PP_(333)对人参果生长发育的影响

通过对人参果苗喷施不同浓度的PP_(333),其结果表明以150ppm的处理最理想,株高比CK降低了29.7％,始果期和盛果期分别提早11天和17天。75ppm和300ppm的处理较CK也有一定的效果,但表现为浓度过低和过高。     

枣树组培苗与几个品种间叶片成份分析

进行了临泽小枣试管苗，移栽苗(正在炼苗，以下同)，定植苗以及赞皇大枣、小鸡心枣、灰枣、鸣山大枣、骏枣、晋枣、梨枣叶片的含水量、叶绿素含量、氮和蛋白质含量的比较。结果表明：不同生长时期的组培苗在以上各指标中有明显差异，尤其是试管苗，其叶片含水量为78．80％，叶绿素含量1．6587(mg／g），含氮量6．618％，蛋白质含量41．36％，均为最高。其余各品种之间亦有差异。     

玉米、大豆间作对两种作物根系形态特征的影响

采用根箱方法模拟研究了玉米、大豆间作条件下两种作物根系形态特征与空间变异。结果表明：间作有利于玉米、大豆根系的生长，与单作相比，间作在不同土层中作物根干质量相应增加，根冠比增大，比根长明显增加。因此，玉米、大豆间作的根系系统优越于各自的单作，可通过两种作物根系的互补作用，利用作物自身的潜力，提高空有效性。     

北京市平原区土壤类金属砷质量分数分布特征研究

基于变异函数理论、经典统计分析、地统计分析以及单因子污染评价方法,以北京市平原区农用地为研究对象,针对不同功能分区、种植模式和母质类型,设置不同土壤深度(0~25cm,25~50cm),对土壤中类金属As的质量分数、水平和垂直分布特征及影响因素进行分析.结果表明:整体上,0~25cm,25~50cm土层As块基比值均小于50%,结构性因素占主导,随着土壤深度增加,随机性因素减少;不同深度土壤As质量分数水平空间分布变化趋势基本一致,平谷区As质量分数均值最高,其污染指数达1.54.不同功能区土壤As质量分数差异性无统计学意义(p0.05).种植模式对0~25cm土壤类金属As质量分数影响有统计学意义(p0.05),对25~50cm As质量分数的影响极有统计学意义(p0.01),果园土壤As质量分数存在累积现象;不同母质类型对0~25cm,25~50cm土壤类金属As的影响有统计学意义(p0.05),钙质岩类风化物母质下的不同土壤深度As质量分数均最高.     

ACPSO-BP神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井多年来的连续开采使各含水层水质特征变得更加复杂、更为接近,应用经典数学方法难以建立精确的判别模型,使用具有非线性映射功能的BP神经网络可以克服以上问题,但其仍然具有易陷入局部最优和收敛速度慢缺点。通过将"早熟"判断机制、Tent混沌映射以及权重自适应调整策略引入粒子群算法中,建立基于自适应混沌粒子群算法和BP(ACPSO-BP)神经网络突水水源判别模型,应用结果表明:与BP神经网络模型、基于标准粒子群算法和BP(SPSO-BP)神经网络模型相比,ACPSO-BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高和泛化能力强的特点。     

基于自适应变异二进制粒子群算法的WSN区域覆盖问题研究

为最大限度休眠冗余节点,减少无线传感器网络节点能耗,保证网络覆盖率,提出了一种基于自适应变异二进制粒子群的WSN区域覆盖控制算法(BPSO-G)。将二进制粒子群算法(BPSO)应用到WSN区域覆盖优化问题求解上,并针对BPSO算法不能收敛于全局最优解的缺点,利用自适应变异策略,将节点最优位置以一定的概率进行动态变换,该变换有助于粒子跳出局部最优解,提高搜索新解能力,有效防止算法早熟。仿真结果表明:改进算法收敛速度很快,其连续最优解接近于全局最优解,WSN冗余节点能够最大限度进入休眠状态,且当监测区域面积一定、节点感知半径相同时,其活动节点数基本不随总节点数的增加而增加,始终保持在一定区间内。     

基于多机制优化螺旋飞行特征的乌燕鸥算法

乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm, STOA)是近年来出现的一种新兴的群智能优化算法,因其独特的螺旋式寻优方式和在实际工程问题中显著的优化效果而备受研究与关注。然而, STOA算法本身也存在着收敛速度较慢,搜索精度较低,并且容易陷入局部最优等缺点。因此,提出一种融合混沌映射、自适应惯性权重与高斯变异的多机制乌燕鸥优化算法(multi-mechanism sooty tern optimization algorithm incorporating chaotic mapping, adaptive inertia weight and gaussian mutation, GT-STOA),以促进群体多样性并增强算法全局搜索和局部寻优的能力。同时,为验证算法寻优效果的显著性,基于12个具有不同特征的测试函数,选取九种典型的优秀元启发式算法进行对比验证。实验结果表明GT-STOA相较于其它九种算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度,并且易跳出局部最优找到全局最优解。此外,为了研究GT-STOA解决实际问题的能力,对压力容器设计问题进行优化求解,所得实验数据显示GT-STOA较传统STOA算法在求解精度上提升了42.54%。     

一种基于GA的新型生物地理学优化算法研究

为了使生物地理学优化算法的优化能力得到进一步提高,提出了一种基于遗传算法的新型生物地理学优化算法。在迁移操作之前增加了选择操作,采用了“轮盘赌”的方法选择出迁移个体,以使适应度较高的个体可以优先得到迁移,并且变异操作结合了遗传高斯变异操作方法,从而更好地提升了算法的优化性能;在此基础上,从理论上详细推导了该方法的收敛性条件。使用了5种测试函数进行实验,结果证明了改进后的算法在优化结果和收敛速度方面要更优。     

基于遗传算法的模糊关系确定方法及仿真

模糊系统的模糊推理方法常依赖于一系列由主观决定的参数,如模糊隶属函数、模糊关系矩阵等．如何确定这些参数会直接影响系统的性能．为了能对这些参数进行优化,文中采用一种新型的模糊推理方法,在此基础上,利用遗传算法产生出模糊推理方法中的最优参数．同时,在进化演变的搜索过程中,使用不断调整适应函数的手段,解决了遗传算法过早收敛于次优解的问题,提高了遗传算法的搜索精度．     

类志贺氏菌毒素Ⅱ型变异体基因的克隆与鉴定

用聚合酶链式反应（ＰＣＲ）技术,从大肠杆菌ＴＢ１中扩增出类志贺氏菌毒素Ⅱ型变异体（ＳＬＴⅡｅ）的Ａ亚单位基因（ｓｌｔ－ⅡｅＡ）的９６０ｂｐ的编码序列和Ｂ亚单位基因（ｓｌｔ－ⅡｅＢ）的１０７ｂｐ的编码序列,将这两个ＰＣＲ扩增产物在ＥｃｏＲ１和ＢａｍＨ１位点分别克隆进ＰＵＣ１８质粒载体,并转化到大肠杆菌ＴＧ１中,再根据生内切酶酶切分析筛选到含有ｓｌｔ－ⅡｅＡ的重组质粒Ｐ１８ｓｌｔ－ⅡｅＡ和含有ｓｌｔ－