塔中隆起鹰山组岩溶储层特征及主控因素

探讨塔中隆起鹰山组碳酸盐岩岩溶储层发育主控因素，为寻找鹰山组岩性油气藏提供地质理论依据。通过岩芯、薄片观察以及物性资料分析，并结合成像测井解释，认为鹰山组碳酸盐岩为低孔低渗岩溶储层，储集空间主要为溶孔、裂缝及溶洞。将中下奥陶统碳酸盐岩储集层划分为裂缝-孔隙型、裂缝型、溶蚀孔洞型及岩溶洞穴型等类型；精细刻画岩溶储层发育样式，讨论岩溶储层发育主控因素：（1）加里东期中期第I幕致使地层隆升为一个大的宽缓的背斜构造，碳酸盐岩地层普遍遭受顺层淋滤、溶蚀。构造活动的挤压褶皱及断裂作用可形成许多构造裂缝，从而在垂向上增加灰岩地层渗透性和水平方向连通性；（2）泥晶灰岩、含云灰岩、云质灰岩在岩溶过程中，岩性较为致密，只能沿裂缝发生溶蚀作用形成溶孔-扩溶缝，含灰质白云岩和灰质白云岩具有较好孔渗，使得地表水相对更容易流经白云岩地层，形成大量溶孔；（3）白云石化作用普遍提高了白云岩地层（结构好、白云石含量高）的孔渗性能，为岩溶作用提供了基础。     

R＆D投资决策的不对称双头垄断期权博弈模型

两企业进行R&D投资,考虑其间的研发成本不对称更贴近于现实。为此,本文建立了R&D投资决策的不对称双头垄断期权博弈模型,首先给出了领先者、追随者和同时投资者的价值函数和投资临界值点;通过引入混合策略法则证明了混合策略均衡的存在,并给出了不同情况下的两企业最优投资均衡策略规则;最后,数值分析表明了一个完美纳什均衡的存在。     

“青鹰集团”：海阔天空任鹰飞

初进青鹰集团，果然是见如其名，正如它的名字——“青鹰“公司的面貌展示给人的是一种大气、韧性和刚勇。作为上海青鹰遮阳技术发展有限公司的创业带头人，科技创业的领军人物顾端青，从他的叙述中我们了解到青鹰一段不平凡的创业史。     

双头鱼的显微结构观察

在鲫鲤F2(红鲫(♀)×鲤鱼(♂))中,发现8尾双头畸形鱼.对这8尾双头鱼的胚胎发育、外形特征、存活时间及他们的显微结构进行了观察.结果表明:8尾双头鱼的共同特征是具有明显的两个头,两个心脏.其中7尾双头鱼为两个头部,一个身体;另1尾为两个头部,两个身体.组织学切片观察发现双头鱼头部发育正常,其中两对眼睛中可见正常发育的视杯、晶状体、角膜等结构;脑中可见两个明显分界的大脑;两个心脏具有正常的围心腔;腮裂、鳔和肠管等也发育良好.但所有双头鱼在出膜后10天左右开始相继死亡,死亡的原因与随着生长发育进程的进行,两个头部器官在内部生理和外部水环境中都存在相应的困难有关系.此外,鲫鲤F2中多尾双头鱼的形成与它们是属间的远缘杂交后代有关,亲缘关系较远的染色体之间的互作导致基因表达异常,导致出现较高比例的异常胚胎.     

色噪声下双头分子马达停留时间

分子马达是一类能将化学能直接转变为机械能的蛋白质大分子，它们沿相应微管作定向运动，其定向运动机制对生物高分子合成有重要的指导意义．引入分子马达双头之间的耦合作用势函数，建立分子马达在色噪声作用下的双头耦合模型．采用二阶龙格一库塔算法求解Langevin方程，结合Monte Carlo模拟方法，计算得到马达的停留时间和跃迁时间．进一步讨论了耦合系数、噪声强度、外部作用力对停留时间及跃迁时间的影响，并作了相应的分析．     

河南董寨国家级自然保护区赤腹鹰种群遗传多样性的研究

遗传多样性是评判物种能否长期生存的依据之一,与物种的适应能力、生存能力和进化潜力密切相关.为了了解河南董寨保护区赤腹鹰种群的遗传多样性水平,对该种群48个样本线粒体DNA控制区429bp序列进行了对比分析.结果显示:T、C、A、G的平均含量分别为27.0%、17.5%、32.1%、23.4%,其中A含量最高,C含量最低,A+T含量(59.1%)明显高于C+G(40.9%);共发现变异位点8个,其中单变异位点7个,简约信息位点1个;检测到8个单倍型,平均遗传距离0.005,系统发生树未表现出单倍型之间有明显的遗传分化;种群的单倍型多样性、核苷酸多样性、平均核苷酸差异数分别为(0.620±0.046)SD、(0.001 84±0.001 51)SD、(0.788±0.582)SD,在猛禽中处于中等水平,且明显低于常见鸟类;错配分布及中性检验结果表明该种群符合急速扩张模型,历史上可能发生过一定程度的扩张事件.     

改进哈里斯鹰算法的仓储机器人路径规划研究

为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰（Harris Hawks optimization, HHO）算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法（HHO algorithmbasedon Tentchaotic mapping hybrid Cauchy mutation and inverse learning, TCLHHO）。通过Tent混沌映射增加种群多样性,以提高算法的收敛速度;提出指数型的猎物逃逸能量更新策略,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;通过柯西反学习变异策略对最优个体进行扰动,扩大算法的搜索范围,增强全局搜索能力。根据真实仓储环境搭建二维栅格环境模型,并在Matlab中进行仿真对比实验。结果表明：该算法的规划速度、最优路径长度以及最优路径转折次数较对比算法具有较好的效果,验证了应用于智能仓储环境下改进的HHO路径规划问题的可行性和鲁棒性。     

基于改进HHO与K-Medoids的混合聚类算法

针对K-Means在聚类过程中对离群点敏感以及容易陷入局部最优的不足,本文提出一种基于改进HHO(IHHO)与K-Medoids的混合聚类算法(IHHO-KMedoids)。在IHHO中,带有Logistic混沌扰动的控制参数策略更好地实现了探索与开发之间的平衡,集成变异策略提高了算法的全局搜索能力,翻筋斗觅食策略增强了种群多样性,避免算法陷入局部最优。将所提IHHO与5种其他群智能算法和4种改进的HHO算法在CEC 2014测试函数上进行对比,实验结果表明IHHO算法的优化效果较好,求解精度较高。K-Medoids与K-Means相比对噪声点和离群点更鲁棒。IHHO-KMedoids算法稳定性好,不易陷入局部最优。UCI数据集和文本数据集上的仿真结果表明IHHO-KMedoids算法效率高,聚类精度高。