蔸兰立枯病原菌及颉抗菌防治的研究

本文对１３种蔸兰，２４９个发病器官进行了病原真菌的分离，共获得真菌菌株１９２个，其中立枯丝核菌（Ｒｈｉｚｏｃｌｏｎｉａｓｏｌａｎｉｋｕｈｎ）有１１８个菌株，占整个真菌菌株的６１．４５％，用分离的立枯丝核菌ＹＫ－２６２，菌株对同色蔸兰等４种蔸兰进行了回接试验，共接４２株１３８片叶，发病叶１１２片，发病率平均８８．９％，而对照为８．３％．证明立枯丝核菌是该病的病原菌。用菌丝融合法测试，确定是一个新的菌丝融合群，按国际编号定为ＺＡＧ－８群。绿色木霉菌７８菌株对该病原菌有明显的颉抗作用，初步测定对同色蔸兰立枯丝核菌的防治有效率为８８．８％～９３．３％；对长瓣蔸兰为７７．８％～８１．１％；对带叶蔸兰为７４％．     

基于用户空间相关性的一种SDMA分组策略研究

为了既能提高SDMA(spatial division multiple access)系统容量,又能提高波束的动态分区覆盖能力,分析了一种基于用户空间强相关的SDMA分组策略。以用户空间位置和移动性的强相关性作为用户的分组度量,实时进行相关性计算,再通过波束赋形动态地对各用户分组进行动态覆盖。通过仿真对用户相关性随空间位置和移动状态的变化情况作了进一步统计分析,表明了用户相关性的瞬时变化性,以及对系统进行实时工作的要求。     

A multiple intelligent agent system for credit risk prediction via an optimization of localized generalization error with diversity

Company bankruptcies cost billions of dollars in losses to banks each year. Thus credit risk prediction is a critical part of a bank＇s loan approval decision process. Traditional financial models for credit risk prediction are no longer adequate for describing today＇s complex relationship between the financial health and potential bankruptcy of a company. In this work, a multiple classifier system （embedded in a multiple intelligent agent system） is proposed to predict the financial health of a company. In our model, each individual agent （classifier） makes a prediction on the likelihood of credit risk based on only partial information of the company. Each of the agents is an expert, but has limited knowledge （represented by features） about the company. The decisions of all agents are combined together to form a final credit risk prediction. Experiments show that our model out-performs other existing methods using the benchmarking Compustat American Corporations dataset.     

三值光学计算机

三值光学计算机是2017年3月问世的通用型光电混合计算机系统。它用无光态和偏振方向正交的两个偏振光态表示信息,用旋光器和偏振片来改变这三个光态,进而完成三值逻辑运算和MSD(modified signed-digit representations)冗余表达数值的二进制并行加法运算。这种新型计算机具有处理器位数众多、处理器位可以分组独立使用、处理器位的计算功能可重构等优势;还以非易失随机存储器件为基础,构建了与处理器频繁交换大量数据的双空间存储器系统;为便于编制发挥这些特色的应用程序,采用SZG文件为程序员遮蔽三值光学处理器与传统电子处理器的差别,构成了保持传统编程技术的新编程平台。目前,针对快速傅里叶变换、元胞自动机等典型算法,验证了这种新型计算机的加速能力。     

零件分类成组的相似程度比较分析

本文提出了一种零件分类成组的改进算法 ,这种可称为相似程度比较分析法的算法不同于其他算法 .该算法具有效率高、简单易行的特点 ,同时 ,还可以对零件组内零件相似程度加以控制 ,使分组更合理     

改进的GE分布式并行算法

针对一维抛物方程的初边值问题，在分组显式(GE)并行解法的基础之上，利用冗余计算来遮盖部分通信的重叠边界优化技术，结合曙光-2000并行计算机系统，得到了一个通信时问缩短、并行效率提高的分布式并行算法。     

民国初期全国性教育团体群落论

民国初期,以全国教育会联合会、中华职业教育社和中华教育改进社等为代表的全国性教育团体纷纷涌现并逐渐群落化。他们顺应时代的要求而产生,以不同定位满足教育界的不同需要;他们集中了教育界的优秀人物、当时著名教育家构成的群体成为社团群落的核心领导力量;他们在不断的自我调适中找到了发挥作用的着力点,也形成了各自的特色,充分发挥了教育社团群落的社会作用。     

试析文化差异在词语中的表现

对于学习外语、从事翻译的人来说，探讨语言的文化价值是非常必要的。而在语言中，词语是最积极、最活跃的一个部分，所以在翻译过程中首先要注意分析和比较词语所蕴涵的文化内涵。它主要表现在词语的不等值现象、词语的概念分类范畴、词语的文化背景知识和词语的联想－派生意义等４个方面。     

基于区间数聚类的目标分群算法

针对态势认知中目标数量多、信息不确定、数据不精确等问题, 提出一种基于区间数聚类的目标分群算法。首先, 考虑到传感器测量数据具有误差且数据不完全等因素, 采用区间数对传感器探测到的目标进行特征描述。然后, 为有效利用区间数信息定义了一种新的距离度量, 并给出了改进的区间数聚类目标分群算法。最后, 构造4类相互独立的区间数据集, 对区间数据进行分类测试, 并通过典型想定场景设定多类目标实体, 基于目标空间位置、运动特征和属性等要素进行空间分群和任务分群。仿真结果验证了算法能够有效对目标进行分群, 具有较强的稳定性。     

基于ICA变量分组的集成软测量方法研究

提出了一种基于独立主成分分析（independent component analysis,ICA）变量分组和集成学习的软测量建模方法.该方法首先运用ICA对输入过程变量进行分组,建立多个变量组子空间.然后在各变量组子空间内提取子样本集,降低变量和变量组之间的耦合性,并基于核偏最小二乘法（KPLS）建立预测子模型.最后,采用贝叶斯方法对子模型的输出进行集成,给出最终预测结果.运用该方法对工业橡胶密炼过程的数据进行了预测,并与其它软测量方法的结果进行比较分析,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的预测性能.