红脂大小蠹监测预报方法及防治

阐述了对红脂大小蠹虫情的一般调查、预测方法,结合太原市国营林场对红脂大小蠹的防治实践,总结出对红脂大小蠹虫害的防治经验。     

慢时变线性模型参数辨识递推算法及收敛性分析

针对慢时变线性模型,给出辨识的递推算法,并证明该算法能够保证参数收敛在一个有界空间区域,该区域包含参数真值集合;若工作点不发生变化,合理的收敛因子保证参数收敛到对应真值.在实际应用中,工业对象可以利用慢时变线性模型表示,因此该递推算法能够确保工业对象模型实时更新以跟踪工况的变化.通过实例仿真可以看出,该递推算法能够保证慢时变线性模型参数有效更新,并较为准确估计输出变量.     

甘草规范化种植基地优化升级及系列产品综合开发研究

本课题针对西北地区特色大宗药材甘草规范化种植中仍存在的产量不稳、质量波动、病虫害预测预报技术落后和农药施用不当造成的农残等问题，重点研究制约药材种植的种子种苗优质化、农药高效减量、水肥联动对种植保苗、产量、质量的响应，及其甘草药材与药效相关的质量的响应研究，进一步完善人工规范化栽培过程中的种子种苗优质化、病虫防治无害化、水肥管理精准化等一系列过程控制中的关键技术，实现SOP升级完善。同时，对甘草的产地加工工艺进行优化，对甘草质量标准进行提升，对甘草的综合利用进行研发，建立甘草产地加工质量标准和质量评价标准，开发出新的产品并产业化，最终建立规范化种植优化升级示范基地，实现土地增效，带动种植户脱贫致富。课题通过3年的实施，在甘草种子繁育、规范化种植技术、病虫害防治、药材质量、甘草系列产品开发等方面取得了多项成果。     

宜万铁路岩溶隧道施工地质技术

以宜万铁路岩溶隧道的施工地质技术实践为例，介绍了施工地质作为工程勘察阶段工程地质勘探在施工阶段的延续，用以在施工过程中解决勘察阶段所没有或不能解决的工程地质问题。施工地质以超前地质预测预报为主体，以规避大型施工地质灾害为目的，在施工阶段针对可能发生的隧道围岩变更；可能存在的溶腔、断层构造、地下暗河的预测预报；可能引发的水文环境地质问题；工程竣工以后可能存在的隐伏地质病害等，在隧道施工环境条件下为保证施工进度、保证施工安全、保证工程效益、保证工程质量所进行的综合工程地质工作。施工地质包括综合超前地质预报、水文观测和隧道周边及隧底隐伏岩溶探查。     

遥感植被指数在作物产量估测中的应用探讨

<正>1引言传统的农业单产预测方法主要有农学预报方法、统计预报方法、气象统计方法等,这些方法分别从不同角度来建立作物单产模式。区别于以往的估产方法,上世纪70年代以     

两类图完美匹配的计数公式

利用划分、求和、再递推的方法给出图2-nRO_8和图2-F_(2n+1,4)完美匹配数目的计算公式.进一步,用所给的方法可计算出许多图类的所有完美匹配的数目.     

混沌高效遗传算法在水库含沙量预报中的应用

利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作,在变量的定义域内投放大量的混沌初始群体,在实编码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子,建立了一种新的混沌高效遗传算法(chaos higher efficient genetic algorithm, CHEGA).应用该法对3个非线性、高维、多峰值测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法.建立了水库含沙量预报模型.并将CHEGA用于求解上述模型的参数优化问题,与实数编码加速遗传算法(RAGA)、二进制加速遗传算法和随机优化算法等方法相比,CHEGA可以遍历到整个区域,较好的保持了种群的多样性,并且精度高、收敛速度快.CHEGA对求解实际水库计算模型的参数优化问题非常有效.     

枯季径流预报探讨

在分析研究流域气候特征及枯季径流来水规律的基础上,用水文方法分别建立了枯水期月径流预报模型。水文方法是利用水文序列资料建立自回归模型,用实测资料对预报模型进行了验证。     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.