干旱胁迫下麻疯树幼苗根和叶的生理应答变化

采用高浓度聚乙二醇胁迫模拟干旱的方法,研究比较了麻疯树幼苗不同组织根和叶对胁迫的应答变化.结果表明,麻疯树幼苗根和叶对胁迫都产生明显应答,二者组织中相对含水量都明显下降,活性氧、可溶性糖、脯氨酸和丙二醛的含量持续增加,抗坏血酸含量呈现先增加后降低的趋势,但同期上述指标变化幅度都不一样.在整个胁迫期间,根和叶的抗氧化酶系统变化不一致,超氧化物歧化酶、过氧化氢酶、过氧化物酶和抗坏血酸还原酶活性的应答启动时间、活性变化幅度和应答持续时间也呈现一定的差异.但是,在整个胁迫处理期,根和叶组织中上述各酶活性均维持高于对照的水平.     

N和S共掺杂对TiO2电子结构与光学性质的影响

基于第一性原理的计算方法研究了N和S共掺杂的锐钛矿相TiO₂的晶体结构、电子结构及光学性质.计算结果表明掺杂后晶格发生了变化,同时导带位置下移导致了TiO₂的禁带宽度变小.N和S共掺杂使TiO₂在紫外光区和可见光区有更强的光吸收特性.     

超声波强化真空冷冻干燥酸奶中水分蒸发的研究

结合超声波和真空冷冻干燥的优点,对酸奶进行干燥.与真空冷冻干燥相比,在不同超声作用时间、超声波功率和脉冲的条件下,检测酸奶干燥过程中水分损失率、干燥总时间,建立相应条件下的干燥动力学模型.结果表明:超声波干燥显著的提高了物料在较低气流速度和低温下的水分扩散,有效的缩短了干燥总时间.干燥酸奶的最佳条件为超声波功率55%(总功率为900 W)、超声脉冲5∶3、超声波作用时间1.5 h,此时干燥时间在同等条件下最短,比对照组平均缩短了20.58 h.干燥的数学模型符合指数方程Wt=W0e-Kt.     

改进TOPSIS的多态融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊集排序模型。首先,依据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重。然后,通过逼近理想解排序法来衡量直觉模糊集信息量的大小,利用直觉模糊熵来表征直觉模糊集信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好,构建了基于信息量和不确定性的直觉模糊集排序模型,得出单时刻的目标威胁排序。最后,利用泊松分布逆形式构建了时间序列权重以融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序。仿真结果表明,所提算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强,可靠性高。     

基于BiTCNSA的恶意代码分类方法

当前恶意代码的对抗技术不断变化，恶意代码变种层出不穷，使恶意代码分类问题面临严峻挑战。针对目前基于深度学习的恶意代码分类方法提取特征不足和准确率低的问题，提出了基于双向时域卷积网络(BiTCN)和自注意力机制(Self-Attention)的恶意代码分类方法(BiTCNSA)。该方法融合恶意代码操作码特征和图像特征以展现不同的特征细节，增加特征多样性。构建BiTCN对融合特征进行处理，充分利用特征的前后依赖关系。引入自注意力机制对数据权值进行动态调整，进一步挖掘恶意代码内部数据间的关联性。在Kaggle数据集上对模型进行验证，实验结果表明:该方法准确率可达99.75%，具有较快的收敛速度和较低的误差。     

基于多特征的密集假目标干扰融合识别与抑制

密集假目标干扰通过产生大量虚假回波扰乱雷达对真实目标的有效检测和识别,由于虚假回波信号与真实信号的高度相关性,雷达很难对其进行有效识别和抑制。针对该问题,提出了基于信号数据多特征的脉冲多普勒雷达密集假目标干扰融合识别与抑制技术,通过速度量测统计分布特征提取、峰值邻域谱线抑制、谱线分布信号幅度基本概率赋值构建及D-S证据理论融合判别实现了干扰的识别与抑制,仿真验证了该方法的有效性。     

一种基于条件概率重传的协作ARQ协议

在协作ARQ协议中,重传过程由中继辅助完成。研究了在认知无线电网络二级用户通信场景下,采用一种基于条件概率重传的新协作ARQ协议,并增加中继向基站发送确认信号的机制,即ACK-R(Acknowledgment sig-nals from the Relays)机制,经过马尔科夫分析和仿真证明,可以显著增加系统的吞吐量.     

次血红素六肽对纳米金诱导线虫热激损伤的保护作用

通过考察Au纳米球壳对野生型秀丽隐杆线虫的光热转换作用, 建立一种新型的秀丽线虫热激损伤模型. 实验结果表明, 在纳米金浓度为30 μmol/L, 红外光强为3 W/cm2, 照射8 min的热激条件下加入次血红素六肽对线虫有保护作用.     

通道幅相误差条件下的相干信源波达方向估计

针对通道幅相误差条件下的相干信源波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,提出一种基于互相关矢量的误差校正和解相干算法。首先对阵列的状态转换进行时延控制,使两个子阵的接收数据保持旋转不变特性。再利用阵列互相关矢量元素的错位比值实现了误差系数估计,将误差校正后的互相关矢量重构为一个等效协方差矩阵即可实现解相干。进一步对不同时延可能导致的角度偏移进行了分析。仿真结果表明,该算法能够实现通道幅相误差的精确校正及解相干,且DOA估计性能接近于无幅相误差条件下的空间平滑类算法。     

基于傅立叶级数的半参数CAViaR模型的贝叶斯分析

针对金融市场复杂性及不确定性,为了更灵活地测度金融市场的波动风险,提出了一类半参数CAViaR模型,利用傅立叶级数拟合前一期信息对当前VaR风险值的非线性影响,选择合适的先验分布,基于非对称Laplace分布构建了相应的似然函数,推导了参数的后验分布,从而实现了对CAViaR模型的贝叶斯推断;最后利用贝叶斯CAViaR模型研究了上海综合指数的风险波动特征,结果发现上证综指的风险波动存在自回归性.