漯河市沙河湿地公园水岸保护与恢复研究

在分析漯河市沙河湿地水岸现状的基础上,从建设美观安全水岸的角度,提出了综合性水岸保护与恢复方案.该方案包括岸线改造、植被种植、林地改造以及退耕还林等.所提出的方案对于漯河市沙河湿地的建设具有实际的指导作用.     

宁南山区生态建设中退耕还林还草深层次问题的思考

通过分析研究宁南山区实施退耕还林还草的制约因素，提出退耕还林还草必须与解决群众的长期生活问题同步进行，与改善农业生产条件和提高农业生产效益同步考虑，必须创造良好的外部环境，减少退耕还林还草的中间摩擦，使退耕还林还草和坚持生态优先真正得到落实，彻底防止边治理边破坏的问题．     

基于深度森林算法的分布式WSN入侵检测模型

针对现有的特征选择算法和分类算法在无线传感器网络(WSN)入侵检测系统中检测性能表现不佳、检测实时性差、模型复杂度高等问题,提出一种基于随机森林和深度森林算法的分布式WSN入侵检测模型.该模型首先对传感器节点流量数据进行预处理;然后将轻量级随机森林分类器部署到传感器节点和簇头节点,传感器节点和簇头节点合作对流量数据进行处理,并在基站上采用深度森林算法从大量流量数据中发现攻击行为;最后对WSN中的入侵行为进行实时分类入侵检测.使用无线传感器数据集WSN-DS和NSL-KDD数据集来评估所提出的模型性能.实验结果表明,该模型与现有的入侵检测模型相比,具有良好的检测性能,实时性较高,可避免模型过度拟合.     

基于文献计量分析的流域山水林田湖草生命共同体研究进展与展望

生态文明建设的深入实施,推动山水林田湖草生命共同体研究进入一个崭新的发展阶段.采用VOSviewer、CiteSpace 5.1 R8软件分析及文献归纳方法,识别了山水林田湖草、生态清洁小流域的研究热点,梳理了山水林田湖草生命共同体研究,主要内容包括系统治理、生态保护修复、土地整治以及流域生命共同体研究的发展特征.在此基础上,从理论层面、研究内容、研究尺度、数据支撑4个方面指出未来流域山水林田湖草生命共同体的研究热点.     

基于机器学习的内核恶意程序检测研究与实现

随着计算机科学的发展,世界对计算机的依赖越来越强,计算机安全也越来越重要,恶意代码是计算机安全面临的最大敌人.针对传统的恶意代码检测和分析技术在现在已经无法满足需求的问题,提出使用机器学习并应用新的分类特征来识别恶意程序,并且对他们进行初级的家族分类,指出以往机器学习在恶意代码检测和分类上的不足,筛选出更好的区分特征.首先使用了n-gram算法来优化恶意代码反汇编代码中的操作码特征,然后使用词袋模型和TF-IDF算法优化API调用特征,最后编程实现模型并使用数据集进行了模型的训练和测试.实验中使用决策树算法的模型的分类准确率上达到了87.41%,使用随机森林算法的模型的分类准确率上达到了90.06%,实验结果表明提出的特征相比以往在恶意代码检测分类上应用的特征有着更好的效果.      

基于数据挖掘与清洗的高炉操作参数优化

为了提高企业生产力,实现“智慧钢厂”,对企业的海量生产数据信息进行有效挖掘,收集了某钢厂最近4年的高炉生产数据,利用箱型图进行数据清洗,提高数据质量.采取工艺理论和专家经验结合随机森林算法筛选出23个影响铁水质量和产量的特征参数.以铁水产量和铁水［Si+Ti］质量分数为目标参数,通过k-means聚类分析法将其分为3类.将分类结果与特征参数整合后进行分析,得到造成铁水产量和质量大范围波动的13个参数,同时提供了相应参数的合理控制范围.研究可对高炉稳定顺行以及数据挖掘在钢铁行业的应用提供指导.     

南亚热带杉木、红锥人工林碳储量及分配特征

明确南亚热带杉木(Cunnighamia lanceolata)、红锥(Castanopsis hystrix)人工林碳储量及分配特征,可为应对全球气候变化研究提供基础数据,为碳汇林业发展提供科学依据。以我国亚热带地区广泛栽培的杉木人工林和红锥人工林为研究对象,以相对生长方程计算林木生物量,实测林下植被生物量、林木和林下植被各组分含碳率、土壤含碳率等,进而分析不同人工林的碳储量及分配规律。结果表明:(1)人工林生态系统不同组分的含碳率存在一定差异,虽然杉木和红锥的全株含碳率相差无几,分别为48.04%和47.80%,但林下植被和土壤表层的含碳率差别较大,林下植被含碳率为40.84%—47.73%(杉木林)、36.69%—43.76%(红锥林);土壤表层含碳率为2.28%—3.30%;(2)杉木人工林乔木层碳储量(71.48t/hm~2)、林下植被碳储量(1.533t/hm~2)显著高于红锥人工林乔木层碳储量(51.82t/hm~2)和林下植被碳储量(1.185t/hm2),而红锥人工林枯落物层碳储量(0.673t/hm2)显著高于杉木人工林(0.386t/hm~2);(3)杉木人工林的皮、叶、根碳储量显著高于红锥人工林,相反,红锥人工林的枝碳储量(8.04t/hm~2)显著高于杉木人工林(6.00t/hm~2);(4)杉木人工林生态系统碳储量(217.56t/hm~2)与红锥人工林生态系统碳储量(195.05t/hm~2)无显著差异,土壤和乔木层是人工林生态系统的主要碳库,分别占生态系统碳储量的66.37%—72.81%和26.59%—32.93%。杉木人工林乔木层、林下植被和生态系统碳储量均高于红锥人工林,红锥人工林枯落物碳储量显著高于杉木人工林,杉木是发展碳汇林的较好树种。