茂兰喀斯特森林林隙主要树种的高度生态位

对茂兰自然保护区中喀斯特森林林隙内外主要树种的生态位宽度和生态位重叠进行了研究。结果表明:椤木石楠和巴东荚蒾在林隙内外都占有较高的生态位宽度;生物学特性和生态学特性接近的树种高度生态位重叠较大,反之则较小;云贵鹅耳枥和翅荚香槐的高度生态位重叠在林隙内和非林隙中均较大;在林隙内,光叶榉和圆叶乌桕的高度生态位重叠值最大,而椤木石楠和多脉榆、光叶榉,多脉榆和巴东荚蒾的高度生态位重叠较小;在非林隙内,云贵鹅耳枥和翅荚香槐的高度生态位重叠最大,椤木石楠和多脉榆、光叶榉的高度生态位重叠最小。林隙的存在,削弱了个体生态位重叠值较大的树种间的种间竞争,同时也增强了个体生态位重叠值较小的树种间的种间竞争,从而使森林中物种多样性得以维持。     

贵州省平坝县森林景观异质性研究

运用平坝县森林资源分布图,通过透明网格纸人工统计有关数据,分别计算景观要素优势度、景观斑块密度、景观要素斑块密度和森林景观粒级结构,由此对平坝县的森林景观异质性进行了静态分析.研究表明,平坝县森林景观受环境因子、植被自然演替和人类活动的共同控制,总体异质程度较高.控制因子中,人类活动影响最大.     

务川县野银杏--贵州古银杏种质资源考察资料Ⅶ

调查研究证明:贵州省务川县至今存在着较丰富的野银杏种质资源."丰乐镇张家山典型野银杏森林群落"的发现,为中国野银杏存在的事实提供了可靠的样地物证;黄洋坪廖家村"以雄树群为主体的野银杏残存群落",首次揭示了"野银杏群落学性比配搭及水平分布"的特殊性;在全县范围内,以十二盘为代表的野银杏残存群落、残存树群、残存树丛、残存孤立木及孤立木桩篼迹地等演替系列的普遍存在,表明在这块土地上,曾经存在过大面积古银杏森林群落.该森林群落至今处于"逆向演替"过程之中."逆向演替"的基本规律是从大(面积)到小、从小到弱到无,直到消亡.同地球天然植被"逆向演替"规律完全一致.至今存在的古银杏残存群落、残存树群、树丛、特大孤主木及孤立木桩篼迹地,大部是古森林银杏群落"逆向演替"不同阶段的残余部分.具有明显的群落形态学演变特征和识别价值.有力证明贵州省务川县是中国野银杏的故乡和现代保留地.     

武昌郊区蔬菜害虫(鳞翅目)寄生六索线虫Hexamermis spp.的种类及分布

据初步调查,武昌郊区被六索线虫Hexamermis spp.寄生的蔬菜害虫有:小地老彪Agrotis ypsilon、菜粉蝶Pieris rapae、甜菜夜蛾Laphygma exigua、斜纹夜蛾Prodenia Litura和烟夜蛾Heliotkis assulta;前四种的寄生率分别为41.4%,34.0%,10.8%,5.7%;经鉴定,六索线虫共有5种,即:白色六索线虫中华亚种H.albicans sinensis、菜粉蝶六索线虫H.pieris、地老虎六索线虫H.agrotis、太湖六索线虫H.taihuensis,另一种种名待定Hexamermis sp.,前者为优势种,依次两种为常见种,后者为稀见种,六索线虫与害虫幼虫间无寄生专一性,可交叉感染。     

基于气压式触觉的欠驱动手抓取分类方法

使用一种气压式触觉阵列传感器拾取触觉特征信息,手掌和指尖触觉阵列点的灵敏度和最大重复性误差分别为13.73,10.85 kPa/N和3.54%,2.73%.依靠欠驱动手组建了触觉特征数据集,通过离散卡尔曼滤波方法对气压式触觉传感信息进行降噪处理,结合随机森林分类方法对生活物品进行分类.实验结果表明:气压式触觉传感器灵敏度高且重复度误差小,能够有效感知抓取分类过程中的触觉信息变化,依靠欠驱动手避免了抓取时速度碰撞对分类结果产生的影响,组建数据集时无须复杂的抓取控制方式,结合离散卡尔曼滤波的随机森林分类方法能够有效地完成对物体的识别分类,识别准确率达93.2%.     

大数据环境下利用随机森林算法和 决策树的贫困生认定方法

针对当前校园扶贫工作普遍存在的“隐形贫困”及疑似“虚假贫困”等问题,提出了利用随机森林算法和决策树的贫困生认定方法首先,利用智慧校园大数据环境获取高校内学生的基本信息、消费信息等数据,找出10个具有分类能力的特征;然后使用基于permutation随机置换的残差均方减小量来衡量对于变量重要性评分;最后,基于随机森林算法和决策树进行判别与分类实验结果表明,提出的方法具有一定的准确性,相比Adaboost方法,无论是预测准确度还是平均绝对误差,随机森林方法都更出色     

基于随机森林模型的不平衡大数据分类算法

针对目前不平衡大数据分类算法分类效果较差的问题,提出基于随机森林模型的不平衡大数据分类算法。首先采用SVM(Support Vector Machine)支持向量机算法对不平衡大数据进行信息过滤,然后利用反k近邻法检测并消除离群点,通过增量主成分分析法去掉不平衡大数据中协方差矩阵存在的奇异性,并依据熵值法对其展开权重解析,进而提取不平衡大数据特征信息。将CART(Classification and Regression Trees)决策树当作不平衡大数据的基分类器,进而构建随机森林决策树分类器,最后将提取的不平衡大数据特征信息输入分类器中,实现不平衡大数据分类。实验结果表明,该算法对不平衡大数据的采样效果较好,并且分类精准度、稳定性和性能都较高。     

基于RF-GA-BP神经网络的N-乙酰氨基葡萄糖含量预测

为解决微生物发酵法制取氨基葡萄糖(Glucosamine,GlcN)过程中N-乙酰氨基葡萄糖(N-acetylglucosamine,GlcNAc)含量难以在线测量的问题。提出一种由随机森林算法、遗传算法及神经网络算法相结合的改进预测算法。利用随机森林算法中平均不纯度下降的特点,对输入特征进行关联性分析,并通过遗传算法对神经网络初始权值、阈值进行优化。以某氨糖生产企业发酵过程中的数据为基础,建立基于RF-GA-BP算法的预测模型。结果表明：该模型对发酵生产过程中N-乙酰氨基葡萄糖含量具有良好的预测能力,所提出的模型兼顾了高精度与快收敛的需求,测试样本预测平均误差低于7%,优于GA-BP模型与传统BP模型。     

害虫的种群系统控制

综述了害虫种群生态研究的重点问题-害虫种群系统控制的基本概念、原理、方法及其应用。利用种群系统控制的方法,可以有效地预测害虫种群的动态趋势和进行种群的数量控制。