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101.
黑龙江大米类国家地理标志产品保护的思考 总被引:2,自引:0,他引:2
黑龙江省现有22种国家地理标志产品,其中大米类有五常大米、方正大米、响水大米、珍宝岛大米等4种。分析了黑龙江大米类国家地理标志产品保护的对策,并建议:①加强种质资源研究;②进一步圈定其最适宜种植区域;③鼓励与支持保护范围内的更多企业使用其“地理标志产品专用标志”;④建立国家质量标准——《地理标志产品响水大米》、《地理标志产品珍宝岛大米》;⑤注册相应的地理标志商标“响水大米”、“珍宝岛大米”。表1,参5。 相似文献
102.
103.
在长期观测自然发生状态下植被生长季相变化的基础上,提出了植被叶面指数的概念,并利用近3年大气污染数据,分析了西安市大气污染与植被叶面指数的年内时间变化,结果显示:大气污染物浓度的年内变化呈"U"字型,冬季污染物浓度较高,夏季较低;植被叶面指数的年内变化呈倒"U"字型,夏季叶面指数较大,冬季较小;大气污染浓度与植被叶面指数年内变化存在时间不同步性.在此基础上,依据相互作用模型,测定出植被大气污染物净化量,发现这种时间不匹配性严重影响植被净化大气污染生态功能的发挥,具体表现为:冬季大气污染严重,由于叶面指数低,净化量较低;夏季植被茂盛,而大气污染浓度较低,净化量亦受到影响.图4,表2,参8. 相似文献
104.
内蒙古林西县生态经济分区与发展对策研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以位于北方农牧交错带的内蒙古林西县16个乡镇为样本,利用因子分析方法对所选指标体系进行筛选,从26项指标中筛选出7项综合指标,消除了由于各因子的相互作用引起的噪音干扰,降低各因子之间的重叠性.在此基础上,根据生态经济区划分的相似性原则、区域共轭性原则和自然区域完整性原则,运用灰色星座聚类法对研究区生态经济系统进行聚类分区,林西县生态经济系统可以划分为3大区域:中东部河谷平川粮食经济作物区、中南部低山丘陵牧粮综合发展区及西北部中山牧粮果水保林区.排序检验的结果表明聚类结果基本正确,能较好地反映研究区农业生态经济类型的客观状况.最后,根据各分区不同的生态经济特征,对各区的开发对策及今后的发展方向进行了详细的分析与评述.图1,表5,参6. 相似文献
105.
106.
以一种典型的产品生命周期管理(PLM)软件--SmarTeam为例,研究了基于仿真的采办(SBA)中PLM的应用.PLM用于管理SBA中的不同资源,共享产品数据.此外,从三个方面扩展了PLM:首先,使用PLM的开发接口和ActiveX技术将PLM与Matlab集成,使用户可以在PLM中浏览Matlab生成的控制系统文件;其次,使用PLM的工具以及PLM和MS Project的开发接口将PLM与Project集成,提高了PLM的项目管理功能;最后,使用PLM工具并设置SBA资源建立SBA权限控制模型,使PLM可以管理SBA系统的所有权限.PLM的应用及扩展使其可以更好的支撑SBA系统,同时解决了SBA复杂权限管理的问题. 相似文献
107.
电子商务的发展,促进了经济贸易的全球化、自由化,加剧了市场的竞争与波动,使得经济模型的适应性受到极大的限制.而经济模型是分析和预测经济发展的基础,为了改善这种限制,我们结合XML与知识技术,建立了一个可配置的智能模型仿真框架.我们也把随机数据库融入该框架中,从而实现了可配置的蒙特卡洛仿真.这样,我们极大地提高了经济模型的适应性、扩展性以及智能性.这种框架可以适用于任何能够运行完全参数化模型的仿真引擎.另外,我们还给出了5种分析仿真结果的方法,以帮助研究人员更好的分析、判断与预测. 相似文献
108.
109.
基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。 相似文献
110.
根据CGF目标选择的模糊性特点,介绍了一个基于模糊集理论的目标威胁分析算法和基于效用理论的目标选择算法。基于模糊集理论的威胁分析能准确反映和描述实际战场环境下信息的模糊特性,算法通过隶属度函数计算得出不同威胁因素的隶属度值,然后通过层次分析法综合各威胁因素隶属度值获得每个目标的威胁程度。基于效用理论的目标选择算法通过效用函数综合考虑了目标的威胁程度和与之交战的期望效益两方面因素,能很好地模拟实际作战兵力的目标选择过程。 相似文献