海滨锦葵优良单系杂交F2代产量性状的广义遗传力及其主成分分析

以海滨锦葵优良单系杂交的F2代群体为材料,对产量性状进行了广义遗传力、相关性和主成分分析,以期为提高海滨锦葵产量提供有益信息.结果表明:F2家系单株种子产量平均值为12.84 g,比2001年在滩涂海滨锦葵自然生长群体中随机选择的80个单系的平均单株产量(4.25 g/单系)有显著提高;在10个产量性状中,广义遗传力较高的依次是结果枝比、种子成熟度、结果枝数、分枝数和果实数;6个因子(果实数、地径、结果枝数、株高、分枝数和结果枝比)与单株产量高度正相关,且这6个因子彼此高度相关;结果枝高度与上述6个因子及产量均呈显著负相关.主成分分析表明,影响单株产量的依次是结果枝数、地径、分枝数、株高和果实数.对海滨锦葵而言,地径和分枝数的增加是获得高产的关键,而结果枝高度的负选择也可显著提高种子产量.     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.     

自主体人工智能建模及其哲学思考

自主体既是一个与自我、自我意识、人格同一性问题密切联系在一起的经典哲学问题,又是一个崭新的、同时具有心灵哲学和人工智能工程学意义的问题。人工智能在利用哲学自主体认识成果、对自然自主体进行活体解剖的基础上,从静态和动态角度对人类自主体作了大量的形式上的逻辑建模尝试,对实践中提出的理论和工程学问题作了基础性的理论探讨,取得了丰硕的成果。但问题是,许多建模特别是作为许多模型之基础的BDI结构是以民间心理学为理论基础的。这在现在也许有其必要性和合理性。但如此进行理论建模风险很大,因为民间心理学的前途、命运是什么,是否会像巫术等一样被淘汰,仍是心灵哲学中的未决问题。既然如此,在据以建模时就必须抛弃过去的民间心理学加之于它们的错误构想,即抛弃对于心理世界的拟人式、人格化构想或观念,进而在多科学的通力合作下,重构关于人及其心灵的正确的地形学、地貌学、结构论、运动论、动力学。     

基于分层有限状态机的时间序列数据挖掘与预测方法

针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法 .首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态.然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归方式对模式进行分组,以此解决长序列造成的过度训练问题.最后,通过梯度下降法结合所有有限状态(FS)预测器的输出,生成最终预测结果 .实验结果表明,该方法能够对时间序列进行有效的规则挖掘,具有较高的预测精度.     

海杂波频谱的多重分形特性分析

本文主要研究海杂波频谱的多重分形特性并分析其影响因素．首先介绍了将多重分形理论引入到海杂波频谱分析中的理论基础,然后,采用X波段与S波段相参雷达实测数据验证海杂波频谱的多重分形特性,并采用多重分形去趋势起伏分析（MF-DFA）法对海杂波频谱进行多重分形特性分析、分析结果表明海杂波频谱是一种受长程相关性和概率分布共同影响的多重分形序列,并且频域多重分形参数广义Hurst指数对海杂波单元与目标单元具有一定的区分能力．此外．通过分析广义Hurst指数的影响因素还发现FFT时所采用的时间序列长度对广义Hurst指数影响相对较大,而FFT点数对其影响相对较小．     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

基于煅耗散率最小的三维圆柱形单元体和微、纳米尺度下矩形、三角形单元体体-点导热构形优化

基于构形理论,以煨耗散率最小为优化目标,对环形高导热通道的三维圆柱形单元体和微、纳米尺度下矩形、三角形单元体“体一点”导热问题进行构形优化,得到无量纲当量热阻最小的“体一点”导热问题最优构形．结果表明：无量纲当量热阻最小和无量纲最大热阻最小目标下三维圆柱形构造体最优构形是不同的,这与对应的二维矩形构造体两种目标下最优构形比较结论不同,在微、纳米尺度下,存在尺寸效应影响时与无尺寸效应影响时的基于矩形和三角形单元体的构造体最优构形有明显区别;由于第二级构造体高导热材料通道中的热流不再服从线性分布,熄耗散率最小的和最大温差最小的第二级构造体最优构形是不同的．基于煅耗散率定义的当量热阻反映了构造体的平均散热性能,在三维条件和微、纳米尺度下研究熄耗散率最小的“体-点”导热构形问题进一步拓展了熄耗散极值原理的应用范围。     

构形理论及其应用的研究进展

回顾了构形理论的产生与发展过程,指出事物结构源自于性能达到最优是其理论精髓.构形理论已发展成为研究自然界和工程界中各种形态组织和结构的一个新兴学科分支.从工程界中的热、机械、流体流动、电、磁、化学等学科,到自然界中的生命系统和非生命系统等广泛的研究领域,全面阐述了构形理论及其应用发展现状.     

基于煅耗散率最小的叶形肋片构形优化

基于构形理论,以熄耗散率最小（总热流一定时,即当量热阻最小）为优化目标,对叶形肋片进行构形优化,得到无量纲当量热阻最小时的叶形肋片最优构形．结果表明：存在最佳单元级肋片数使得一级叶形肋片整体导热性能取得最优．毕渥数对最佳单元级肋片数、最佳单元级和一级叶形肋片长宽比几乎没有影响;随着叶脉和叶片热导率之比的增大,最佳单元级肋片数和单元级叶形肋片最佳长宽比增大,一级叶形肋片最优外形更粗短;煅耗散率最小和最大温差最小的叶形肋片最优构形是明显不同的,熄耗散率最小的无量纲当量热阻比最大温差最小对应的无量纲当量热阻降低了11．54％,能有效地改善叶形肋片整体导热性能．在相同单元级和一级叶形肋片体积条件下,一级叶形肋片最小无量纲当量热阻比单元级叶形肋片最小无量纲当量热阻降低了30．10％,一级叶形肋片整体导热性能明显优于单元级叶形肋片整体传热性能,其本质上在于煅耗散率最小的一级叶形肋片的温度梯度场比单元级叶形肋片的温度梯度场更均匀．基于煨耗散率定义的当量热阻反映了叶形肋片的平均散热性能,能从传热优化角度为肋片热优化设计提供参考．     

支持向量机在围岩变形监测中的应用

根据支特向量机优越的非线性拟合性能,建立变形量的时间序列预测模型,滚动预测围岩变形量,提高了预测模型的训练速度和预测推广能力。该方法用于西乡-固戍盾构段围岩变形预测,并与BP神经网络预测进行比较。结果表明这种模型可预测区间较长且具有较高的准确度,能够科学地指导现场施工和监测。