基于辐射光谱的对冲扩散火焰碳烟温度和体积分数的测量实验研究

对冲扩散火焰是研究碳烟生成特性的理想平台，温度是碳烟生成的重要影响因素，碳烟体积分数是衡量碳烟生成率的重要指标，因此对冲火焰中碳烟温度和体积分数的准确测量对于开发减少碳烟排放策略至关重要。文章基于碳烟多光谱辐射(soot spectral emission, SSE)方法同步测量对冲火焰中的碳烟温度和体积分数。考虑到对冲火焰空间尺度小，需要较高测量空间分辨率和位置精度的特点，开发一种用于对冲火焰精准测量定位的方法，有效地提高实验测量的位置精度；同时建立一套基于热电偶的光谱响应函数原位标定系统；最后使用SSE方法对常压环境不同工况下乙烯对冲扩散火焰的碳烟温度和体积分数进行测量。测量结果验证了对冲火焰碳烟温度场和浓度场的准一维性质；通过与消光法实验数据和采用详细化学反应机理的数值计算结果的对比，验证了SSE方法测量对冲火焰中碳烟温度及体积分数分布的可行性。     

涂层微磨具的制备及磨削表面质量实验研究

采用真空射频溅射的方法制备涂层微磨具，探讨了微磨具表面涂层制备机理，针对黄铜材料进行涂层微磨具的磨削表面质量实验研究，分析不同加工工艺参数和因素对涂层微磨具磨削表面性能的影响规律.实验结果表明，随着不同涂层微磨具磨削速度的增大，磨削深度和进给速度的减小，黄铜表面粗糙度呈现减小的趋势，表面形貌更加光滑，表面质量更好;在相同的磨削工艺参数下，与未涂层微磨具相比，涂层微磨具的磨削力值更低;相同粒度的涂层微磨具和未涂层微磨具比较，涂层微磨具表面粘结磨屑现象得到改善，在一定程度上增加了涂层微磨具的使用寿命.     

基于RFE_RF算法的幼龄沉香叶片含水率预估模型

【目的】针对随机森林算法在树木水分预测模型中高维度变量筛选困难及精度较低的问题,研究基于递归特征消除(RFE)与随机森林(RF)的融合算法,构建幼龄沉香(Aquilaria sinensis)可见光图像与叶片含水率的估测模型,探索适合幼龄沉香生长的水分条件,为实现沉香幼苗水分亏缺程度的无损监测提供可行方法。【方法】以2年生的名贵树种沉香为研究对象,用相机获取4种不同水分梯度下的幼龄沉香可见光图像,提取15种图像特征,利用递归特征消除法筛选沉香叶片最优的图像特征子集,然后结合随机森林算法构建沉香叶片含水率的预测模型,最后利用十折交叉验证法,将RFE_RF模型与常规随机森林(RF)以及最小二乘法支持向量机(LSSVM)相比较,检验模型的可行性。利用递归特征消除和随机森林融合(RFE_RF)算法筛选出幼龄沉香叶片图像的标准红光值(I_NR)、饱和度(S)、矩形度(E_R)3个特征,并以此作为模型自变量。【结果】与重度水淹胁迫相比,幼龄沉香对于长期重度干旱胁迫更加敏感,且干旱时间超出2周时幼苗叶片严重受损,威胁沉香生长;沉香最适叶片水分生长范围为50%~65%,适度增加水分,有利于沉香生长。基于RFE_RF融合算法构建的预测模型敏感度、特异性、误报率和精度分别达到88.64%、85. 31%、14. 39%和91.62%,优于LSSVM模型效果;与RF预测模型相比其敏感度提高3.34%、特异性提高10.87%、误报率降低36.83%、精度提高13.39%。【结论】基于RFE_RF融合算法建立的沉香叶片颜色、形状特征与含水率的模型,解决了随机森林过程中高维度变量选择问题,提高了RF在林木水分预测模型中的精度,实现了沉香幼苗叶片含水率的无损估测和诊断,为珍贵树种在经营管理中对水分进行准确管控提供了新思路。     

基于多图像特征的幼龄沉香全氮估测

【目的】应用计算机视觉技术提取幼龄沉香的多图像特征，对沉香叶片全氮含量进行估测，为实现沉香氮营养状态的快速无损估测提供新方法。【方法】采用基于色调-亮度-饱和度(HIS)颜色空间的最佳直方图(KSW)熵法和形态学处理对幼龄沉香图像进行分割，并提取了图像的颜色、形状和纹理特征。然后利用偏最小二乘法(PLS)对多图像特征进行有监督降维，提取图像特征主成分。最后构建了天牛须搜索算法(BAS)优化后的Elman神经网络(Elman neural network, ElmanNN)模型对幼龄沉香叶片全氮量进行估测，并将模型验证结果与其他常用模型进行对比。【结果】以幼龄沉香可见光图像为研究对象，应用的基于HIS空间的分割算法效果优于常用的RGB和Lab颜色空间分割；PLS算法对图像特征提取了6个主成分，快速降低了图像特征的维数，并有效消除了特征变量间的多重共线性；提出的PLS-BAS-ElmanNN模型能实现模型参数的自适应选取，且估测效果较好，决定系数R²为0.740 7,均方根误差(RMSE)为1.265 3g/kg,估测精度略高于偏最小二乘回归(PLSR)模型和偏最小二...     

厚基础、强综合、促创新的生物学一流本科实践育人体系的构建与实践

生物学实践教学在培养具有创新能力的一流本科人才中起着关键作用.该成果依托“拔尖计划”、生物科学国家级一流本科专业和生物学国家级教学团队，以培养具有家国情怀与科学精神的“创新型生物学一流本科人才”为目标，践行实践育人理念，将川大特色“红色文化”和求真务实、批判创新的科学精神融入实践教学，强化学生思想价值引领和使命担当，加强文献阅读与实验设计训练，开设探究式和开放性实验项目以及多学科交叉和创新创业实践模块，改革实践教学学业评价，构建了厚基础、强综合、促创新的生物学一流本科进阶式实践育人体系，有效引导学生主动性、自主性、创新性实践，学生的创新意识与潜力得到了极大激发.     

基于预测模型的电力精准营销框架研究

<正>针对用电服务现有的泛营销等问题，本文利用大数据技术和人工智能技术，提出了一种基于预测模型的电力精准营销框架。该精准营销框架可以通过分析用户的用电历史，为其提供更合理、经济适用的用电建议和服务，进而有效提高售供电公司的品牌形象和服务质量。     

广西兴安县兴安片区风电场秋季鸟类多样性及其受风机的影响

风电场建设对鸟类的影响是近年来鸟类生态学研究的热点之一。为了解广西兴安县兴安片区风电场的鸟类物种组成及其受风机的影响，本研究于2021年9-10月，采用样线法对该区域的鸟类多样性进行调查。调查结果显示，共发现鸟类10目34科68种，目、科种类最多的分别是雀形目(Passeriformes,54种)和鹟科(Muscicapidae,6种)。白头鹎(Pycnonotus sinensis)多度(49.7%)最高，其次是棕头鸦雀(Sinosuthora webbiana,19.1%)和暗绿绣眼鸟(Zosterops simplex,15.0%)。调查的各生境类型中，灌木林记录的鸟类种类(42种)最多。距风机700 m以外鸟类丰富度最高，且数量明显增加，而700 m范围内鸟类数量变化不明显。研究结果表明，鸟类受风机的影响可能与局部的地形和植被差异有关。