4种淡水藻对硝基苯的抗性机制

选择了4种淡水藻——纤细裸藻、莱因衣藻、舟形藻和聚球藻,通过分析硝基苯对其生长和叶绿素含量的影响,以及藻细胞对硝基苯的降解、积累和抗氧化酶系统的响应,以期了解藻类对硝基苯的抗性机制．结果表明：4种藻的生长和叶绿素a含量对硝基苯的抗性,按抗性大小排列：纤细裸藻〉莱因衣藻〉舟形藻〉聚球藻,4种藻对硝基苯无显著的降解和积累能力,藻细胞对硝基苯的抗性主要依赖抗氧化酶系的防御作用,其中藻细胞的SOD起主要作用,POD起次要作用．     

山区土地资源研究的理论体系与方法

山地生态系统服务的多样性以及资源环境的脆弱性使山区土地资源成为地理学、生态学研究的热点领域之一.通过梳理与集成山区土地资源的研究成果,探讨山区土地资源研究的理论体系与方法,总结出山区土地资源的主要理论为可持续利用理论、土地资源安全理论、地理学人地关系理论、土地供给理论和土地整治等,山区土地资源研究的主要方法为山区土地资...     

遗传算法及轮盘赌选择的C + +实现

遗传算法是运用遗传学原理、生物进化规律及计算机技术实现的最优化搜索算法,通过对问题参数进行编码,按照适应度对位串进行复制、交叉及变异操作,直到搜索到问题的全局最优解.介绍了遗传编码原则、适应度函数及遗传优化过程,分析了轮盘赌解决复制及匹配过程中位串的选择问题,利用C 语言对具体的案例进行了轮盘赌程序仿真实现.     

评蒯因的本体论承诺理论

蒯因用现代逻辑工具构造了一个比较完善的本体论承诺学说,把本体论重拾回哲学的殿堂,此理论有相当的贡献,但其局限性使其应用起来极为困难。     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

时间反演联合接收端人工噪声的安全传输方案

针对时间反演(time reversal, TR)技术无法较好地解决聚焦区内非法用户窃听的问题,提出了一种TR技术联合接收端人工噪声的物理层安全传输方案。首先,利用时间反演技术的空时聚焦性提高合法用户接收端的信噪比(signal to noise ratio, SNR)。其次,通过在接收端加入人工噪声来干扰非法用户对合法用户保密信息的窃听,以聚焦区内外系统安全性能为基础,推导出保密信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)、可达保密速率和误码率(bit error rate, BER)的解析表达式。最后,通过仿真分析证明了所提方案能提高系统的SINR和可达保密速率,同时还能降低合法用户的BER,使系统拥有更好的安全性能。     

基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制

针对控制规则失效下的无人集群自主协同问题,提出了一种基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制。首先分析无人集群自主协同需求,在愿景驱动规则下,构建多元公共品演化博弈模型。在此基础上,理论推导出模型的平均丰度函数,并仿真计算成本、收益系数、愿景水平三类参数分别对平均丰度的影响。最后,结合案例研究参数变化对集群合作行为演化的作用机理,并给出合理化建议,为相关理论向实际应用转化提供有意义的探索。     

基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法

利用太阳射电暴影响全球定位系统(global positioning system, GPS)性能这一特征,提出一种基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法。首先计算观测地的太阳高度角,接着筛选出“降点”和“升点”用于确定单个观测地单颗卫星的波谷时间区间,最后综合多颗卫星和多个观测地得到太阳射电暴的检测结果。实验结果表明:太阳射电暴检出率随太阳入射角的增大而增大,在L2频段对600太阳流量单位(solar flux unit, SFU)以上的太阳射电暴检出率达到80%以上,在L2频段检出效果优于L1。该检测方法识别率高,成本低,不依赖于射电望远镜,能进行全天候实时的监测。