基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

毛竹及其变种叶片化学计量与养分重吸收效率

【目的】评价毛竹(Phyllostachys edulis)及其变种叶片养分重吸收效率,旨在揭示主要养分元素的生态适应机制,以期为毛竹及其变种的可持续经营提供科学依据。【方法】以毛竹及其变种[黄槽毛竹(P. edulis cv. Luteosulcata)、花毛竹(P. edulis cv. Tao Kiang)、厚壁毛竹(P. edulis cv. Pachyloen)、金丝毛竹(P. edulis cv. Gracilis)]为研究对象,分析不同竹龄(1、3、5 a)叶片化学计量特征与养分重吸收效率。【结果】毛竹及其变种C、N 含量差异较小,P含量波动性较大。不同竹种相同竹龄立竹间成熟叶和凋落叶C、N、P含量差异性较大,1年生竹种叶片养分含量较高,随着竹龄增加,竹种适应能力逐渐下降。毛竹及其变种相同年龄立竹间、同一变种不同年龄立竹间叶片化学计量比存在一定差异性。1、3、5年生花毛竹叶片N、P重吸收效率较高,年龄对除厚壁毛竹外的其他毛竹及其变种叶片N重吸收效率影响呈现先升后降趋势,而不同年龄毛竹及其变种叶片P重吸收效率波动性较大。【结论】研究区毛竹及其变种生长受P元素的限制,毛竹及其变种随竹龄的增加适应能力有所变化,花毛竹适应性较强,厚壁毛竹则对土壤的依赖性较大。     

定逆序数的n元数码置换个数的一种方法

一个确定的n元数码的排列,其道序数是不难求得的;反之,“已知逆序数,求有多少个n元置换”的问题要复杂得多。从最小数码的位置着手,充分利用逆序数是定数,给出一种解决此问题的新方法——最小数码定位法。此法通俗易懂,由此得到了逆序数为k(k=1,2,3……c_n~2)的n元数码的置换个数的一个递推公式:q_k(n)=1+q_1(n-l)+q_2(n-1)+q_3(n-1)+…+q_k(n-1)。     

雷电波分析与比较研究

本文对双指数雷电流模型和 IEC1 3 1 2—— 1推荐的雷电流模型进行了分析和研究 ,计算了这两种雷电流模型的雷电流参数。在此基础上 ,用 FFT方法分析了雷电流的频谱分布     

具有sn-网的空间

证明了具有σ—点有限sn—网及σ—局部可数sn—网的空间可刻划为度量空间在某些确定映射下的象.     

Supercritical Fluid Carbon Dioxide in the Extraction of Lanolin and Its Alcohol

The use of supercritical fluid carbon dioxide (SF-CO_2) in extraction of lanolin and its alcohol issuperior to the conventional solvent extractionmethod. Its distinctive advantages include highextractive ratio, nontoxic and nonflammablesolvents, and minimal by-product pollution. The     

实时系统开发与PEARL语言

本文讨论了实时系统的特征、开发方法、设计工具、实现手段工具等开发过程中的主要问题,论述了实时系统开发语言PEARL及该语言的对实时系统的主要支持.     

数字电视机顶盒综述

在介绍数字电视机项盒的定义、功能及分类的基础上，着重探讨了数字电视机顶盒的软、硬件结构以及该产品的市场前景等问题。     

带有非相参积累的序列统计恒虚警检测器

雷达检测中,为了改善检测性能经常采用非相参积累的方法以获取高信杂比的目标回波,本文讨论了平方律检波后带有非相参积累的序列统计恒虚警检测器,分析了Swerling起伏目标情况下的检测性能,并介绍了该检测器在实际工作中的一种应用。     

星星草种群地上生物量形成规律的数学拟合

在松嫩盐碱草地上，我们对人工种植在碱斑土壤上生长一年、二年、三年、六星星草坪以及野生的天然星星草地中的星星草种群地上生物量的季节动态进行了测定，并进行数学拟合。用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ曲线拟合时，抽穗期以前拟合情况较好，但不能很好地拟合星星草种群大生物量后衰老的过程。用一元多次曲线则能很好地拟合星星草种群地上生物量随生育时间的季节动态。