干旱区工业园建设对生态系统服务的影响分析——以新疆米东化工工业园为例

作为干旱区的典型代表,新疆的工业园发展迅速.为分析工业园的建设对生态系统服务的影响,利用遥感技术,搜集2004-2016年米东化工工业园的土地覆盖信息.基于生态系统服务制图方法,并针对工业园的特点,构建了生态系统服务评价矩阵,对工业园自2004年以来的生态系统服务进行定量评价与趋势分析.结果显示,随着工业园的建设,园区的生态系统服务能力总体呈现下降趋势,其中食物生产服务从供过于求转变为供不应求的状态.进一步分析发现,2010年是各类生态系统服务价值变化的重要节点,2010年之前生态系统服务需求量增长缓慢,而2010年之后随着园区建设面积的增加以及大量企业的入驻,生态系统服务需求量激增.本文构建的生态系统服务评价矩阵,能够有效评价生态系统服务的动态变化,可以为工业园的资源保护和生态恢复提供数据支撑,同时对于中小城市的区域规划管理有实际指导意义.     

10株葡萄源丝状真菌分离鉴定及其致病力分析

采用组织分离法从京郊地区腐烂的葡萄果实及葡萄叶上分离到10株丝状真菌,其中从腐烂的葡萄果实中分离到3株丝状真菌,命名为814#、815#和880#；从葡萄叶上分离到7株丝状真菌,命名为794#、797#、798#、811#、902#、903#和1397#。结合形态学特征及真菌rDNA ITS区序列分析结果,菌株814#为茎点霉(Phoma sp.),菌株815#为刺孢曲霉(Aspergillus aculeatus),菌株880#为灰葡萄孢(Botrytis cinerea),菌株794#为日本曲霉(Aspergillus japonicus),菌株797#为粉红单端孢(Trichothecium roseum),菌株798#为大蒜盲种葡萄孢(Botrytis porri), 菌株811#为果生炭疽菌(Colletotrichum fructicola),菌株902#为链格孢菌(Alternaria eichhorniae),菌株903#为芬芳镰孢菌(Fusarium redolens)和菌株1397#为脉孢菌(Neurospora terricola),其中A. aculeatus、A. japonicus、C. fructicola、A. eichhorniae、F. redolens和N. terricola未见在葡萄上分离到的报道。将10株丝状真菌分别接种到健康的葡萄、圣女果、苹果和梨果实上,B. cinerea、A. japonicus、A. aculeatus、T. roseum、B. porri、C. fructicola、A. eichhorniae和F. redolens均可使4种果实发病,其中B. cinerea、A. japonicus、B. porri和F. redolens致病力较强；而Phoma sp.和N. terricola只能使葡萄和圣女果发病。     

仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.     

慕课的发展对信息管理类专业教学的影响

介绍了慕课的起源与内涵,阐述了慕课在国内外的发展现状,比较了慕课与网络精品课程的区别,探讨了慕课发展对信息管理类专业教学的影响.     

我们班的闯关活动

正开学初,欧阳老师在评讲作文时,表扬一位同学写作文使用对比法很成功,说对比法是一种很好的表达方法。从那以后,很多同学都喜欢用对比法,写作文用,说话也用,对比的语句简直是满教室"飞"呢!欧阳老师却常常哭笑不得。因为很多同学使用对比法不当,导致错误百出,我算其中     

针对大规模数据的分布一致缺失值插补算法

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支，旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法，为对大规模数据的缺失值进行有效插补，该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI(distribution consistency-based MVI, DC-MVI)算法。首先，DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数；其次，利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值；最后，在分布式环境下，针对大数据的随机样本划分(random sample partition, RSP)数据块并行训练DC-MVI算法，获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明：DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值，还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果，进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。     

广域六角格兵棋地图构建方法与机动推演应用

兵棋推演是预演战争、模拟作战的科学方法，全球化趋势对兵棋推演的推演范围和灵活程度提出了更高要求。采用六边形全球离散格网系统建立广域多尺度兵棋地图，并在推演案例中检验了其作用。首先，提出栅格及矢量数据六角格量化方法；其次，建立环境要素与作战要素联合作用的部队机动时间效能模型，设计了最优路径规划算法；最后，构建兵棋地图，并以部队海陆两栖机动推演为例加以验证。实验结果表明，六边形全球离散格网系统兼具数据建模和分析计算功能，既可被用于构建海陆广域多尺度兵棋地图，又可作为作战推演的统一计算框架，弥补了传统兵棋地图空间范围受限、尺度变换不灵活的缺陷，具有较好的应用前景。     

从北宋东京诗看开封的社会经济

北宋东京诗是诗人从北宋都城开封的生活经验出发,以记录开封这座城市的政治、经济、文化、民俗等要素为中心的诗歌.社会经济是北宋东京诗描绘的一个方面,也是其重要的组成部分.从北宋东京诗,我们可以窥见当时开封社会经济的发展盛况：繁荣兴旺的饮食业、绚丽多姿的娱乐业,以及高度发达的商业.北宋时期开封富庶的原因,一是商人阶级地位的提升,二是便利的交通运输条件,三是政府宽松的经济政策.     

基于分层有限状态机的时间序列数据挖掘与预测方法

针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法 .首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态.然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归方式对模式进行分组,以此解决长序列造成的过度训练问题.最后,通过梯度下降法结合所有有限状态(FS)预测器的输出,生成最终预测结果 .实验结果表明,该方法能够对时间序列进行有效的规则挖掘,具有较高的预测精度.