武夷山不同海拔植被带土壤微生物量磷的时空变异

为了阐明我国中亚热带森林区土壤微生物量磷的时空变异特征及其主要影响因子,在福建省武夷山国家自然保护区选择了常绿阔叶林(EBF,海拔500 m)、针叶林(CF,海拔1 200 m)、亚高山矮林(SDF,海拔1 800 m)和高山草甸(AM,海拔2 100 m)共4种不同海拔植被类型作为实验样地进行了相关实验研究。结果表明:土壤微生物量磷含量随着海拔高度的增加显著增加,其中在0～10 cm的表层土壤中,EBF、CF、SDF和AM 4种植被类型土壤微生物量磷年均值分别为12.35、14.63、23.98和31.99 mg/kg,除EBF与CF两种植被类型之间土壤微生物量磷差异不显著外,其他不同海拔植被类型之间土壤微生物量磷含量均差异显著(p<0.05)。土壤微生物量磷含量在0～10 cm土壤表层最高,随着土壤深度的增加而逐渐减小。不同植被类型及不同土壤层次中土壤微生物量磷均具有明显的季节动态变化且变化规律一致,均表现为冬季最高,秋季次之,夏季最低。相关分析表明,在0～10 cm土层影响土壤微生物量磷沿海拔梯度空间变异的主要因子是土壤湿度和土壤有机质含量,而影响土壤微生物量磷季节性变异的主要因子是土壤湿度和土壤温度。     

5类男人警惕猝死

近年来,不少社会精英因生活压力过大、工作竞争激烈,起居无常、饮食无节、劳逸失衡,打破了正常的心理、生理的运转规律,导致心理变异、生理失衡、脏腑功能紊乱,出现猝死现象。我们应该怎样做到防患于未然?     

基于改进的粒子群优化算法的轮胎参数辨识

轮胎是汽车的重要组成部分,其特性分析是研究汽车动力学的基础,其模型的精度直接影响整车模型仿真的精度,多采用粒子群优化算法对轮胎参数进行辨识.参考自然界生物进化现象,在基本粒子群算法的基础上提出带变异阀值的多种群粒子群算法.该算法采用多个种群同时进化以保证粒子群的多样性,同时可改善全局收敛的可靠性,采用变异阀值可避免优化算法陷于局部收敛现象的发生.将该方法应用于轮胎参数辨识,并与其他优化算法辨识结果进行比较,该方法结果能够更好地与实验数据吻合,证明该方法辨识精度高,在轮胎参数辨识中有较好的应用性.     

基于相对关联距离熵的水文变异点识别

 从重构的径流时间序列相空间轨迹中提取反应水文系统状态变化信息的参数——相对关联距离熵,根据相对关联距离熵的变化来辨识水文系统状态的跳跃,识别出水文变异点。将该方法应用于东江流域的博罗站50 a实测逐月径流序列中,较准确的识别变异发生的时间,检验性能优于传统方法,特别适用于具有多变点的时间序列。通过变异分析表明,东江流域博罗站在1972年发生水文变异,其径流在主要受降雨影响的同时,愈来愈受到水利工程的影响。     

维吾尔语语音识别中发音变异现象

维语口语发音中很多音素相对标准语产生了发音变异,基于标准语音的识别系统在识别带有发音变异的口语语料时识别率较低。该文针对维吾尔语同化、弱化、脱落、元音和谐等语流音变难点进行分析,对语音、韵律特性进行知识融合与技术创新,运用基于数据驱动和基于专家经验相结合的方法对维吾尔语方言口语中存在的发音变异现象进行研究,统计元音、辅音多发音变化映射对,建立音素混淆矩阵,为维吾尔语方言口语语音识别研究奠定基础。     

影响与变异的典型——考察《太平记》中的李杨故事

日本中世时期军记物语《太平记》中引用了唐玄宗和杨贵妃的故事,成为作品不可分割的一部分。这些故事的引用一方面体现了中国古代文学对日本的影响,另一方面也体现着日本对中国文学的选择、取舍和吸收。对比中国文学中和《太平记》中李杨故事,考察出了李杨故事在日本传播的情况,了解了中日文学理念的不同,可以说李杨故事体现了中国文学对日本的影响及在日本的变异情况。     

辨异、求同、变异——谈翻译的思维结构

翻译并不是两种语言的直接转换,而是需要经由中介对象的间接转换。翻译首先要把原语言转换为非语言符号,即语指对象,然后把语指对象转化为翻译语言。因而,翻译思维首先要辨异,以避免两种语言完全直接＂对等＂转化,导致望文生义、貌合神离;接着要＂求同＂,翻译的目的就是要实现两种语言的等值转换;但＂求同＂只有通过＂变异＂才能实现,要根据具体语境,灵活＂变异＂译语的字词句语法修辞形式,才能实现语效同值。     

《狼图腾》英译本之词汇变异及其原因探讨

词汇在文本中起着至关重要的作用,不同的用词在文本中会达到不同的效果。经过对《狼图腾》英译本中的特定文化词汇以及习语变异的探讨后发现,语言,文化和思想的差异使译者对原文基本采用归化的翻译策略,让原文文化意象的失落和变形,从而导致了原文在翻译过程中变异。这种变异虽使原文中特有的语言文化现象消失,但它又可带来一些意想不到的好处,使译文读者可以在异语文化中寻找到自己文化里的蛛丝马迹。     

基于速度变异的粒子群算法

为了改善粒子群优化算法在收敛后期极易陷入局部最优的缺陷,提出了在非线性惯性权重策略粒子群算法的前提下,对陷入局部极值区域的粒子进行位置变异,使得粒子能很好地跳出局部极值区域,并在迭代前期及后期采用不同速度变异策略使处于个体极值点的粒子改变速度,能够有效地提高算法的前期全局搜索能力和后期局部开挖能力。通过4个经典测试函数验证了该算法具有更好的优化性能。     

一种新的改进粒子群算法

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构.通过构造单个粒子的多个进化方向和类似于蚂蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种可能进化方向,并对全局最优解进行变异.提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力.改进后的粒子群算法的性能优于带线性递减权重的粒子群算法.