桂东丘陵不同造林模式水土流失监测研究

1997～ 2 0 0 0年在广西苍梧县林业科学研究所的 3年生湿地松林中 ,按相同坡向、坡位、坡度设置 2 0 m× 5m的集雨区、集水槽、蓄水池构成 3个地表径流场 ,其中 为马占相思 (Acacia mangium)纯林 , 为马占相思×湿地松 (Pinuselliotii Engelm)异龄混交林 , 为湿地松纯林 (对照 )。再在 2年生黄皮 (Clausena lansium) 果园设置 4个地表径流观测场 ,设置方法同上 ,其中 ,径流场 A内种扶芳藤 (Euonymusf ortunei)、B内种花生 (Arachishypogaea) ,C内种鸡骨草 (Abrusmollis)、D未间种植物 (对照 )。测定径流场的地表径流量 ,径流的含沙量、淤泥量及其样品中的全 N、全 P2 O5、全 K2 O、有机质和 p H值 ,分析土壤养分的流失 ,评价不同造林模式的水土保持效益。结果表明 ,马占相思纯林和马占相思与湿地松的异龄混交林 ,水土流失量分别比对照 (湿地松纯林 )减少 5 0 .70 %和 17.77% ,年平均含沙量分别比对照减少 5 0 .35 %和 4 2 .0 6 % ,黄皮果园间种扶芳藤模式的水土流失量和含沙量分别比对照减少 90 .36 %和 6 5 .78%。     

《吕氏春秋》的反问句研究

在穷尽考察《吕氏春秋》疑问句的基础上，对其中的反问句从形式特征、语义模式和语用功能三个方面进行描写和阐释，着重揭示不同形式的反问句的语义蕴涵和语义模式。认为《吕氏春秋》中反映出来的反问句无论是在形式上还是在功能上都已经十分接近现代汉语的反问句状态。     

一种改进的离线电子现金方案

在分析Brands的受限盲签名方案的基础上提出了一个改进的电子现金支付新方案，基于此构建了一个不带“观察器”的简约高效电子现金方案，详细描述了离线电子现金支付方案作提取、支付和存储三个协议．分析了新方案的效率和安全性，与Brands的电子现金协议相比，在不降低安全他的前提下提高了处理效率、增加了灵活性，尤其适用于因持网上的小额支付．     

基于核的动态聚类算法用于机械故障模式分类

针对k均值聚类对特征样本划分存在误分类的问题，提出用基于核的动态聚类算法对风机不同工作状态进行分类识别．实验结果表明，该方法能有效地识别机器运行的异常状态，并能对不同的故障模式进行正确的区分，可应用于机械设备运行状态的动态识别．     

传统民居的类设计模式建构

对传统民居的研究 ,其对象是千百年的文化积淀所形成的历史产物 .其目的在于探索“有中国特色的现代化建筑”的创新之路 .文中以吴良镛先生的“类四合院”为例子 ,论述传统民居“类设计”模式的提出 .以类型学理论为依据 ,分析传统民居“类设计”模式的设计方法与创新思维 .以张永和先生的“清溪坡地住宅群”,以及安藤忠雄先生的“住吉长屋”为实例 ,阐明传统民居“类设计”模式的丰富内涵与普遍意义     

负压实型铸造砂型强度及型壁移动的影响因素

研究了影响负压实型铸造中砂型强度及型壁移动的工艺因素及其影响规律．结果表明：提高真空度或增加吃砂量都可以提高砂型内部压力而使其强度提高，并减少型壁移动；砂型侧面压力远远低于正面压力，通过振动可以提高砂型的侧面压力而有利于砂型在水平方向上的充填；实验得出的真空度、吃砂量与砂型内部压力、型壁位移及由液体产生的外部压力之间的定量关系，为制定铸造工艺参数以消除铸件冲砂缺陷、提高铸件尺寸精度提供了依据．     

基于中间曲面的局部纹理映射技术

提出一种以平面和一般参数曲面作为中间曲面的局部纹理映射方法，与传统的纹理映射方法相比，不仅能准确地确定纹理贴图的位置，而且可以灵活地改变贴图区域的大小，增加了纹理映射的应用范围，减小了纹理映射中的图案变形。     

人工神经网络在汽轮发电机局部放电模式识别中的应用

阐述了局部放电测量对大型汽轮发电机定子绝缘状况诊断的重要性。针对大型汽轮发电机定子绝缘中３种主要放电形式，进行了大量模拟试验，获得了３种放电的相位Φ、放电量ｑ及放电次数ｎ的三维特征谱图。采用多层前馈神经网络来分析局部放电三维特征谱图的统计数据，以实现电机中局部放电的模式识别，取得了很好的效果。     

圆内开缝八边形自然对流换热的数值分析

对圆内开缝八边形自然对流换热进行数值分析，数值计算发现，在一定的Ｒａ下，圆内开入边形自然对流流动随开缝度的增加其流型由双环充向叁环流转变，在这种转变的临界点换热量最大值，在开缝度Ｓ大约为０．４左右时，数值计算结果不是唯一的，与初始值有关（静态分歧）。当初始流场采用双环流流型时，数值计算得到双环流流场；而当初始流场为叁充流型时，数值结果将收敛于叁环流流场。     

神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高