Lorenz曲线及其在植物生态研究中的应用

由Lorenz曲线派生的基尼系数和洛伦茨不对称系数在植物生态研究中可用来描述植物大小或其它数量性状的不均匀性，以揭示不同环境条件下植物数量性状在群体中的分布特性和生态学意义。笔者介绍了这两个参数以及用Jackknife和Bootstrap两种重新取样法来估算该统计量的精度和误差的数学计算方法，并采用作者自行开发的统计软件，对盐胁迫条件下Iris hexagona天然群体生长和繁殖性状进行了不均匀性分析。结果表明，Iris hexagona植株的地上部分生物量、地下部分生物量和总生物量随盐浓度的增加均呈递减趋势，但不均匀性均呈递增趋势。盐胁迫对植株个体间花量的不均匀性影响不大，而植株在浓度为2和4μg／g的盐胁迫条件下，个体间种子数量的不均匀性下降。另外，Iris hexagona两个繁殖性状的不均匀性均远大于生长性状的不均匀性。基尼系数揭示了均值背后隐藏的生物学意义，它直接反映了植物数量性状在植株间的不均匀性的程度，但产生不均匀性的原因可能包括遗传、生理和(或)生态等因素。若要从遗传角度弄清其本质，需要进行分子生物学特别是有关植物数量性状基因位点及其与环境互作等方面的研究。     

Linex损失下Pareto分布参数的EB估计：PA样本情形

在Linex损失下,讨论了Pareto分布参数的经验Bayes（EB）估计.利用同分布PA样本下概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes估计,建立了所提出经验Bayes估计的收敛速度.在一定的条件下该收敛速度可以任意接近于1.     

焦化废水中有机污染物好氧生物降解特性的研究

在实验室条件下，用瓦呼仪作为测试手段，研究了焦化废水中咪唑等八种有机物的好氧生物降解特性．并对这些有机物在单一基质和与苯酚共基质条件下降解特性的变化情况进行了研究．     

混凝土叠合式受弯构件极限承载力分析

以混凝土叠合式受弯构件为研究对象,对其极限承载力进行了力学分析,对叠合式受弯构件极限状态下截面应力应变图形形式以及叠合式构件设计中需要考虑的叠合参数αh和αM进行了计算分析.研究表明:叠合式受弯构件的极限承载能力只与叠合参数αh有关,基本上不受αM变化的影响.     

一种古特提斯演化的动力学模型——来自中国古特提斯蛇绿岩的证据

东古特提斯的演化是中国大地构造的关键问题之一。中国古特提斯蛇绿岩的综合对比显示，不同地区的蛇绿岩在源区特征和演化时序上体现的相当一致，岩浆源区缺乏来自俯冲板片的成分而基本是洋中脊型（MORB）的，这使古特提斯蛇绿岩区别于世界上大多数蛇绿岩，因而也暗示古特提斯洋盆的演化具有自己的特点，应当把它作为具有时空分布和独立动力学机制的热演化系统。提出了一种建立在洋盆演化和深部动力学过程之上的工作模型。     

三个4,5-二氮芴-9-酮铜(Ⅱ)配合物的合成和光谱研究

合成了三个4,5-二氮芴-9-酮铜(Ⅱ)配合物[Cu(AFO)(bpe)2](ClO4)2·3CH3OH(1)、Cu(AFO)(C7H4O3SN)2·3/2H2O(2)和Cu(AFO)2(CCl3COO)2·3H2O(3)[AFO为4,5-二氮芴-9-酮,NaC7H4O3SN为糖精钠,bpe是1,2-二(4-吡啶)乙烯],确定了其组成,进行了红外光谱研究.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

研究了系统化的通用入侵检测方法，其核心思想是使用数据挖掘技术去建立正常的系统和用户行为模式，使用Tcpdump抓取网络数据包，采用两种数据挖掘方法对网络数据包进行分析。同时，为了满足有效学习(挖掘)和实时检测的双重挑战，提出了一个构建网络入侵检测系统的基于代理的体系结构。     

高校学生心理咨询意识误区与对策研究

心理咨询意识存在误区是高校学生不敢、不愿、不会主动接受心理咨询帮助的最重要的原因之一,因此。高校心理咨询应适应大学生的心理特点和需要开展工作,促使学生心理咨询产生正确认识,消除误区,增强学生的心理咨询意识,发展学生心理自助和互助能力,提高学生的心理健康水平。     

径流式涡轮排气扩压器流动性能模拟研究

本文研究了径流式涡轮排气扩压器特性对涡轮增压器与中速柴油机匹配性能的影响。在研究过程中，假定排气扩压器的气流为一元准稳定不可压缩气流，试验装置采用压缩气源供气。根据相似理论模拟中速柴油机排气的气流状态进行内壁为直线型面（定为Ａ型）及内壁为曲线型面（定为Ｂ型）这两种型面的扩压器模拟试验。计算和试验结果表明：（１）不论Ａ型或Ｂ型排气扩压器都能改善径流式涡轮的性能，从而提高涡轮效率及涡轮增压器总效率；（２）当扩张角较大时，Ｂ型扩压器因有较高的扩压器效率及压力恢复系数，其性能优于Ａ型扩压器，这将更有利于改善涡轮增压器与中速柴油机的匹配性能。     

基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法

自动、快速、客观地对岩屑进行分类是录井过程中一个非常重要的问题.以往在现场主要是靠人工经验的方式对各类岩屑的百分含量进行估测.但该方法受人为因素的影响较大.本文针对这个问题,提出基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法.算法采用Tamura纹理特征对不同岩性的岩屑图像进行纹理提取,然后将提取的Tamura纹理特征带入GDA(Generalized Discriminant Aanalysis)分类器进行岩屑的识别.通过对四川某地气田4口井的现场随钻的实验结果表明本文算法识别算法具有较高的识别率,为快速自动岩屑分类提供了一个有效的方法.