镉对绿豆幼苗生长影响的研究

对不同镉离子浓度胁迫下绿豆幼苗生长状况进行了的比较分析，结果表明：不同镉离子浓度对绿豆幼苗的影响是显著的，对叶器官的毒害作用最大，其次是根，对茎的毒害作用最小；对株离生长的抑制影响高于根长的生长；镉离子浓度为0．5mg／L对绿豆全株生物量生长产生显著的抑制，随着浓度的增加对其生长的抑制作用也在增加；但0．5mg／L镉离子浓度对叶、根生物量积累没有显著影响，而10mg／L对两者的生长均产生显著影响。但在10-100mg/L范围内对两者的影响差异不大；从镉离子对株高的影响基本与对全株生物量一致，而不同镉离子浓度对根长的生长作用较为复杂．绿豆幼苗地上部分脯氨酸含量均随着镉离子浓度的增大而增大，到100mg／L时脯氨酸含量反而下降．     

《植物育种学》课程教学改革与实践

《植物育种学》是农学专业本科教育的核心课程之一。为了适应农业现代化需要,必须培养具备作物育种基本理论及高新技能的农业专业技术人才,北京农学院对《植物育种学》的教学内容、教学方式等方面进行了改革。教学实践证明,《植物育种学》的改革措施充分调动了学生学习的主动性,取得了良好的教学效果,大大提升了学生的专业素质和实践技能,实现了教学目标。     

Study on the Relation between the Air Gap Size under Clothing and the Comfort Sensations

IntroductionThe air gap exists between the wearer s skin and thewrong side of the inner clothing layer , whichis decided bythe posture of human body , the clothing style and theenvironment situation together . There is close relationshipbetween the air gap and the wearer s subjective comfortsensations . Many scholars studied on the micro-cli matecharacteristics of the air gaps about temperature ,humidity ,ventilation and so on. Different types of micro-cli mate testing devices have been develo…     

鲂鱼_Megalobramaskolkovii_早期发育的研究

卵圆球形，浅绿色，具粘性，卵径１．１－１．２毫米，在水温３０．６－３１．４℃情况下，受精卵经２２小时４５分钟后孵化出膜．眼、嗅囊、耳石和心脏搏动均出现在孵出之前，初孵仔鱼全长４．０－４．７毫米，肌节４１－４２对，在水温２５．２－３３．６℃情况下，出膜后５天卵黄囊全部被吸收，１２天后腹鳍条形成，３０天后形态发育完全，全身被鳞，接近成鱼形态．     

电力系统能量与备用联合优化与精确调度

随着能源与环境危机日益严重，如何建立精确调度模型成为电力市场逐步完善过程中的一个迫切需要研究的课题．目前广泛采用的建模方式是将时间离散化，建立离散时间调度模型，本文首先举例说明离散时间调度模型中所定义的备用容量上、下限存在不可达的情况，即离散时间调度模型中的备用容量上、下限约束条件不严格，从而造成实际调度时存在旋转备用容量无法满足实际需求的情况．通过对机组出力方式与爬坡率关系的详细分析，证明了任意调度时段内机组精确可达的备用容量上、下限与该时段首末时刻机组输出功率相关，并给出了精确可达备用上、下限的计算方法．基于上面的分析结果，建立了能量与备用联合优化与精确调度模型，该模型将能量与备用联合精确调度这样一个连续时间最优控制问题建模成一个非线性规划问题，从而极大地降低了问题的复杂性，避免连续时间最优控制问题所存在的求解困难．应用序列二次规划法对模型进行了数值求解，并对结果进行了讨论，进而验证了模型的有效性．     

基于Boosting梯度下降理论的时间序列建模方法

在预测问题中有很多实际问题具有时间序列特性,如何分析并建立合理的时间序列预测模型具有重要的理论价值与广泛的应用前景.随着对时间序列研究的逐步深入,时间序列预测模型变得越来越复杂,建模过程对设计技巧依赖性越来越强.如何设计一种不依赖于操作者的能力和经验,并且具有良好效果的建模方法呢？本文在集成学习理论的基础上,提出了基于Boosting梯度下降理论的自回归模型集成（AREnsembleLearning,AREL）建模法,从理论上分析并论证了该建模法的有效性.为了避免AREL精确拟合每一个训练样本点,在建模过程中引入了？-不敏感损失函,从而降低随机噪声对时间序列预测模型的影响.进而为了提高AREL对非平稳时间序列的处理能力,提高算法的鲁棒性,防止发生过拟合,降低算法对模型阶次设置的敏感性,提出了基于AREL的加权k近邻（weightedkNN）预报法.通过实例测试,并对结果进行了讨论,验证了所提出的建模法与预报方法的有效性.