammodensron)、沙棘(Hippophae rhamnoide)、胡杨(Populus euphratica)等; 园林景观树种如亚美马褂木(又称杂交马褂木或杂交鹅掌楸)(Liriodendron sino-americanum)、玉兰(Magnolia denudata)、金钱松(Pseudolarix amabilis)等; 油料香料树种如油茶(Camellia oleifera)、油桐 ( Vernicia fordii)、八角(Illicium verum )等;干果树种如山核桃(Carya cathayensis)、香榧(Torreya grandis)、枣子(Ziziphus jujuba)等;药用树种如杜仲(Eucommia ulmoides)、厚朴(Magnolia officinalis)、山茱萸(Cornus officinalis)等。笔者认为,我国林木良种繁育基地建设是实现我国林业现代化的一项基础性工程,是林木种子工程建设的重点内容,今后我国林木良种繁育基地建设可持续发展策略性措施包括下列6项内容:①稳定长期经济补贴投资机制,确保良种繁育基地长期正常运转;②加强行政管理监督,制定和修订技术标准、法规;③加强科学技术支撑力度,健全“三结合”协作机制;④制定长期良种基地规划和育种计划,确保基地建设长期持续前行;⑤成立良种基地管理指导委员会,建立科学决策机制;⑥定期举办良种基地与林木育种研讨班,商讨关键科学技术和经营管理重大问题。     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数，认知用户依据最优参数设定检测阈值，并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外，该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献，并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性，在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

一种基于用户偏好和反馈的页面排序技术

传统的排名方法没有考虑用户的喜好、反馈和用户兴趣,很难满足用户的个性化需求.针对这个问题,提出一种新的网页排名方法,将网页的相似度、链接结构信息、用户偏好及用户反馈相结合进行页面排名.实验结果表明,改进的排序算法在一定程度上帮助用户提高检索网页的质量,最大限度地满足用户的需求.     

化学科技查新中的前沿领域及检索策略探讨

科技查新是通过检索科技文献和对比分析对科技项目的新颖程度做出判断的信息咨询活动和文献查证工作。介绍了化学科技查新中的前沿领域，以外文数据库SciFinder Scholar为例，进行了检索策略的探讨。     

基于热中子探测评价裂缝的示踪剂特性研究

针对裂缝热中子示踪探测方法,从中子双组扩散理论入手结合蒙特卡洛数值模拟方法,分析压裂前后地层热中子分布影响因素,并模拟不同类型示踪剂及含量的热中子裂缝响应规律,筛选最佳示踪剂并给出其在支撑剂中含量的上、下限。结果表明:压裂前后热中子计数变化量主要受裂缝宽度和标记支撑剂中示踪剂含量的影响;钆对裂缝宽度变化反应最灵敏,钆元素是作为标记支撑剂的最佳示踪元素;随支撑剂中Gd 2O 3含量的增加,热中子计数率降低,热中子计数变化量D增加;示踪剂中氧化钆的上、下限值随裂缝宽度呈指数降低,且当裂缝宽度为1.0 cm时,Gd 2O 3的质量分数上限为0.68%,下限为0.03%。     

探索式搜索中支持多角度概念发现方法

为帮助用户在执行探索式搜索时发现领域内重要、有价值的概念, 同时了解概念所处的问题角度进而全面理解目标领域, 以建模概念的实际使用情况为基础, 分析确定概念的重要度及问题角度对概念重要度的影响, 提出了支持用户多角度概念发现方法。该方法考虑了概念的重要性及概念所处问题角度之间的交互影响, 实现了对影响概念发现两方面因素的同步分析。实验表明, 相比直接搜索, 该方法减少了48.8%的搜索交互次数, 并提升了24.3%的概念出现数量。     

基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

信息理论框架下的神经网络构建

神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树的等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但又不降低神经网络性能.     

含有多种最低利益保证的变额年金定价

我国人口老龄化速度加快,具有抗通胀、养老和投资功能的变额年金产品引起了人们的关注.对同时含有多种最低利益保证的变额年金定价进行研究.首先在跳扩散模型下,提出了柳树法定价变额年金的数值方法.同时考虑了返回初值型、Roll-up型和Ratchet型的最低利益保证.本文方法可以很容易推广到其他的随机过程,并且柳树构建过程和定价过程相互独立,在不同的风险资产价格过程下定价,无需额外的工作量,具有较高的通用性.相比于现有的方法,降低了计算维度,减少了计算时间.最后通过数值试验,与蒙特卡洛法进行对比,说明了本文方法的准确性、高效性.     

变分蒙特卡罗方法及其对t-J模型的处理

本文介绍了蒙特卡罗方法的由来并简要地阐述了变分蒙特卡罗方法,给出了利用这种数值方法来处理超导理论中的t-J模型,讨论了在半满情况下t-J模型的能量基态,得到的数值结果支持A nderson所提出的RVB态就是或从某种程度上接近强关联系统的基态。