强群是蜜蜂安全越冬的基础

本文根据蜜蜂越冬的生活特点,选出五群不同群势的意大利蜜蜂,在相同条件下进行越冬蜂死亡率和消耗饲料的测定。通过计算得出越冬期蜜蜂死亡率与群势成强负相关;越冬期每公斤蜜蜂消耗饲料与群势成完全负相关。说明了强群抗御低温的能力强,消耗能量和饲料少,寿命长,越冬死亡率低;弱群抗御低温能力弱,消耗能量和饲料多,寿命短,越冬死亡率高。因此,强群是蜜蜂安全越冬的基础。     

基于单纯形法的人工蜂群算法改进研究

人工蜂群算法中的侦察蜂阶段的搜索操作在一定程度上可以解决算法陷入局部最优的问题,但也和其他启发式优化算法一样,存在着局部搜索能力差,在接近最优解时搜索效率下降,以及求解复杂问题时可能陷入局部最优而使算法停滞等缺陷.为了改善此缺陷,采用NM 算法来取代人工蜂群算法侦察蜂阶段的随机产生个体机制,提出了一种基于NM 算法的改进人工蜂群算法（NMABC）.希望基于NM 算法优异的局部搜寻能力,改善人工蜂群算法局部搜索能力较差之缺陷并提高搜索效率.     

夏季流蜜期蜂群管理准则

通常,在主要蜜源植物花期,既是蜜蜂生产阶段,又是蜂群的发展和分蜂阶段.因此,应正确处理生产与繁殖的关系,促进高产、稳产.     

夏季流蜜期蜂群管理准则

通常，在主要蜜源植物花期，既是蜜蜂生产阶段，又是蜂群的发展和分蜂阶段。因此，应正确处理生产与繁殖的关系，促进高产、稳产。夏季流蜜期蜂群管理的准则是：     

春季话养蜂

<正> 在新的一年开始的时刻,做好蜂群的春季管理,是关系到全年蜂蜜王浆等产品丰收的关键。早春时节,外界蜜源缺乏,蜂王开始产卵,耗蜜耗粉量加大,必须加强管理,使越冬后的蜂群提前复壮起来,培养强大的群势,是夺取春季丰收和全年增产的基础。由于今冬以来天气较冷花期将向后推迟,这就加大了喂饲的任务。若不及时奖励喂饲,工蜂不积极工作、蜂王产卵消极,将会造成春衰,给全年丰收带来很多困难。为了在春季打好基础,管理好蜂群,要注意以下几项工作。     

蜜蜂春繁严防副伤寒

<正>早春花粉缺少,蜜蜂全靠人工饲喂,最易感染副伤寒病菌,造成蜂群倒桶。 1.病原:蜂群副伤寒是一种急性传染病。这种病原菌广泛存在河     

蜂群越冬的安全屏障——七防四包空心墙

<正> 本文针对冬季气候特点,就蜂群越冬,提出“七防四包空心墙”的综合措施,分述如下: 七防: 1.防伤热。蜂群在入室初期和后期,易发生伤热。对受热不安的蜂群,可暂时抬出室外,强群宜早出室,室温要经常保持在0～2℃。     

一种基于蜂群算法的数据库知识发现过程的研究

针对数据库知识发现系统,提出一种基于蜂群算法的数据库知识发现系统.通过蜂群算法的数据库发现系统模型的构建,根据蜂群算法基本原理进行优化调度,最后研究对比不同参数下知识库调度结果.     

日本并腹客瘿蜂共生菌Wolbachia的多重感染

以湖南长沙采集的向川安瘿蜂Andricus mukaigawae和麦氏安瘿蜂A.mairei虫瘿中获得的日本并腹客瘿蜂Synergus japonicus为研究材料,使用Wolbachia的wsp基因特异引物,通过PCR法扩增日本并腹客瘿蜂的Wolbachia的wsp特异片段,以邻位相连法构建Wolbachia的wsp基因的分子系统树.研究结果表明:日本并腹客瘿蜂感染了Wolbachia;且Wolbachia的wsp序列一致性仅77%,差异较大,显然属于不同的Walbachia株系,为多重感染.     

改进人工蜂群算法求解多目标连续优化问题

多目标连续优化问题是实际应用和科研中最普遍的问题之一,也是学术界研究重点之一.根据人工蜂群算法求解过程,修正算法中的不足之处,改进算法中存在的盲目搜索,减少丢失算法中的优秀个体,以人工蜂群算法作为进化策略,整理改进方案.改进方案包括有:第一,针对基本人工蜂群算法中变异算子对整体基因搜索的不足,提出基于人工蜂群算法算子和变异算子相融合的自适应搜索算子,在一定程度上可以根据基因优良程度自动调整搜索范围,提高人工蜂群算法搜索行为的准确性.第二,利用搜索数据结果形成新的基因个体,在一代搜索结束后,剩余的个体与新个体的组合成新的种群,使得人工蜂群算法在进行过程中最大程度的保存下优良的基因.通过研究比较发现,改进的人工蜂群算法在求解多目标连续优化问题中具有比较好的收敛性和分布性.     

