丽斑麻蜥和草原沙蜥的种群调查

在兰州市郊区共捕获蜥蜴107只,其中丽斑麻蜥(Eremias argus)52只,草原沙蜥(Phrynocephalus frontalis)55只.其种群密度分别为丽斑麻蜥129只/hm2,草原沙蜥100只/hm2.2个种群划分为亚成体组和成体组后,平均吻肛长(SVL)丽斑麻蜥的亚成体组为34.2 mm,成体组为54.5 mm;草原沙蜥的亚成体组为35.4 mm,成体组为57.9 mm.种群性比(♀:♂)丽斑麻蜥为1∶1.07,草原沙蜥为1∶0.94,平均接近1∶1.调查结果表明:丽斑麻蜥和草原沙蜥2个种群的密度相差不大,二者的空间分布区域可以重叠,可以共处于同一生活环境中;丽斑麻蜥亚成体比草原沙蜥亚成体更生醒晚.蜥蜴体温主要受环境温度影响,通过行为调节来维持它们的正常生理机能.     

极小种群野生植物海伦兜兰的地理分布及生境调查

本研究通过查阅资料和实地调查,对海伦兜兰(Paphiopedilum helenae)的地理分布、野生环境进行系统研究.结果表明,海伦兜兰主要分布在广西西南地区的靖西市和龙州、那坡等县,位于东经105°59'-106°56'、北纬22°28'-22°58'区域内,垂直分布高度为430-878 m,分布范围非常狭窄.海伦...     

基于熵权的模糊层次分析法在雷达情报质量评估系统中的应用

本文提出一种基于熵权的模糊层次分析法，该方法综合模糊数学、熵权概念与层次分析法等新兴学科的精华，有机地结合而成。它能有效地确定雷达情报质量评估准则。结果表明：这种方法简便可行，易于在计算机上实现，具有较高的应用价值。     

连续映射的紧致系统的拓扑熵

证明了在一般的紧致度量空间上,等距映射的系统,压缩映射的系统,单位圆上的自同胚映射的系统等的拓扑熵都为零,而可扩映射的系统有正的拓扑熵.     

二元胶体的熵驱动相变

利用二元胶体的硬球模型,讨论了胶体的熵驱动相变机制,排斥体积发挥了重要作用,增加小球的自由体积,导致系统的平移熵增加,同时系统的混合熵减少,随着溶液浓度增加,必须保证小球有足够的平移熵,导致系统相分离的发生,溶液呈现宏观有序.     

大学数学课堂教学中学生心理因素的分析

论述了随着教学改革的不断深入,在大学数学课堂教学中分析学生心理因素的重要性,应用模糊数学中二元对比排序法对其不同时刻的心理因素活动建立了动态轨迹,并用模糊熵分析各因素的重要程度,以此优化数学课堂教学.     

三大洲观猴记

距今大约6500万年前,原始灵长动物或被称作原猴类,从食虫类动物分化出来。在距今5000多万年左右,灵长类动物在演化历程中呈现出辐射状态,从原猴类中分化出了许多高等灵长类动物,即猿猴类。目前,整个灵长类动物家族,无论是低等的原猴类,还是高等的猿猴类,都分布于亚洲、非洲和拉丁美洲。灵长类动物研究专家张树义博士,曾先后到过这三大洲观察和研究灵长类动物。新的一年将至,本刊特邀张树义博士撰文,回顾与猴子们在一起的日子,作为对即将到来的猴年的贺岁吧！     

北缘普通野生稻实验种群动态研究Ⅱ--生殖生长动态

以江西东乡和湖南茶陵普通野生稻北缘种群为材料,在繁育期对当地构建的普通野生稻种群实验小种群进行了连续的调查和测定,研究北缘普通野生稻在各种实验条件下有性生殖的生长动态,结果表明：(1)不同起始密度下普通野生稻各小种群的有性繁殖量有一定差异,较低的起始密度抽穗率低,而较高起始密度的种群有性繁殖的总量相对较高,到40枝／m^2时抽穗率增长到一个稳定水平．(2)放牧条件对普通野生稻的有性繁殖总量影响不大;而刈割则对普通野生稻的有性繁殖具有明显的抑制作用,在较轻度的切割条件下虽未使普通野生稻个体趋于灭绝,但对抽穗等有性繁殖指标来说则是灾难性的．(3)长期生长于过高的水深对北缘普通野生稻的有性繁殖也具有抑制作用．     

形状记忆高熵合金的研究进展与展望

高熵形状记忆合金是将高熵概念引入记忆材料领域而发展起来的新型形状记忆合金,此举打破了传统形状记忆合金成分设计的界限,利用高构型熵概念对形状记忆合金的性能进行优化,具有广阔的研究前景.本文简述了高熵形状记忆合金的研究现状,从成分和性能两方面对高熵形状记忆合金进行分类,同时总结了高熵形状记忆合金的制备方法,简要讨论高熵形状...     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。