会仙岩溶湿地生态系统健康评价

为探讨适于南方岩溶地区的湿地生态系统健康评价方法,以会仙岩溶湿地为研究对象,针对岩溶地区湿地的独特特点,基于压力-状态-响应(pressure-state-response, PSR)模型构建会仙湿地生态系统健康评价体系。运用二元对比定权法确定指标权重,通过综合评价指数(comprehensive evaluation index, CEI)对会仙湿地生态系统健康状况进行评价。评价结果显示,会仙岩溶湿地健康指数为2.992,处于“亚健康”状态。研究结果表明：会仙湿地资源受到了一定程度的破坏,生态恢复能力退化,生态系统不稳定。应及时采取相应措施进行生态系统保护,从而促进会仙湿地生态系统的健康和可持续发展。研究结果对探寻会仙岩溶湿地退化原因、开展湿地保护与生态修复具有重要的应用价值。     

新疆喀什噶尔河流域土壤盐渍化分布特征及时空演化分析

喀什噶尔河流域位于新疆喀什地区,属干旱半干旱气候,受自然条件及人类农业活动影响,流域内土壤盐渍化问题十分严重。以喀什噶尔河流域为研究对象,根据取样检测的土壤易溶盐数据及收集到的研究区往年土壤盐渍化相关数据,采用地统计学、地理信息系统(geographic information system, GIS)技术、动态度模型、重心迁移模型等方法,总结了研究区土壤盐渍化分布特征,并分析了时间尺度上的盐渍化演化规律。结果表明：研究区内轻度、中度土壤盐渍化分布在流域中上游,重度、极重度盐渍化则分布在流域中下游。整个研究区内土壤盐渍化在1970—2010年总体上呈加速恶化的态势,在之后的2010—2019年,盐渍化程度呈波动式减缓的态势;研究区内轻度和中度土壤盐渍化重心向西南方向及阿克陶及英吉沙一带移动,重度和极重度盐渍地的重心则往东北方向及伽师县和岳普湖县一带移动。研究结果对研究区的土壤盐渍化治理及农业可持续发展具有现实意义。     

毁裂度的Nordhaus-Gaddum型结果

给出了图的毁裂度的界,进而讨论了图的毁裂度的Nordhaus—Gaddum型问题。     

乾隆帝六次南巡行宫御制诗与南巡行宫的特色意匠

清乾隆帝六下江南,大运河沿线的行宫建设空前繁荣.通过南巡期间乾隆帝御制诗中与南巡行宫相关内容的探讨,从精神层面对南巡行宫展开研究,分析了有关南巡行宫营造的文化背景、审美格调、思想内涵、宗教信仰等相关主题;探析了乾隆帝审美情趣在南巡行宫建设中的体现,包括崇尚儒家文化、对文士儒雅气质的倾慕、对武备和宗教的重视等,以及对南巡行官建设的多种影响.     

拓扑空间中的强半开集

从一个新的角度引入了拓扑空间中的拟半开集,次强半开集、强半开集等概念．对这些概念之间的关系及其性质进行了讨论．     

基于多新息最小二乘的感应电机参数辨识策略

提出了一种基于多新息最小二乘的感应电机参数的估算方法.在矢量控制系统的基础上,推导出感应电机数学模型的多新息最小二乘表达式,根据测量的定子电压值、定子电流值和转速值,估算出感应电机的转子时间常数、漏感系数、定子自感等参数,而不依赖于转子磁链.仿真结果表明了辨识的精确性,为其它多新息辨识方法的应用打下了基础.     

事务级入侵容忍数据库的控制和修复策略

在研究了UMBC的事务级入侵容忍的多阶段损害控制模型的基础上,提出了一个改进的多阶段损害控制模型,在初始化控制阶段设计了更新记录日志,有效避免了恶意事务对其进行破坏.解控阶段放弃对事务进行实例化,采用受控数据的过量控制策略,避免破坏扩散发生,同时减少了恢复延迟.对于两个解控阶段采用并发执行的策略,进一步提高了执行速度.实验结果表明,提出的算法在修复时间、修复准确率等方面大有提高.     

一类图的匹配唯一性

研究了图的匹配唯一性,给出了T(3,4,n)∪(s∪i=0Cpi)(n 5)及补图匹配唯一的充要条件.     

ARO-1催化柴油加氢脱芳催化剂的开发

以自主开发的催化柴油加氢脱芳催化剂ARO-1(Aromatics Ring Opening),在15mL小型加氢试验装置上对大庆催化柴油进行加氢脱芳。结果表明,ARO-1催化剂具有良好的加氢性能,脱芳率为58.0%,脱硫率为97.8%,脱氮率为99.8%,密度降低0.0416g/cm3,而且柴油产品收率可以达到98.0wt%,说明ARO-1是性能优异的催化柴油加氢脱芳烃催化剂。     

一种基于改进邻域粗糙集中属性重要度的快速属性约简方法

冗余属性过多是影响分类算法运行效率和准确率的重要因素。为了提高分类算法的运行效率和分类准确率,提出一种基于改进邻域粗糙集属性重要度的快速属性约简算法。首先,提出一种改进的KNN属性重要度;其次,利用改进过属性重要度的邻域粗糙集对原始数据的条件属性进行重要度排序,利用排序结果对原始数据进行属性约简,得到约简后的特征子集;最后,将约简后的特征子集输入分类模型进行分类预测。实验仿真结果表明,与改进前的基于邻域粗糙集的属性约简算法相比,所提出的方法具有较高预测精度和较快运行速度。