河南中西部地区蜜蜂春季促繁措施

一、开繁时间 从气候条件来讲,河南中西部地区整个越冬期一般元需特殊保温.开繁时间一般放在"小寒"与"大寒"之间,因第一蜜源植物油菜开花时间是在公历3月上旬(雨水与惊蛰之间),这时开繁能繁殖两期蜂,这样可有效保证达到采第一期油菜蜜的群势.     

基于一种改进人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

摘要：为提高人工蜂群算法的开采能力和收敛速度,在人工蜂群算法中引入动态加速因子和种群自适应比例因子,得到一种新的动态加速种群自适应人工蜂群算法. 将认知无线电TV频段频谱分配模型中的分配矩阵与动态加速种群自适应人工蜂群算法中的可行解相对应,分别以网络效益最大化和比例公平性为目标函数,实现了空闲TV频段频谱的合理分配. 仿真结果表明,与其他算法相比,该算法能更好地实现网络效益的最大化以及用户之间的比例公平性.     

有限群的阶与群的结构

给出了若有限群G的阶是p1p2…pn,其中P1,…,Pn是不同的素数,则G是超可解群.同时还给出了若群G的阶| G|=60p1p2…pn,其中p1,…,pn均是大于5的不同的素数,且G是极小单群,则G(=)A5.     

二维Arimoto灰度熵阈值分割

针对近年提出的二维Arimoto熵阈值分割方法只依赖图像灰度级出现的频数信息,而未考虑图像类内灰度均匀性这一问题,提出了基于灰度-梯度直方图的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.首先,在Arimoto熵的基础上直接考虑图像类内灰度均匀性,构建出一维Arimoto灰度熵阈值选取公式;结合灰度-梯度二维直方图目标与背景区域划分方式,推导出二维Arimoto灰度熵阈值选取公式;通过阈值选取函数所涉及中间变量的递推计算公式来消除冗余计算;采用基于Tent映射的混沌序列对人工蜂群算法的局部搜索阶段进行改进,以改进后的蜂群优化算法来加快图像分割最佳阈值的搜索速度,大大减少了时间花费.大量的典型图像对比实验结果表明,所提出的方法能够快速而准确地实现图像分割,且总体效果优于二维Shannon熵、二维Tsallis灰度熵和二维Arimoto熵阈值分割方法.     

中国Rhizoctonia solani Kuhn新的菌丝融合群与其它各群诸性质的比较

从蔸兰属Paphiopedilum腐茎叶病斑上分离得到第19个病原真菌菌株;经分类鉴定和人工诱导有性世代,确定为Rhizoctonia solani Kuhn.它们属于一个融合群而不与迄今世界已发现的任一融合群发生菌丝融合;拟定为ZAG-8群.作者对该群以及其它各群的形态学、生理学,病原学和寄主等特征作了详细的比较研究.结果表明,该群具许多独特的性质:生长发育温度高达30℃;最适20℃～25℃(17.3mm/天,琼脂PDA培养基);主轴菌丝宽6～9μ,平均7.3±0.18μ;每细胞中核数目平均5.65±0.05个;在4～9个中间变化;菌落深褐棕色;气生菌丝多;絮状;具棕褐色粒状或片状菌核;对黄麻苗具一定的病原性.     

LQ群及LQR群的构造

通过L分解求得L质数集合,于LQ上定义运算得LQ群;并提出具有正反双性的复元体集W,通过约消变换R获得W,在其上建立容消运算U,证明W与LQ群同构而称其为LQR群;最后阐述了它们中反元的实际意义与两群的作用.     

基于蜂群算法的云计算调度研究

文章先分析了云计算任务调度的内涵,综述了蜂群算法的原理,继而通过云计算调度问题的描述,提出云计算调度的数学模型,最后通过仿真实验,证明改进的蜂群算法可以很好地改善云任务调度系统的性能,有一定的借鉴意义.     

基于量子人工蜂群算法的配电网多目标优化重构

为了保证配电网优化运行,本文以系统网损最小、节点最低电压幅值最大、开关操作次数最少为目标构造配电网多目标优化重构模型,采用量子人工蜂群算法和帕累托(Pareto)支配关系求解.针对易于陷入局部最优解问题的人工蜂群算法,引入量子理论来进行蜂群的搜索,扩大了全局搜索范围,使其收敛于全局最优解,对于多目标问题,采用拥挤度来控...     

蜜蜂慢性麻痹的急救

蜜蜂慢性麻痹病又叫瘫痪病、黑蜂病,是危害成年蜂的主要传染病.在春季和秋季大量殆亡的成年蜜蜂中,有较大部分都是由慢性麻痹病引起的.     

域上保上三角矩阵群逆的线性映射

设F是一个元素个数大于4的域,n≥2是一个正整数.令Mn(F)和Tn(F)分别是F上n×n全矩阵空间和上三角矩阵空间.首先刻画从Tn(F)到Mn(F)的保矩阵群逆的所有线性单射,由此Tn(F)到自身的所有保矩阵群逆的线性双射被刻画.