图的最大平均度与线性荫度的关系

设G为一简单图,它的最大平均度mad（G）=max{2｜E（H）｜／｜V（H）｜：H为G的非空子图}．如果△（G）≥7和mad（G）≤4,或者△（G）≥5和mad（G）≤18／5,或者△（G）≥3和mad（G）〈3,则G的线性荫度为[△（c）／2]．     

马尾松、杉木纯林及其混交林挥发性有机物成分分析

为了摸清树种挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)的释放规律和种类,采用顶空法提取马尾松(Pinus massoniana)、杉木(Cunninghamia lanceolata)纯林及其混交林11个树种叶片的VOCs,并用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)技术对其进行分析。结果表明：前15 min, VOCs检出率为100%的树种有马尾松混交林和杉木混交林中的格木(Erythrophleum fordii)、红锥(Castanopsis hystrix)、大叶栎(Quercus griffithii);检出率为73%-90%的树种有马尾松纯林及其混交林中的马尾松、黄毛榕(Ficus esquiroliana)和香梓楠(Michelia hedyosperma),以及杉木纯林及其混交林中的杉木和灰木莲(Manglietia glauca)。马尾松纯林及其混交林中鉴定出的VOCs种类有萜、醇、醛、酮、酯、酸、脂肪胺、环氧等8大类,除了红锥和大叶栎外,其他树种均以萜类化合物数量最多;杉木纯林及其混交林鉴定出的VOCs种类有萜、醇、醛、酮、酯、酸、脂...     

基于随机森林结合地球物理测井资料的煤体结构识别方法及应用

在更加复杂的地质因素影响下,常规测井方法识别煤体结构准确度低,为精确识别煤体结构,研究了煤体结构测井曲线响应机理以及随机森林决策树个数的优选,从而建立煤体结构与测井曲线的随机森林分类模型进行煤体结构识别。结果表明:决策树个数为500时,随机森林分类模型效果最佳;通过袋外误差和模型对测试集样本的预测结果可知,随机森林分类模型的结果稳定且泛化性强,并且适合处理非均衡数据,预测精度较高。可见随机森林算法能有效识别煤体结构,为煤层气开发提供帮助。     

基于多元数据特征和改进随机森林的智能配电网异常数据辨识

智能配电网异常数据的准确辨识对于提高电网安全运行和调度具有重要意义。本文提出一种基于多元数据特征和改进随机森林算法的异常数据辨识方法。首先,在分析异常数据辨识过程的基础上,利用k-means、箱线图法等提取原始数据异常特征;考虑配电网技术需求,挖掘电网运行的衍生特征。然后,针对类不平衡问题提出结合过采样方法的混合Bootstrap抽样和加权投票策略,引入信息增益率优化最优特征选择,增加算法稳定性。最后,仿真分析了决策树数量和衍生特征对算法辨识性能的影响,并与支持向量机、神经网络等算法进行性能比较。实验结果表明本文方法有效、合理,具有优异的辨识性能和效率。     

面向森林火灾的通航抢险飞行空域栅格化建模

针对以往基于经纬度的飞行空域使用及表达方法在救援任务建模精度及动态性等方面的不足,提出面向森林火灾的通航抢险飞行空域栅格化建模方法。对应森林火灾救援中的水源地等关键点、飞行航线、火场区域三类元素,将低空抢险飞行空域基本构成元素设计为点状空域、线状空域和面状空域三类。以平均海平面为基准,基于GeoSOT网格建模方法,采用正六边形网格对抢险飞行空域进行剖分,构建抢险飞行空域在水平和垂直方向的动态空域模型;设计包含网格地址、高度、使用类型等属性的空域网格编码体系,可支持建立抢险飞行空域动态管理架构。以某森林火灾抢险飞行作业场景为例,验证了所给空域栅格化建模方法的可行性。     

飞行员异常事件处理能力的脑电评估方法

为客观准确评估飞行员在飞行过程中对发生的异常事件的处理能力,在A320NEO/CEO全任务飞行模拟器中设定异常事件,并利用脑电设备进行实验信号采集。脑电信号（Electroencephalography,EEG）经独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA ）等预处理后,通过近似熵法与小波包分析法提取相应特征以构建特征集,再选择适用于脑电领域的机器学习算法构建模型,并引入F1值、ROC-AUC曲线等模型评价指标对构建的模型进行评价。分析结果显示随机森林算法所构建的模型的分类效果最好,其准确度为88.5%,F1值为84.2%,AUC值为0.95。研究表明该模型预测精度良好,可用于辅助飞行员训练与评估。     

基于遗传算法优化随机森林模型的机械钻速分类预测方法

为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径PDC钻头的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。     

喜鹊在山地次生林中鸟类群落组织结构形成的作用

通过山地次生林鸟类群落组织结构的研究,表明喜鹊在鸟类群落组织形成中是关键类群之一.关键类群是通过巢地资源的被利用来实现的.5年中,利用喜鹊巢繁殖的鸟类达5种,利用率为25%~40.7%.     

山水林田湖草生命共同体研究的知识图谱透视分析

中国的环境问题依然严峻,同时对生态文明建设日益重视,因此有必要对有关山水林田湖草生命共同体研究的变化特征进行分析,为未来的相关研究提供参考借鉴。本文运用知识图谱软件对中国知网（CNKI）收录的有关山水林田湖草生命共同体研究的文献的作者、发文机构、关键词等内容进行可视化分析。结果表明,山水林田湖草生命共同体研究成果逐渐增多,形成了少数核心作者群、核心研究机构和核心发文期刊,研究主题先后聚焦于生态文明建设、系统治理、流域治理等,而研究前沿主要聚焦于相关制度建设。     

‘Waldsterben’, part IV (continuing series)

Summary Peroxidase and superoxide dismutase activities, and ascorbic acid content, were measured in both intercellular fluid and cell material of current and 1-year-old needles of Norway spruce saplings treated with ozone, ambient air and activated carbon-filtered air in outdoor fumigation chambers. Ethylene evolution was also compared. Plants from carbon-filtered air treatments had significantly lower enzyme activities and higher ascorbic acid content. These changes were more marked in intercellular fluid than in cell material. Significant changes were noted at ozone levels typical of ambient air quality in a typical urban area. These results suggest the need for simultaneous screening of several biochemical markers as a way of overcoming the lack of specificity of any single marker for the identification of a perturbation by a particular stress, such as ozone.Acknowledgments. This work was supported in part by Grant Number 4849-0.85 (NFP 14) from the Swiss National Fund of Scientific Research. We thank Dr. F. Cupelin and Dr. J. Cl. Landry from the Service d'Ecotoxicologie, Genève, who provided the facilities for the monitoring of ozone levels. We also thank A. Mesrobian, A. Rossier and D. Voluntaru for technical assistance. Du Pont de Nemours International is gratefully acknowledged for the gift of TEDLAR (polyvinyl fluoride film) to build up the fumigation chambers.