调节大豆籽粒生育的生理生态因素

大豆籽粒是生殖生长时期植株光合产物主要存储库,鼓粒灌浆期籽粒的生长发育以及干物质积累的过程直接影响大豆的产量。因此,研究大豆籽粒的生长发育及其影响因素对提高产量至关重要。影响大豆籽粒生长发育的因素很多,从源库的改变、外界温度、光照、水分供应以及二氧化碳的浓度的影响,酶活性、内源物质含量的调节以及植物激素的调控等方面予以综述。参64。     

农田黑土玉米生长过程模拟研究

利用DSSAT模型中的CEHES—Maize模型,对东北黑土区5种基础肥力的农田黑土,通过空间移位置于相同气候条件下的玉米生产力进行模拟研究。结果表明,DSSAT模型能够准确地模拟东北5种基础肥力的黑土农田玉米全生育期的生长过程,在不施肥和施化肥两种条件下决定系数R^2均接近1;对不同年份不同处理玉米产量模拟分析得出,在不施肥条件下均方根误差RMSE为159．03,施化肥条件下均方根误差RMSE为160．1;对不同处理最大叶面积指数模拟分析得到模拟值与实测值差异不超过4％的结论。表明该模型在进行遗传属性参数校正后能够指导实际玉米生产。图2,表3,参15。     

陕西省生态经济系统的可持续发展评价

运用基于能值分析理论的生态足迹计算模型,计算了陕西省2005年的生态足迹和生态承载力。结果表明：2005年陕西省能值密度为5．02×10^14sej／hm^2,人均生态足迹为4．4810hm^2,人均生态承载力为0．7881hm^2,人均生态赤字达到3．6929hm^2,这说明2005年陕西省的人类活动对生态环境的影响远远超过了生态承载力的范围,其生态经济系统的发展是不可持续的。图1,表3,参10。     

基于离散动态贝叶斯网络的辐射源目标识别研究

提出基于离散动态贝叶斯网络模型,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理.推导了离散动态贝叶斯网络的推理算法.建立了目标识别的离散动态贝叶斯网络模型.应用图形模式,使得计算量大大简化,降低了实用的复杂性.仿真结果表明,该方法能够将各种目标特征进行综合,使得各种特征及不同时刻的同一特征互相修正补充,克服了依靠单一特征进行目标识别的局限.     

高斯过程回归中的logdet近似算法及数值实验

在高斯过程以及其他空间回归模型中,超参数的最大似然估计(MLE)通常需要求矩阵行列式对数的估计,简称logdet.提出了-种基于幂级数展开的结构,用于广义正定矩阵logdet的近似计算,并给出三种新的补偿方案,进一步提高近似值的精确度和计算效率,所提logdet的近似实现方案仅需50N2产次操作.大量的数值实验,包括对随机产生的正定矩阵、随机产生的协方差矩阵以及两个高斯过程回归实例产生的协方差矩阵序列的检验,都已证实所提方案的可行性.     

基于卡尔曼滤波的磁浮列车悬浮控制算法研究

在磁浮列车悬浮控制系统设计中,间隙传感器信号的滤波处理是影响控制效果的重要因素之一.针对磁悬浮系统电磁干扰大,控制实时性要求高的特点,提出了应用卡尔曼滤波的方法处理间隙传感器信号.控制算法中无法直接测量的反馈量,一般都需要构造相应的观测器.而卡尔曼滤波器可以在滤除系统中存在的随机电磁干扰的同时实时估计出控制所需的所有状态信息,有效简化了算法设计提高了控制性能.计算机仿真分析和实验样车的工程实际应用表明,此方法获得了较理想的控制效果.     

SAR多模干扰方法模拟研究

分析讨论了对合成孔径雷达进行多模式干扰的方法.首先分析、建立了SAR原始回波信号的数学模型,建立了有源压制干扰和欺骗干扰的信号模型,并且介绍了对于合成孔径雷达干扰的评估方法.最后结合提出的相关理论完成了对目标干扰的成像仿真实验,实验结果与理论分析相符,说明采用混合多模式干扰的方法可以被用来作为对抗SAR系统的一种有效手段.     

一种舰载垂直发射导弹的分段传递对准方法

采用四元数的传递对准是舰载垂直发射导弹一种有效的对准方法,提出了一种UKF滤波与卡尔曼滤波相结合的分段传递对准方法,推导了这种方法的数学模型,并对此方法进行了计算机仿真,结果表明,此方法不仅能高精度的估计出导弹的初始位置,还能有效估计出陀螺漂移.     

基于PLAR特征补偿的鲁棒性说话人识别仿真研究

针对MFCC特征补偿技术在低信噪比时性能不高的缺点,提出了基于PLAR鲁棒特征的模型补偿方法进行抗噪声说话人识别.PLAR特征从人类听觉感知机理出发,运用听觉心理学概念表征说话人个性特征,具有雏数低,运舅速度快,抗噪性能强等特点,是一种稳健的特征.模型补偿则通过分析被测语音帧的整体分布,对高斯混合模型似然概率进行某种程度的补偿,降低噪声的影响,改善系统的性能,进一步增强系统的鲁棒性.理论分析和实验结果表明,在平稳和非平稳背景噪声环境下,当信噪比大大降低时,此方法比MFCC-GMM方法的识别率平均提高了12.2和14.9个百分点.     

基于亮度序列的空间目标周期性判证与提取

针对空间目标的周期性判证与提取问题,提出了一种基于亮度特征的方法.该方法通过分析空间目标亮度变化序列的自相关特性进行周期性判证,将周期提取问题转化成一个优化求解问题,并提出了一种新的峰值检测方法.仿真实验验证了该方法对噪声鲁棒,可以有效地判证空间目标的周期性,周期提取的准确性也优于传统的谱窗分析法.