稻瘟病病菌的液体培养及滤液毒性测定

通过对吉林省近两年的部分稻瘟病菌进行液体培养,并对其中的10个生理小种进行毒性的测定和分析,认为稻瘟病菌提取液的毒性并不和浓度完全成正比关系,而是在某一范围内稻瘟病菌的毒性随着粗毒素的浓度的增加而增加.     

一种基于Rough集理论的偏好规则获得方法研究

提出一种多准则方案对偏好程度粗度量的一般方法。构造了一种从参考方案集中获取偏好规则并用于全体方案排序和优选的方法。将参考方案对应的偏好关系定量分级表示，应用Rough粗集理论的近似原理对综合偏好关系进行粗近似以获取基于偏好信息的决策规则。计算实例表明新方法能充分表示决策者的偏好，有效避免了LERS系统产生的规则不一致性。     

知识依赖与知识依赖特性

给出S-粗集(Singular rough sets)中的知识，f^--知识和它们的属性集结构；利用这些概念，给出知识的f-依赖关系与知识的f^--依赖关系，提出知识依赖性定理和知识的依赖属性补充-删除原理．     

含动态再结晶粘塑性模型的参数识别

针对含动态再结晶粘塑性模型中的材料参数应用传统的测试方法很难准确测定的问题,吸收了遗传算法、增广高斯-牛顿算法、Levenberg-Marquardt算法和可变多面体算法的优点,构造了一套混合的全局优化算法.以26Cr2Ni4MoV为例,以镦粗实验提供的实验数据和刚塑性有限元模拟提供的数值解差值的l2范数的平方作为目标函数,应用构造的算法识别了该模型中的材料参数,计算结果和实验结果符合良好.     

多楔楔横轧端面移动量实时测试系统研制

研制了多楔楔横轧端面移动量实时测试系统.准确测出单楔与多楔轧制过程中轧件端面移动量变化全貌,分析得到端面移动量变化规律,并与有限元模拟结果比较,其误差在17%以下,证明上述端面移动量测试系统准确可行.     

粗枝木麻黄(Casuarina glauca)小枝中缩合单宁提取条件的探讨

探讨了对粗枝木麻黄(Casuarinaglauca)小枝多酚(Polyphenols)和缩合单宁(Condensedtannins)的适合提取条件.为确保样品中的多酚和缩合单宁的含量不被低估,含有1.0%HCl的7:3的丙酮水提取液是合适的提取溶剂.它能抑制以共价键结合的蛋白质和纤维素结合态的缩合单宁在样品处理过程中形成和在此酸性条件下对形成的复合物有一定的溶解,能提取出最大量的可溶态的多酚和缩合单宁.同时通过3次以上的提取,样品颗粒大小对可溶性多酚和缩合单宁的影响不显著,但是在全部过100目筛的样品研磨处理下能最多地将结合态的缩合单宁转化为可溶态.     

基于粗集理论的雷达辐射源信号识别

将粗集理论（RST）引入到雷达辐射源信号（RES）识别中，提出一种区间连续属性离散化新方法及相应的特征选择算法，将RST与神经网络（NN）结合，设计粗集神经网络（RNN）分类器．实验结果表明，该方法解决了已有方法难以处理的区间连续属性离散化问题，获得的正确识别率比其他3种方法分别高出7．29％、4．34％和4．00％．RNN的平均训练代数比NN少97．54，RNN的平均识别率比NN高2．84％，这表明RNN具有比NN更好的分类能力和泛化能力，从而证实了该方法的有效性和可行性．     

数据挖掘的基本过程及方法

知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。随着科学数据大量积累和各种数据库的普遍使用，人们又逐步认识到海量数据的利用十分困难、效率低下，而且从中难以获得有价值的指导性意见。另一方面，更多带规律性的信息和知识又往往被大量原始数据淹没。在这种情况下，数据挖掘技术就应运而生，出现在众多学科领域，成为一种强大的化学信息技术。     

不同海南粗榧种群核型及其变异研究

采用核型分析和巢式方差等级分析等技术对分布于海南的海南粗榧5个种群染色体水平遗传多样性进行了研究,结果表明:1)坝王岭种群、尖峰岭种群、卡法岭种群、黎母岭种群和吊罗山种群核型公式分别为:2n=2x=24=16m+6msm+2sm(2SAT)、2n=2x=24=16m+6msm+2sm(2SAT)、2n=2x=24=18m+4msm+2sm(2SAT)、2n=2x+24=20m+2msm+2sm(2SAT)和2n=2x=24=18m+4msm+2sm;2)相对长度变异最高的为第5对染色体(90.35%),最低的为第10对染色体(24.54%);臂比变异最高的为第4对染色体(86.54%),变异最低的为第12对染色体(40.228%);3)虽然海南粗榧不同种群核型表现出一定差异,但是其间差异不显著,都为较原始的2A型;4)无论是相对长度还是臂比,种群内的变异量总是远远超过种群间的变异量;其中坝王岭种群和吊罗山种群间的变异其相对长度和臂比都是最高的,坝王岭和卡法岭种群、卡法岭和吊罗山种群的变异最低;5个地点海南粗榧种群间的VST值平均为10%,即在常规染色体的遗传变异中,平均只有10%的变异来自于种群间,而大部分变异(约90%)来自于种群内的个体和细胞间.这样的分化系数表明在海南粗榧种群间进行着频繁的基因交换.     

从数据库中发现知识的研究

数据库知识发现是90年代中期兴起的决策支持新技术，是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。要从数据量庞大的大型数据库中发现知识，就不得不考虑学习算法的效率。将粗集理论应用到数据库知识发现中，可以从数据中自动抽取与给定的学习任务相关的属性，能有效地发现简练、贴切的知识。本文探讨了这一应用的理论基础和实现算法。