注射LHRHa、17-P及其它药物组合诱导赤点石斑鱼排精研究

在繁殖后期,给精子排放量少的雄性赤点石斑鱼Epinephelus akaara注射促黄体素释放激素类似物(LHRHa)或生理盐水(对照组),6 d后再次注射LHRHa,17α-羟基孕酮(17P),LHRHa 17P,LHRHa DOM和生理盐水,第7天重复注射,24 h后采集精液、血液.结果表明:所有的实验组均能提高精液量,其中LHRHa 17P、LHRHa DOM和17P处理组精液量增加显著(约为对照组的3～5倍),但精子密度没有减少、精子活力没换有降低.所有的实验组的血清11-KT含量降低,而血清T的含量增加,血清E2含量变化不大.精液世同11-KT含量水平之间呈负相关,同T的含量水平呈正相关.     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

复杂网络局部特征分类

针对现有的图分类算法往往从网络全局出发、存在对大规模网络分类效果不好或计算开销过高等问题,提出了基于局部特征的复杂网络支持向量机分类(LF-SVM)算法.从网络局部拓扑结构出发,利用局部Ego-Net的特征对不同的复杂网络进行分类,使得对不同规模的网络都能较好地完成分类工作.实验结果表明:LF-SVM算法对于不同大类的网络及大类内部的不同子类网络,均能实现有效分类,分类速度明显快于现有的全局分类算法,且在部分指标上优于全局分类算法.     

局部修复码综述

分布式存储系统因其海量存储能力、高扩展性和低成本等特性受到广泛开发和使用.如何有效保障数据可靠性也成为当前分布式存储系统重点关注的问题之一.局部修复码是目前广泛使用的保障数据可靠性的手段.介绍国际上目前比较热门的三类局部修复码,即经典的局部修复码、再生码和极大局部修复码,并重点介绍这三类码的最优性质.     

利用非局部理论分析功能梯度材料中两平行裂纹的动态性能

利用非局部理论求解了功能梯度材料中两平行裂纹对反平面简谐波散射的动态断裂问题.经傅立叶变换,问题的求解可以转换为对两对以裂纹面张开位移为变量的对偶积分方程的求解,为了求解对偶积分方程,把裂纹面张开位移直接展开成雅可比多项式形式.与经典理论的解相比,裂纹尖端处不再有应力奇异性出现.     

一种弱相关非高斯信道下的伪码捕获方法

针对弱相关非高斯噪声环境提出了一种伪码捕获方法,将伪码捕获等价为假设检验问题,将弱相关非高斯噪声建模为一阶滑动平均SαS噪声模型,利用局部最佳检测算法推导出弱相关非高斯噪声环境下的伪码捕获检测统计量,得到弱相关噪声模型下伪码二维捕获结构及其简化形式,进行了性能仿真并与传统的伪码捕获方法对比。仿真结果表明该捕获方法在相关非高斯噪声环境下检测性能有较大幅度的提高。     

海洋平台环境载荷局部动力效应分析

针对一般的结构动力分析有限元程序在进行动内力的计算时没有考虑局部效应的影响问题。采用时程分析方法,对渤海中南采油平台(MSW)在环境载荷下进行了动力分析,重点分析了其局部动力效应。计算数值结果表明某些杆件的局部振动所产生的动内力对其设计起决定作用,而这在以前的动力分析中是被忽略的。这表明对结构进行动力分析时应该考虑其局部效应。     

测量数据的曲线曲面拟合算法

移动最小二乘法由于其良好的逼近性能而广泛用于曲线曲面拟合,但处理含有粗大误差的数据时,拟合结果极不稳定.为了减少粗大误差对拟合精度的影响,本文提出一种移动最小截平方法,该方法在支持域内引入最小截平方法代替最小二乘法,在所有节点当中选出剔除异常值的最优节点组合,确定局部拟合系数.该方法不需要人为地分配权重或设定阈值,可避...     

狭义相对论原理进一步发展的假设

整个宇宙是由许多局部宇宙组成的,各局部宇宙性质不同,在各局部宇宙中一般物理规律都成立,认识物理宇宙不仅要考虑参考系而且必须考虑所在局部宇宙。引入局部宇宙概念,狭义相对论原理作了进一步发展。     

一种新的支持向量机树学习模型

针对特征空间维数较高时,混淆交叉支持向量机树中间节点的学习结果可能包含冗余特征信息的情况,考虑各维特征之间的相互关系以及各数据点之间的相互关系对数据的分类影响,提出一种基于有监督局部线性嵌入的支持向量机树学习模型.考虑每个中间节点上需要不同的特征信息进行局部决策,分别对每个中间节点(包括根节点)上的样例进行有监督局部线性嵌入学习.实验以手写阿拉伯数字识别问题为例验证和分析了模型的结构和分类识别性能,与其他学习模型的对比结果表明,该模型能在有监督局部线性嵌入学习的基础上,以更精简的结构获得与其他学习模型可比的识别精确率.